재고 수준이 고객 수요를 충족하기에 충분하지 않은 경우 재고 부족은 매출 손실, 고객 신뢰 감소, 불필요한 공급망 스트레스로 이어질 수 있습니다. 다행히 Minitab Statistical Software와 예측 분석은 재고 부족에 이르는 요인을 사전에 파악하고 재고를 최적화하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
이 게시물에서는 Minitab Statistical Software를 사용하여 데이터 집합을 분석하고 재고 부족의 주요한 동인을 식별하는 방법을 보여드립니다.
수요를 예측하고 재고 부족을 방지하려면 과거 데이터를 분석하는 것부터 시작하세요. 이 데이터는 과거 판매 패턴, 고객 선호도, 프로모션, 휴일 또는 경제 상황과 같은 외부 요인의 영향에 대한 인사이트를 제공합니다. 시간 경과에 따른 추세를 검토하여 계절성, 매출 급증, 수요가 적은 기간을 파악할 수 있습니다. 이러한 패턴은 예상 수요의 기준을 설정하는 데 매우 중요합니다.
예를 들어 특정 달이나 특정 마케팅 캠페인에 대응하여 매출이 지속적으로 증가하면 해당 정보를 사용해 향후 수요를 예측할 수 있습니다. 이러한 패턴을 이해하면 과잉 재고 또는 재고 부족을 방지할 수 있으며, 이로 인해 낭비 또는 매출 손실이 발생할 수 있습니다.
Minitab에서는 회귀 분석 및 시계열 분석과 같은 도구를 사용해 데이터에서 중요한 패턴을 식별하여 다음 예시처럼 예상 수요를 보다 명확하게 파악할 수 있습니다.
이 소매 회사의 팀은 시계열 분석을 사용해 계절에 따라 수익에 대한 예측을 생성할 수 있습니다. 이 예시에서 이 회사는 4분기에 수익의 상당 부분을 창출합니다. 이러한 예상 수치를 알면 더 많은 정보에 입각한 데이터 기반 계획을 수립할 수 있습니다.
실시간 데이터는 변화하는 시장 상황에 맞게 예측을 조정하는 데 매우 중요합니다. Minitab Connect를 사용하면 분석에 실시간 데이터를 스트리밍하여 예측을 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 여기에는 판매 추세, 공급망 업데이트 및 생산 지연이 포함됩니다.
예를 들어 경쟁업체의 재고 부족으로 인해 수요가 예기치 않게 급증하는 경우 Minitab Connect의 실시간 분석을 통해 재고 수준을 신속하게 조정할 수 있습니다. 여러 데이터 소스를 통합하면 지속적으로 업데이트되는 실시간 대시보드를 구축하여 재고 및 수요 예측을 명확하게 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 더 빠르고 데이터에 기반한 의사결정을 통해 재고 부족을 방지하고 재고를 최적화할 수 있습니다.
과거 데이터의 인사이트와 실시간 업데이트를 결합하여 정보에 입각한 재고 결정을 내릴 수 있습니다. 하지만 재고 부족을 방지하고 재고를 최적화하려면 예측 분석을 통해 한 단계 더 나아가야 합니다.
예측 분석을 사용하면 재고 부족에 영향을 미치는 다양한 요인 간의 관계를 분석하여 과거 데이터와 실시간 정보를 뛰어넘을 수 있습니다.
Minitab의 예측 분석 모듈에서 자동화된 머신러닝을 사용하여 이를 입증했습니다. Minitab의 데이터 집합에는 특정 브랜드의 Bluetooth 헤드폰 재고 부족으로 이어질 수 있는 잠재적 요인이 포함되어 있습니다.
팀은 어떤 요인이 재고 부족과 가장 일관되게 연관되었는지 확인하고자 했습니다. 이들은 지난 50주 동안의 주문에서의 리드 타임, 주 초의 재고 수준, 매주 말의 재주문율, 판매된 수량의 예측, 실제 판매된 수량에 대한 데이터를 수집했습니다. 그런 다음 자동화된 머신러닝을 사용하여 다음 변수 중 가장 중요한 변수를 파악했습니다.
흥미롭게도 더 긴 리드 타임이 재고 부족의 가장 중요한 예측 변수였습니다.
이는 비교적 간단한 문제입니다. 회사는 더 빨리(주중까지, 주말 대신) 주문함으로써 재고 부족 가능성을 크게 줄일 수 있습니다. 그런 다음 팀은 이러한 변경 사항을 실행하고 몇 달 후에 데이터를 다시 측정하고 Minitab Statistical Software를 사용하여 경험한 재고 부족 횟수에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인할 수 있습니다.
재고 부족을 방지하려면 과거 분석, 실시간 데이터 및 예측 분석을 결합하는 전략적 접근 방식이 필요합니다. Minitab Statistical Software와 예측 분석을 사용하면 재고 부족의 주요 동인을 파악하고, 재고 전략을 실시간으로 조정하고, 고급 모델링을 활용하여 사전 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 도구와 기법을 채택함으로써 비즈니스는 최적의 재고 수준을 보장하고, 공급망 중단을 최소화하며, 고객의 신뢰를 유지할 수 있습니다.