供应链预测分析详解

预测分析如何优化你的供应链由于经济不确定性、不断变化的客户需求、市场变化以及全球政治动荡，仓库经理和第三方物流 (3PL)提供商经常难以准确跟踪和管理库存以及预测更有效的数据驱动决策的需求。

当供应链流程停滞时（就像疫情期间那样），这些企业以及它们支持的零售商、电子商务企业和品牌可能会陷入危险境地。库存太少会导致客户不满意和业务损失。库存过多会占用货架上宝贵的空间。

最终导致库存管理成本增加

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对于那些不使用仓库管理系统 (WMS)软件且无法实时查看库存水平或进出订单的人来说，这种情况会更加严重。但是，那些实施了 WMS 或类似库存管理软件的人将更有能力克服许多供应链挑战。这是因为这些物流解决方案提供了对库存、订单履行和其他仓储和物流指标的洞察和数据，当与预测分析结合使用时，可以帮助您更有效地管理库存补货和优化仓库空间，以确保您能够满足客户需求。

即使在这些需求不断变化和扩大时也能实时满足

供应链中的预测分析是什么？
预测分析模型增强了需求预测之外的供应链可视性。供应链预测分析着眼于更大的图景，例如过去的销售额、库存趋势和其他相关历史数据，而不仅仅 特殊数据库资源 是做出有根据的猜测。预测分析利用关键运营和外部来源的真实数据来支持业务决策，因此您可以优化从库存和仓库空间利用率到路线和运输决策的一切，一直到更好的预算规划。

网络和流程优化等等

预测分析，尤其是用于研究潜在供应链风险时，可以帮助降低成本，简化工作流程，并确保您始终有足够的库存产品（但不会太多），以使消费者满意。

近期世界事件将如何影响 2024 年的供应链
虽然供应链长期 TR 号码   来被认为是脆弱的，但近年来，没有什么比疫情更能凸显这一点了。路线堵塞、停滞。产品短缺或无法找到。出于恐惧，品牌囤积了他们能拿到的产品，在许多情况下，库存过剩，仓库爆满。

虽然很多事情已经恢复到“新常态”，但现实是，这种情况再次发生并非不可能。从政治动荡到极端天气条件，世界事件可能会对脆弱的供应链产生巨大影响。世界某个地方发生的事情可能。

会对其他地方产生连锁反应

供应链中断及其连锁反
供应链中某个环节的轻微中断可能会引发一系列事件，对各行各业和各个经济体产生深远影响。这些连锁反应往往复杂且难以预测，凸显了全球化供应链的互联性。然而，预测分析使您能够驾驭复杂的互联供应链网络，从而预测这些潜在的中断，模拟各种场景，并构建更具弹性和敏捷性的物流网络。

供应链中断最直接的影响之一是产品短缺

当某个零部件或原材料缺货时，生产就会放缓或陷入停顿。这会导致商店、仓库和配送中心的货架空空如也，最终导致消费者失望和收入损失。

为了弥补成本，企业通常会从其他来源采购原材料，而成本通常更高。这反过来又会波及消费者，因为价格上涨会加剧通货膨胀。

例如：2021 年，一艘集装箱船在繁忙的贸易航线苏伊士运河搁浅。虽然事件仅限于一个地点，但却扰乱了全球供应链数周之久。

而且，由于各行各业之间的联系越来越紧密，一个行业的中断可能会对其他行业产生影响。例如，在疫情期间，半导体短缺影响了从汽车到电子产品等各个领域。这又对医疗保健和科技等行业产生了影响，因为它们的产品需要这些元素。

另一个例子是：水或电等关键基

础设施的中断可能导致停电和价格上涨，从而影响从企业到个人生活的方方面面。或者，世界某个地方发生的自然灾害（如地震）可能会影响地球另一端依赖该地区出口或产品运输的企业。

消费者行为的转变
人类行为的变化也会影响供应链的弹性。消费者偏好、社会趋势和全球事件可能会引发意外的需求变化，

并破坏微妙的供应链平衡

最近最受关注的例子之一是 2020 年的卫生纸短缺。随着消费者争相购买和囤积卫生纸，这凸显了消费者必需品供应链中意想不到的弱点。当需求迅速且意外地达到峰值时，这也凸显了整个供应链的可持续性问题。

