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.
با این حال، کسی باید برای این محتوا هزینه کند. و اینجاست که تبلیغات وارد می‌شود. بیشتر مردم تبلیغات را یک مزاحم می‌دانند، اما آنها علاوه بر اینکه به شرکت‌های رسانه‌ای اجازه می‌دهند سرپا بمانند، عملکرد مفیدی نیز دارند. آنها شما را از محصولات و خدمات جدید مرتبط با صنعت خود آگاه می کنند. همه تبلیغات در خلاصه کیفیت مستقیماً برای محصولات و خدماتی که اکثر خوانندگان ما به آن نیاز دارند اعمال شود. شما تبلیغات خودرو یا مکمل های سلامتی را نخواهید دید.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به ارائه‌دهندگان لجستیک کمک کند مسیرهای خود را با شناسایی بخش‌های جاده‌ای که در آنها ترافیک کاهش یا شلوغ شدن دارد، بهینه کنند. به این ترتیب، آنها درک بهتری از مدت زمان لازم برای حمل مقدار مشخصی محموله در جاده های خاص بدون هیچ گونه غافلگیری در طول مسیر دارند. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده همچنین هنگام واکنش سریع در صورت وقوع رویدادهای غیرمنتظره، مانند شرایط آب و هوایی شدید که نیاز به تغییر مسیرها یا تغییر موقت برنامه‌ها دارد، مفید است.
تجزیه و تحلیل پیش بینی چگونه می تواند زنجیره تامین را بهبود بخشد؟
بهینه سازی موجودی
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.
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.
تجزیه و تحلیل پیش بینی زنجیره تامین چیست؟
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.
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.
پیش بینی تقاضا
شرکت ها تجزیه و تحلیل زنجیره تامین را برای تعیین مقدار موجودی باید بر اساس داده های تاریخی در مورد الگوهای رفتار مشتری، همراه با رویدادهای آینده مانند تعطیلات یا دوره فروش پایان فصل، که ممکن است باعث افزایش خرید اقلام خاص شود، اتخاذ می کنند. .
گسترش بهینه سازی موجودی، پیشگیری از انبارداری است. این یک چالش بزرگ برای خرده فروشان است زیرا خریداران اگر نتوانند به سرعت محصولات مورد نیاز خود را دریافت کنند، به سرعت به شرکت دیگری مراجعه می کنند.
تجزیه و تحلیل داده‌ها برای بهینه‌سازی موجودی می‌تواند به محاسبه زمان‌های سررسید کمک کند – تعداد روزهایی که طول می‌کشد تا یک کالا پس از ثبت سفارش به انبار شما برسد. سپس می‌توان این زمان پیش‌بینی را با داده‌های فروش فعلی ادغام کرد تا موجودی ایمنی را تخمین بزند و خرده‌فروشان را از زمان نیاز به درخواست مجدد سفارش مطلع کند.
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؟
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.
قول ما: خلاصه کیفیت فقط تبلیغات ثابتی را نشان می دهد که هرگز محتوا را پوشش نمی دهد یا پوشان نمی دهد. آنها هرگز سر راه شما قرار نمی گیرند. آنها برای خواندن شما وجود دارند یا نه.
بنابراین لطفاً مسدود کننده تبلیغات خود را برای سایت ما خاموش کنید.
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.
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.
مدیریت ریسک
رضایت مشتری
بهینه سازی هزینه
کیفیت بهبود یافته
مندر محیط تجاری بسیار رقابتی امروز، یک زنجیره تامین قابل اعتماد که به طور یکپارچه عمل می کند ضروری است. حتی اشتباهات کوچک می تواند کل زنجیره تامین را تحت تاثیر قرار دهد و در نتیجه باعث از دست رفتن درآمد، مشتریان ناراضی و آسیب های جبران ناپذیری به برند شما شود.
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.
تاریخ انتشار : چهارشنبه 14 تیر 1392 – 12:01