برای تولیدکنندگان، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند برای بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری با شناسایی نقاط قیمت بهینه بر اساس داده‌های تاریخی در مورد حجم فروش محصول در قیمت‌های مختلف، و شرایط بازار مانند نرخ ارز، تورم و هزینه‌های مواد خام مورد استفاده قرار گیرد.
مدل‌های پیش‌بینی به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا بینشی در مورد رفتار مشتری کسب کنند و بنابراین پتانسیل بهبود تجربه مشتری را دارند. مدل‌های رایانه‌ای می‌توانند مشخص کنند که مشتریان احتمالاً در مرحله بعدی چه چیزی را خریداری می‌کنند و چه زمانی ممکن است محصولی را لغو یا بازگردانند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در الگوریتم‌های مدیریت زنجیره تامین می‌تواند الگوها و روندهای پیش‌بینی‌کننده را در مورد خرید پرسونا شناسایی کند، که شرکت‌ها را قادر می‌سازد محصولات را توصیه کنند یا قیمت‌گذاری شخصی‌شده را بر اساس اطلاعاتی که از مشتریان جمع‌آوری کرده‌اند، ارائه دهند.
بهینه سازی موجودی
خلاصه کیفیت برای محتوای آن از خوانندگان هزینه ای دریافت نمی کند. ما معتقدیم که اخبار صنعت برای شما مهم است که کار خود را انجام دهید، و خلاصه کیفیت از کسب و کارهای مختلف پشتیبانی می کند.
Minitab که توسط مخترعان تکنیک‌های مدل‌سازی مبتنی بر درخت طراحی شده است، تنها شرکتی در جهان است که این روش‌های برند و محبوب را ارائه می‌کند. Minitab این روش‌ها را برای همه – نه فقط دانشمندان داده – بدون توجه به جایی که در سفر تحلیلی خود هستند در دسترس قرار داده است.
مدیریت موجودی یکی از حیاتی ترین فرآیندهایی است که تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند آن را بهبود بخشد. وجود موجودی بیش از حد در انبار می تواند پرهزینه باشد، در حالی که نداشتن کافی برای فروش مورد انتظار می تواند به معنای از دست دادن مشتریان بالقوه باشد. مدل پیش‌بینی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا همیشه سطح مناسبی از منابع را حفظ کنند – که معمولاً به معنای کاهش هزینه‌های سرمایه‌گذاری و ضایعات کمتر به دلیل تولید بیش از حد یا کمبود موجودی است.
برنامه ریزی مسیر
بهینه سازی هزینه
مدیریت ریسک
بنابراین لطفاً مسدود کننده تبلیغات خود را برای سایت ما خاموش کنید.
بدون تجزیه و تحلیل پیش بینی، شرکت ها مجبور به تصمیم گیری تجاری بر اساس داده های گذشته هستند. در مقابل، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده زنجیره تامین از داده‌های تاریخی و روندهای زمان واقعی برای آماده‌سازی مدل‌ها برای سناریوهای متعدد و شناسایی راه‌حل‌های ممکن استفاده می‌کند. به این ترتیب، کسب‌وکارها دقیقاً می‌دانند که چگونه به مسائلی مانند تأخیر در تحویل، افزایش نرخ حمل و نقل و محدودیت‌های ظرفیت حامل پاسخ دهند.
اولین بار در 11 آوریل 2023 منتشر شد وبلاگ Minitab.
با نرم افزار Minitab به راحتی می توانید تصمیمات مبتنی بر داده را بر اساس تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده بگیرید. این نرم‌افزار پیشرو، انعطاف‌پذیر و کاربرپسند به شما کمک می‌کند تا بینش‌ها را کشف کنید، نتایج را پیش‌بینی کنید و نتایج را بهبود بخشید تا هر جنبه‌ای از زنجیره تامین خود را ساده کنید.
اکنون بیش از هر زمان دیگری، شرکت ها به توانایی تصمیم گیری آگاهانه سریع و دقیق نیاز دارند تا از رقبای خود جلوتر باشند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به عنوان یک تغییر دهنده بازی در این زمینه ظاهر شده است و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا با اتخاذ تصمیم‌های مبتنی بر داده، مزیت رقابتی به دست آورند.