预测分析工具本可以帮助防止或至少限制这一事件的影响。通过使用数据驱动的洞察力和情景规划，企业和物流供应商可以预测这种可能性，然后能够在短缺变得过于普遍或深远之前实施应急计划来解决短缺问题。

预测分析如何解决现代供应链挑战预测分析可以帮助解决复杂且不可预测的互联全球供应链中的这些和其他挑战。

高级预测

传统上，预测依赖于历史数据、直觉和大量有根据的猜测。不幸的是，结果往往基于狭隘的观点，导致忽略不可预测的事件，无法确定未来趋势。然而，预测分析可以帮助物流供应商和仓库经理进行更准确的高级预测，远远超出基本的历史数据。

借助预测分析，您可以洞察一系列潜在情景（例如自然灾害或政治动荡），并使用其他相关数据（例如天气预报、经济指标、市场趋势和竞争对手策略）基于真实数据绘制出更清晰、更可靠的未来需求和潜在中断图景。当您使用仓库管理工具并捕获自己的数据时，预测分析将更加清晰，提供针对您企业独特需求的洞察。

大多数预测分析工

具还利用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 工具来帮助发现模式并找到供应链数据和场景之间的互联互通，否则这些数据和场景可能会被忽视。这进一步微调了从产品需求和库存需求到潜在运输问题、运输路线、消费者满意度、季节性、假期影响等所有方面的预测。

通过了解潜在的情景影响和其他趋势，物流公司可以制定主动的应急计划并调整运营以限制负面影响。

实时库存优化

库存管理长期以来都是一场机会游戏。由于无法全面了解整个运营过程中的数据集，物流供应商通常会对全年可能需要的库存量做出有根据的猜测。这通常会导致库存过剩或库存不足。预测分析通过添加实时商业智能和主动供应链规划来消除猜测，特别是对于传统上使用纸张或电子表格来管理库存的 3PL 和其他仓库运营商而言。

预测分析从多个来源收集数据，例如历史销售模式、实时客户订单、季节性趋势以及天气事件和竞争对手行为等其他因素。这可以更准确地预测库存和需求，甚至可以预测到特定产品变体或仓库位置等精细程度。您甚至可以将其用于预测性维护，以确保您的所有设备、系统和装置始终完全正常运行。

如果您使用具有分析功能的 WMS，该软件可以根据这些预测自动主动调整库存水平，消除占用宝贵空间的库存。借助预测分析和仓库自动化，您可以动态调整库存水平以满足未来需求并减少浪费和不必要的开支。

员工预测风险模型

员工是仓库和物流运营的核心。员工预测风险管理使用历史和实时数据以及预测算法来识别潜在的员工问题，防止其成为问题，例如安全风险、绩效指标、员工不满和离职率。

通过预测分析，您可以深入了解员工风险。例如，您可以仔细查看事故趋势、工作环境、潜在危险和员工绩效。这可以帮助您确定哪些员工可能面临更大的安全问题风险，以便您可以在事故发生前主动进行教育和额外培训。

您还可以使用这些分析来分析员工出勤问题并将其与潜在趋势（例如天气事件或一年中的某些时间）相关联，以便在新出现的问题扰乱工作流程之前解决它们。

优化分销网络

如果物流供应商对潜在中断、库存水平、订单履行指标和需求波动没有切实可行的洞察，那么优化供应链网络和提高运营效率将面临挑战。传统上，大多数 3PL 都采用被动策略来解决这个问题，但由于无法预测每种类型的中断，因此这些策略通常会限制响应策略。而且，供应链，尤其是错综复杂的第四方物流 (4PL)网络领域，非常复杂，存在许多不确定性。但是，预测分析可以帮助供应商掌握大多数中断类型，以便他们可以制定策略来优化其分销网络。

通过了解这些可能的中断，物流供应商可以制定应对计划并做出调整，包括根据需要更换供应商、更新运输路线和运输选项等。

预测分析还可以帮助管理多个仓库的第三方物流以及拥有扩展物流网络的第四方物流，增强整个供应链和订单履行生态系统的协作和沟通。这些分析工具可以让所有利益相关者实时了解潜在的瓶颈，并识别潜在的风险、产能问题和成本波动，以便关键参与者能够调整策略，而不是在危机中盲目反应。

