在当今竞争激烈的商业环境中，无缝运营的受信任供应链至关重要。即使很小的错误也会对整个供应链产生影响，从而导致收入损失、客户不满意并对品牌造成无法弥补的损失。
现在，公司比以往任何时候都更需要快速准确地做出明智的决策，以超越竞争对手。预测分析已经成为这方面的颠覆性工具，组织能够通过做出数据驱动型决策来获得竞争优势。
供应链预测分析是利用数据挖掘、机器学习和统计分析来识别供应链数据的模式和趋势，并对未来的业绩和结果进行预测。
供应链预测分析的目标是通过更准确地了解未来的需求、供应和其他可能影响供应链的关键因素来改进决策和战略规划。这使企业能够积极管理和优化其供应链运营、降低成本、提高效率，进而提高客户满意度。
Minitab 的预测分析模块由专有方法组成，如 CART® （分类和回归树）、
最初的 Random Forests®（由许多决策树组成的分类算法）、
TreeNet®（Minitab 自己的梯度推进方法）和 MARS®（一种创新工具，可自动为连续和二元因变量构建准确的预测模型）。
推出基于树的建模技术的研发人员创办了 Minitab，
使其成为全球唯一一家提供这些独树一帜的主流建模方法的公司。Minitab 为所有人（不仅仅是数据科学家）
提供这些方法，无论他们处于分析过程的哪个阶段。
预测根据历史数据集中的模式来预测未来事件；这主要是为了查找合适的数学模型，以便准确预测未来的趋势并预测在特定情况下会发生什么。它有助于显示各种信息，如单个产品的销量、市场需求、季节性波动等。
预测分析使组织能够在销售额实际增长之前（而不是在客户开始抱怨缺货之后）采取措施。需求预测可以相应地预测未来的市场趋势和供应情况，帮助企业进行资源规划。例如，预测模型可以帮助公司估计特定地区对其产品的需求，以便扩大生产规模或者寻找产能闲置的合作伙伴，在预计销量增长的特定时间段提供更多设备。
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库存管理是预测分析可以改进的最关键的过程之一。库存过多可能会导致成本高昂，而没有足够的库存来满足预期的销量可能意味着失去潜在客户。预测模型有助于组织始终保持适当的供应水平 — 通常，生产过剩意味着投资成本降低，库存不足意味着浪费减少。
公司采用供应链分析，根据有关客户行为模式的历史数据，结合即将发生的、可能导致特定商品购买量增加的事件（例如，假期或季末销售期），确定应保留多少库存。
库存优化的引申义是防止缺货。这对零售商来说是一大挑战，因为如果顾客不能快速获得所需的产品，他们会很快转向其他公司。通过数据分析实现库存优化，可以帮助计算交付周期（下单后物品到达您的仓库所需的天数）。然后，可以将该交付周期与当前销售数据合并，以估计安全库存并通知零售商何时需要提出再订购申请。
预测分析解决方案可以帮助供应链经理提前发现潜在问题，从而降低运营成本和缩短停机时间。除了对生产规划和调度进行预测分析外，公司还可以使用预测模型来简化维护过程，无需刻意准备即可预防故障，从而帮助避免付出高昂的代价。
预测性设备监控解决方案使企业能够提前安排维修（而不是处理因机械零件陈旧而导致生产延误或过多产品浪费的意外设备故障），从而帮助企业降低计划外停机相关成本。
了解预测分析如何预测和预防产品故障。
预测性车队优化解决方案帮助供应链企业找到新方法，将重要的供应链指标和不同来源的数据相结合（例如，车辆位置信息、根据每日行驶距离估算的交货时间、影响路线规划流程的其他相关指标）。在路线预测模型中，将各种因素（如预计行程时间）与每家公司正在进行的活动（如可用车队、司机时间表、货物、装货地点、假期等）相结合。
预测分析可以帮助物流提供商通过识别通行缓慢或交通拥堵的路段来优化路线。这样，他们就可以更好地了解，在一路顺利的情况下，在特定道路上运输一定的货物量所需的时间。如果发生意外事件（例如，需要改变路线或临时更改时间表的极端天气），预测建模也有助于快速做出响应。
了解 Minitab 如何帮助改进交货时间以简化供应链。
对于制造商来说，预测分析可用于优化定价策略，方法是根据不同价格和市场条件（如货币汇率、通货膨胀和原材料成本）的产品销量历史数据确定最佳价位。
供应链管理者可以使用预测模型创建基准模型，通过考虑历史数据来准确预测在某些条件保持不变时会发生什么。他们是应当选择折扣价？还是增加利润？通过预测建模，公司可以深入了解不同因素（如价格变化或促销活动）如何影响购买决策，这有助于供应链专业人员相应地调整定价策略并进一步增加销售收入。
供应链公司采用预测分析进行风险管理，以识别可能导致供应链中断的潜在风险。随着社交媒体的流行，利用我们所有人都能共享的海量数据，可以创建新的模型，从而利用大数据分析来帮助缓解供应链中断问题。公司可以使用有关罢工、火灾或破产的社交媒体数据来监控供应链中断，并通过绘制供应链图和记录有关罢工、火灾和破产的社交数据来比竞争对手抢先一步采取主动措施。
如果没有预测分析，公司将不得不根据过去的数据做出业务决策。相比之下，供应链预测分析使用历史数据和实时趋势为多种场景准备模型，并确定可能的解决方案。通过这种方式，企业非常清楚如何应对交货延迟、运费飙升和承载能力约束等问题。
预测模型有助于公司深入了解客户行为，从而有可能改进客户体验。计算机模型可以识别客户接下来可能购买的产品，以及客户何时可能取消订单或退货。供应链管理算法中的预测分析可以识别购买者的预测模式和趋势，使公司能够根据收集的客户信息推荐产品或提供个性化定价。
预测分析还可用于识别客户群，这将使企业更容易根据不同价位的需求调整供应链网络和产品价格，或者在市场上推出某些类型的顾客更有可能购买的新产品。
预测分析可以在制造过程中查找模式和趋势，使制造商能够提前预测并阻止质量问题。这可以通过分析多个来源的数据（包括传感器读数、机器记录和质量控制检查结果）来实现。制造商可以检测数据中指向未来质量问题的模式和异常，并通过利用人工智能和机器学习算法来识别质量问题，从而采取预防措施。
这可以大大降低所生产的次品数量、提高整个产品线的标准、提高消费者的幸福感和忠诚度。此外，生产商还可以通过在生产过程的早期发现和解决质量问题，避免在返工和报废方面浪费时间和金钱。
了解世界领先的家电制造商之一如何在公司改进计划中纳入 Minitab 预测分析工具，从而节约了数百万美元。
组织的与众不同之处在于其准确预测需求的能力。无论是简单预测第二天的销量，还是进行更复杂的预测（如长期产品生命周期），使用预测分析的组织都占有先机。
Gartner 的研究表明，采用预测性供应链的公司可以通过更准确的需求预测将库存减少 20-30%。
借助 Minitab 功能强大的软件，可以轻松通过预测分析做出数据驱动型决策。我们的市场领先、灵活且用户友好的软件可帮助您洞悉先机、预测成果并改进结果，从而从各个方面简化供应链。