当库存水平不足以满足客户需求时，缺货可能会导致销售损失、客户信任下降和不必要的供应链压力。幸运的是，Minitab Statistical Software 和 Predictive analytics 提供主动识别导致缺货的因素和优化库存所需的工具。
在本文中，我们将演示如何使用 Minitab Statistical Software 分析数据集并确定缺货的关键驱动因素。
步骤 1：分析历史趋势
要预测需求并防止缺货，请先分析历史数据。此数据提供对过去的销售模式、客户偏好以及促销、假期或经济状况等外部因素的影响的见解。通过审查随时间变化的趋势，您可以确定季节性、销售高峰和低需求期。这些模式对于建立预期需求的基准至关重要。
例如，如果您看到某些月份的销售额持续增长，或者针对特定的营销活动，您可以使用这些信息来预测未来的需求。了解这些模式有助于避免库存过剩或库存不足，这可能会导致浪费或错过销售。
在 Minitab 中，回归分析和时间序列分析等工具可以帮助识别数据中的显著模式，让您更清楚地了解预期需求，如本例所示：
这家零售公司的团队可以使用时间序列分析生成基于季节性的收入预测。在本例中，该公司在第四季度产生了很大一部分收入。了解这些预期数字可以带来更明智的数据驱动型规划。
步骤 2：将实时数据整合到实时分析中
实时数据对于根据不断变化的市场状况调整预测至关重要。借助 Minitab Connect，您可以将实时数据流传输到分析中，确保您的预测保持最新。这包括销售趋势、供应链更新和生产延迟。
例如，如果由于竞争对手缺货而出现需求意外激增，Minitab Connect 中的实时分析让您能够快速调整库存水平。通过集成多个数据源，您可以构建可持续更新的实时控制台，让您清晰、实时地查看库存和需求预测。这可确保更快的数据驱动型决策，以防止缺货并优化库存。
通过将历史数据的见解与实时更新相结合，您能够做出明智的库存决策。但是，要真正防止缺货并优化库存，必须进一步使用预测分析。
步骤 3：利用预测分析
预测分析让您能够通过分析影响缺货的各种因子之间的关系，超越历史数据和实时信息。
我们在 Minitab 的预测分析模块中使用自动化机器学习来演示这一点。我们的数据集包括可能导致某个品牌蓝牙耳机缺货的潜在因素。
该团队想看看哪个因素与缺货最一致。他们收集了过去 50 周的数据，包括订货交货时间、每周开始时的库存水平、每周结束时的再订货率、预测的销售数量和实际的销售数量。然后，他们使用自动化机器学习来确定哪些变量最显著：
有趣的是，较长的交付周期是缺货最重要的预测变量。
这是一个相对容易解决的问题。通过提前订购（不晚于周中，而不是在周末），该公司可以大幅降低缺货的可能性。然后，该团队可以在几个月内实施这些更改并再次测量数据，并使用 Minitab Statistical Software 查看他们经历的缺货数量是否存在统计显著差异。
利用数据驱动的见解实现主动库存管理
防止缺货需要将历史分析、实时数据和预测分析相结合的战略方法。借助 Minitab Statistical Software 和 Predictive Analytics，您可以识别缺货的关键驱动因素，实时调整库存策略，并利用高级建模做出主动决策。通过采用这些工具和技术，您的企业可以确保最佳库存水平，最大限度地减少供应链中断，并保持客户信任。