增强供应商关系

虽然人为因素始终是供应商关系中最重要的部分之一，但预测分析无疑可以增强这种关系。最大的好处之一是打破传统上在供应链中造成盲点的数据孤岛。例如，一些仓库管理工具有仪表板，您可以与供应商共享，为他们提供您可以看到的相同实时指标。这可以改善协作，并创造机会共同努力，在问题产生问题之前主动发现和解决问题，甚至是经常被忽视的外部趋势和因素。

这些分析的另一个好处是，您可以使用交货时间、质量控制和成本等数据来确定需要改进的领域。当双方都可以看到相同的数据时，就有机会制定改进计划和流程优化，从而对您的所有供应链运营产生积极影响。

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如何实施预测分析
如果您仍在使用传统方法管理仓库和供应链，或者仍在适应 WMS 或其他库存管理软件，那么现在是时候利用预测数据分析的力量了，这样您就可以提高运营效率、节省时间、降低成本并实现任务自动化，从而让员工腾出时间专注于更重要的任务。不知道从哪里开始？以下七个步骤可帮助您摆脱纸张，在供应链管理中采用预测分析：

 审核和评估流程

对关键运营流程进行全面审核，包括手动任务、数据源和现有供应链痛点。确定现有流程中哪些地方会产生盲点并降低效率。

2. 设定范围和优先级
建立指标和关键绩效指标。确定您希望通过采用预测分析实现的目标范围（目标）。预测分析如何解决您现有的痛点——例如，开发更准确的需求预测并优化库存管理和仓库活动？然后设定优先事项，并使其与您的业务目标和供应链目标保持一致。

3. 实施正确的软件
投资先进的供应链软件，例如内置预测分析功能的 WMS 和/或库存管理平台。研究选项并优先考虑可与现有系统和运营基础设施无缝集成的解决方案。

了解你的数据

了解您想要收集哪些类型的数据以及您的软件如何管理这些数据- 例如历史数据、传感器、销售和订单、库存指标和市场数据。确保您的数据准确、一致、可访问且可与您的预测分析工具集成。

5. 按需扩大规模
从实现初步目标所需的最重要的数据开始。当人们谈论数字化转型、人工智能和机器学习时，他们会联想到大数据，并错误地认为他们必须采用“全有或全无”的数据收集方法。当然，您拥有的数据越多，您的预测可能就越准确，但您不必采取全盘托出的方法开始您的预测分析之旅。您可以从小处着手，然后根据需要扩展。您的项目范围应该可以为您提供帮助。

6. 建立数据驱动的员工队伍
通过解释相关数据的重要性、如何以及何时收集和使用这些数据来建立数据驱动型员工队伍。没有背景的数据会失去价值。您的员工在确保您获得所需数据并确保其准确性方面发挥着关键作用。与您的团队讨论预测分析的好处，并鼓励整个组织的协作和沟通，以确保成功实现您的数据和分析目标。

 测量理解调整

对于您的仓库或物流运营来说，采用数据分析是一个持续的过程，在您建立所有系统后，这一过程不会结束。您收集的数据会随着时间而变化，您使用这些信息的方式也会随之变化。展望未来，随着您继续分析和理解数据，您可能需要随着时间的推移调整流程和实践，以适应您的业务目标、不断变化的客户行为和市场需求。

使用 Extensiv 来确保你的供应链面向未来
Extensiv 强大的数据分析工具是帮助您构建弹性供应链的完美伴侣，无论您是自行管理仓库运营，还是为多个。

客户管理物流运营的 3PL 或 4PL 提供商

Extensiv针对电子商务品牌的订单管理解决方案通过先进的需求预测功能和动态销售分析仪表板为您提供整个业务无与伦比的可视性、洞察力和控制力。

通过更深入地了解仓库运营情况，您可以获得更多见解来设置库存阈值并预测增长和交货时间。借助高级需求预测，您还可以优化库存并避免缺货或库存过剩，从而避免对您的利润产生负面影响。

此外，Extensiv 的3PL 仓库管理器还可以帮助供应链专业人员跟踪实时需求分析和其他库存和仓库指标，