利用供应链预测分析预测市场变化

预测分析已经成为预测和适应市场变化不可或缺的工具。这种先进的方法包括利用历史和当前数据的混合以及复杂的分析技术来预测未来的市场趋势、消费者行为和潜在的供应链中断。根据2021年MHI年度行业报告，31%的供应链经理已经使用预测性和规范性分析来提高效率。

成功取决于预测性供应链分析的能力，以解决供应链中断问题，从燃料成本上升和运营效率低下到库存短缺和承运人容量限制。准确的预测是有效供应链管理的基石，它超越了一刀切的方法。它需要对工具、流程和细致入微的人类判断进行深思熟虑的集成，以准确地预测未来的需求模式。

前瞻性供应链管理与预测分析

管理顾问Frank Coker的见解强调了供应链管理中预测分析的关键:“历史和交易数据模式是预测建模的关键，使企业能够识别风险和机会。这些模型评估风险和潜力，指导决策。”

现代预测分析基于这一定义，采用了更广泛的数据收集和变革性技术。这包括:

• 利用过去的数据:为了准确地预测未来的供应链事件，预测分析必须采用高度准确、全面和可信的历史数据来创建反映重要模式和趋势的数学模型。
• 先进的方法:在预测建模中使用了各种复杂的算法和统计方法。这些技术包括回归分析、相关分析、分类技术、分割技术、时间序列模型和深度学习技术。结合人工智能技术，特别是深度学习，增强了预测分析能力，使其更有效地预测市场变化。
• 更广泛的应用:除了预测未来事件之外，预测性供应链管理还旨在提供行动纳夫莱见解。这包括将信息转换为更有用的格式以进行预测分析，这是一个通常遵循des实现的过程脚本分析解决方案。这种转换允许使用press脚本分析，将预测模型与未来事件的行动计划相结合。
• 认知分析集成:认知分析是数据分析的一种高级形式，旨在复制人类的思维过程和行为。它考虑到各种各样的co在解释数据时使用非文本因素，并使用机器学习和深度学习等人工智能技术来进化。这种整合大大提高了传统的效率Nal报告，使预测分析更容易访问和有见地。

主动供应链管理的作用

对于企业来说，积极主动的供应链管理方法对于预测和减轻市场变化至关重要。这种方法要求:

• 风险评估和灵活性:主动而不是被动是至关重要的。识别供应链中的潜在风险并采取相应措施G柔性co应急计划可以减轻不可预见事件的影响，例如流行病或区域性疾病冲突部分。这种灵活性确保了公司生产和交付过程的连续性。
• 技术适应:投资于数字数据收集、物联网传感器和人工智能等新技术，使供应链管理人员能够自动化管理任务并优化业务流程，使供应链更加高效和响应要改变就要改变。
• 战略采购和多样化:实施战略采购和多样化的供应商网络是关键的积极措施。这些战略使企业能够适应市场波动，并尽量减少政府政策或贸易限制等外部因素造成的干扰。

利用机器学习和无代码/低代码来提高供应链效率

人工智能和机器学习模型的好坏取决于它们使用的数据。当我与公司交谈时，当我遇到一家公司开始探索使用人工智能模型，但仍在处理数据不准确或延迟时，我仍然感到惊讶。供应链团队必须记录完整、准确和及时的数据，以预测他们的需求。如果你在数据上构建人工智能模型，这一点就变得尤为重要。

当我与我的公司Alpha Software的客户交谈时，经理们经常认为他们需要为员工购买平板电脑来使用企业应用程序。事实并非如此。现在，几乎每个仓库和每个码头的每个员工都拥有自己的移动设备，因此更好、更及时地收集数据的机会大大增加。安全的低代码/无代码平台可以制定数据收集解决方案，使这些员工能够在任何地方快速收集信息。然后，员工可以立即与其他团队、业务系统甚至供应链合作伙伴共享这些数据，以帮助组织变得更有弹性。

一旦你建立了可靠的数据，人工智能和机器学习在供应链管理中的整合，特别是对消费品公司来说，可以显著提高绩效。这一进步实现了更有效的自主规划，减少了在动荡环境中对决策各个方面的直接人力监督的需求。麦肯锡最近报告称，结合大数据和高级分析的自主供应链规划已被证明可以增加高达4%的收入，减少高达20%的库存，并将供应链成本降低高达10%，这证明了其创造价值的贡献。

得到更多的l墨水在链子上

预测分析对现代供应链管理至关重要。通过整合可信数据和先进算法，企业可以更好地预测和适应变化。在及时的数字数据、人工智能和机器学习集成的支持下，分析和主动的方法实现了一个更高效、响应更快、适应性更强的供应网络。相信自己的数据和预测系统的供应链经理将为迎接不断变化的全球市场因素的挑战做好最好的准备。