تجزیه و تحلیل پیش بینی چگونه می تواند زنجیره تامین را بهبود بخشد؟
تجزیه و تحلیل پیش بینی زنجیره تامین، استفاده از داده کاوی، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل آماری برای شناسایی الگوها و روندها در داده های زنجیره تامین و پیش بینی عملکرد و نتایج آینده است.
هدف تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده زنجیره تامین، بهبود تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک با ارائه درک دقیق‌تری از تقاضا، عرضه و سایر عوامل کلیدی است که می‌تواند بر زنجیره تامین تاثیر بگذارد. این به کسب و کارها اجازه می دهد تا به طور فعالانه عملیات زنجیره تامین خود را مدیریت و بهینه کنند، هزینه ها را کاهش دهند، کارایی را بهبود بخشند و رضایت مشتری را افزایش دهند.
انواع مختلف روش های تحلیل پیش بینی چیست؟
رضایت مشتری
مراقبت از مشتری
بهبود زنجیره تامین با تجزیه و تحلیل پیشگو
آینده اکنون است
راه‌حل‌های نظارت بر تجهیزات پیش‌بینی‌کننده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا هزینه‌های مرتبط با خرابی‌های برنامه‌ریزی نشده را کاهش دهند، زیرا آنها را قادر می‌سازد تا تعمیرات را زودتر از موعد به جای مقابله با خرابی‌های غیرمنتظره تجهیزات که منجر به تاخیر در تولید یا ضایعات بیش از حد محصول ناشی از قدیمی بودن قطعات ماشین‌آلات می‌شود، برنامه‌ریزی کنند.
کیفیت بهبود یافته
تعمیرات قابل پیش بینی
یک راه حل تحلیلی پیش بینی کننده می تواند به مدیران زنجیره تامین کمک کند تا با شناسایی مشکلات احتمالی قبل از وقوع، هزینه های عملیاتی و خرابی را کاهش دهند. علاوه بر تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای برنامه‌ریزی و برنامه‌ریزی تولید، شرکت‌ها می‌توانند از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای ساده‌سازی فرآیند تعمیر و نگهداری استفاده کنند و به جلوگیری از خرابی‌های گران‌قیمتی که با کمی آمادگی می‌توانستند از آن جلوگیری شود، کمک می‌کنند.
Minitab ماژول تحلیل پیش بینی متشکل از روش های اختصاصی مانند سبد خرید (درخت طبقه بندی و رگرسیون)؛ اصلی جنگل های تصادفی، یک الگوریتم طبقه بندی متشکل از بسیاری از درختان تصمیم. TreeNetروش افزایش گرادیان خود Minitab. و مریخ، ابزاری نوآورانه که ساخت مدل‌های پیش‌بینی دقیق را برای متغیرهای وابسته پیوسته و باینری خودکار می‌کند.
اگر چیزی وجود دارد که سازمان ها را از هم جدا می کند، این توانایی آنها در پیش بینی دقیق نیازمندی ها است. سازمان‌هایی که از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند، خواه صرفاً فروش روز بعد باشد یا چیز پیچیده‌تر، مانند چرخه عمر طولانی‌مدت محصول.
مدیران زنجیره تامین می‌توانند از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای ایجاد یک مدل پایه استفاده کنند که داده‌های تاریخی را در نظر می‌گیرد و پیش‌بینی دقیقی درباره اینکه اگر شرایط خاصی بدون تغییر باقی بماند، چه اتفاقی خواهد افتاد، تولید می‌کند. آیا آنها باید قیمت های تخفیف دار را انتخاب کنند؟ یا حاشیه های آنها را افزایش دهیم؟ با مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، شرکت‌ها بینش عمیقی در مورد اینکه چگونه عوامل مختلف بر تصمیم‌گیری‌های خرید تأثیر می‌گذارند – مانند تغییرات قیمت یا کمپین‌های تبلیغاتی – به دست می‌آورند که به متخصصان زنجیره تأمین کمک می‌کند تا استراتژی‌های قیمت‌گذاری را مطابق با آن تطبیق دهند و درآمد حاصل از فروش را حتی بیشتر افزایش دهند.
تحقیقات انجام‌شده توسط گارتنر نشان می‌دهد که شرکت‌هایی که از زنجیره‌های تامین پیش‌بینی‌کننده استقبال می‌کنند، می‌توانند با پیش‌بینی دقیق‌تر تقاضا، موجودی را بین ۲۰ تا ۳۰ درصد کاهش دهند.
خلاصه کیفیت
