在庫切れによって顧客の需要を十分に満たせない場合、売上の損失、顧客の信頼の低下、不必要なサプライチェーンのストレスにつながるおそれがあります。これを解決するのがMinitab Statistical SoftwareとPredictive Analyticsで、在庫切れに寄与する要因を積極的に特定し、在庫を最適化するために必要なツールを提供します。
この記事では、Minitab Statistical Softwareを使用してデータセットを分析し、在庫切れの要因を特定する方法を説明します。
需要を予測して在庫切れを防ぐには、まず履歴データを分析します。このデータは、過去の販売パターンや顧客の好み、プロモーション、休業日、財政状況などの外部要因の影響に関する洞察を提供します。経時的な傾向を確認することで、季節性や売上の急上昇、需要の低い期間を特定できます。これらのパターンは、予想される需要のベースラインを確立するために重要です。
たとえば、特定の月に一貫して、あるいは特定のマーケティングキャンペーンに対応して売上増加が見られる場合、その情報を使用して将来の需要を予測できます。これらのパターンを理解することで、無駄や売上損失につながる過剰在庫や過少在庫を避けられます。
Minitabの回帰分析や時系列分析などのツールは、データの重要なパターンを特定するのに役立ち、この例のように予想される需要をより明確に把握できます。
この小売会社のチームは、時系列分析を使用して、季節性に基づいた収益の予測が生成できます。この例では、会社の収益の大部分が第4四半期に発生していることがわかります。これらの予測数を知ることで、より情報に基づいたデータ駆動型の計画につながります。
リアルタイムのデータは、変化する市況に予測を適応させるために不可欠です。Minitab Connectを使用すると、ライブデータを分析にストリーミングし、予測を最新の状態に保つことができます。これには、販売傾向、サプライチェーンの最新情報、生産遅延が含まれます。
たとえば、競合他社の在庫切れにより需要が予想外に急増した場合、Minitab Connectのライブ分析を使用すると、在庫レベルをすばやく調整できます。複数のデータソースを統合することで、継続的に最新情報を表示するライブダッシュボードを構築し、在庫と需要予測の明確でリアルタイムのビューを提供できます。これにより、データ駆動型の意思決定が迅速になり、在庫切れを防ぎ、在庫を最適化できます。
履歴データからの洞察とリアルタイムの更新を組み合わせることで、情報に基づいた在庫決定を行うことができます。ただし、在庫切れを完全に防ぎ、在庫を最適化するには、予測分析も使用してさらに一歩先に進むことが大切です。
予測分析では、在庫切れに影響を与えるさまざまな要因間の関係を分析することで、履歴データとリアルタイム情報の入手以上の成果を得ることができます。
当社では、Minitabの予測分析モジュールで自動機械学習を使用して、これを実証しました。当社のデータセットには、特定のブランドのBluetoothヘッドフォンの在庫切れにつながる可能性のある潜在的な要因が含まれています。
チームは、どの要因が在庫切れと最も一貫して関連しているかを確認したいと考えました。そこで過去50週のリードタイムの注文、週の初めの在庫レベル、各週の終わりの再注文率、販売台数の予測、実際の販売台数のデータを収集しました。次に、自動機械学習を使用して、これらの変数のうちどれが最も重要かを判断しました。
興味深いことに、欠品の最も重要な予測因子は「リードタイムが長いこと」でした。
これは比較的簡単に解決できる問題です。週の終わりではなく、週の半ばまでに早めに注文することで、会社は在庫切れの可能性を大幅に減らすことができます。その後、チームはこれらの変更を行い、数か月後にデータを再度測定します。ここでMinitab Statistical Softwareを使用すれば、経験した欠品の数に統計的に有意な差があるか否かを確認できます。
在庫切れを防ぐには、履歴分析、リアルタイムデータ、予測分析を組み合わせた戦略的アプローチが必要です。Minitab Statistical Softwareと予測分析を使用すれば、在庫切れの主な要因を特定して在庫戦略をリアルタイムで調整し、高度なモデリングを活用して積極的な意思決定を行うことができます。これらのツールと技術を採用し、最適な在庫レベルを確保するとともに、サプライチェーンの混乱を最小限に抑え、顧客の信頼を維持しましょう。