Tối ưu hóa Quản lý Hàng tồn kho với Phân tích Dự đoán để Ngăn ngừa Tình trạng Hết hàng.Hết hàng—khi mức tồn kho không đủ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng—có thể dẫn đến mất doanh số, giảm lòng tin của khách hàng và căng thẳng không cần thiết cho chuỗi cung ứng. May mắn thay, Minitab Statistical Software và Predictive analytics cung cấp các công cụ cần thiết để chủ động xác định các yếu tố góp phần gây ra tình trạng hết hàng và tối ưu hóa hàng tồn kho.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày cách sử dụng Phần mềm thống kê Minitab để phân tích tập dữ liệu và xác định các nguyên nhân chính gây ra tình trạng hết hàng.
Ví dụ, nếu bạn thấy doanh số tăng đều đặn trong những tháng nhất định hoặc để phản hồi các chiến dịch tiếp thị cụ thể, bạn có thể sử dụng thông tin đó để dự đoán nhu cầu trong tương lai. Hiểu được các mô hình này giúp tránh tình trạng tồn kho quá mức hoặc thiếu hàng, có thể dẫn đến lãng phí hoặc bỏ lỡ doanh số.
Trong Minitab, các công cụ như phân tích hồi quy và phân tích chuỗi thời gian có thể giúp xác định các mô hình quan trọng trong dữ liệu của bạn, giúp bạn có bức tranh rõ ràng hơn về nhu cầu dự kiến, như trong ví dụ này:
Nhóm tại công ty bán lẻ này có thể sử dụng phân tích chuỗi thời gian để tạo dự báo doanh thu dựa trên tính theo mùa. Trong ví dụ này, công ty tạo ra một phần đáng kể doanh thu của họ trong quý bốn. Biết được những con số dự kiến này có thể dẫn đến việc lập kế hoạch dựa trên dữ liệu, có thông tin hơn.
Ví dụ, nếu nhu cầu tăng đột biến bất ngờ do đối thủ cạnh tranh hết hàng, phân tích trực tiếp trong Minitab Connect cho phép bạn nhanh chóng điều chỉnh mức tồn kho. Bằng cách tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, bạn có thể xây dựng bảng thông tin trực tiếp liên tục cập nhật, cung cấp cho bạn chế độ xem rõ ràng, theo thời gian thực về hàng tồn kho và dự báo nhu cầu của bạn. Điều này đảm bảo các quyết định nhanh hơn, dựa trên dữ liệu để ngăn ngừa tình trạng hết hàng và tối ưu hóa hàng tồn kho.
Bằng cách kết hợp thông tin chi tiết từ dữ liệu lịch sử với các bản cập nhật theo thời gian thực, bạn được trang bị tốt để đưa ra quyết định về hàng tồn kho sáng suốt. Tuy nhiên, để thực sự ngăn chặn tình trạng hết hàng và tối ưu hóa hàng tồn kho, điều cần thiết là phải tiến thêm một bước nữa với phân tích dự đoán.
Chúng tôi đã sử dụng máy học tự động trong Mô-đun phân tích dự đoán của Minitab để chứng minh điều này. Bộ dữ liệu của chúng tôi bao gồm các yếu tố tiềm ẩn có thể dẫn đến tình trạng hết hàng của một thương hiệu tai nghe Bluetooth nhất định.
Nhóm muốn xem yếu tố nào liên quan nhất đến tình trạng hết hàng. Họ thu thập dữ liệu từ 50 tuần qua về thời gian chờ đặt hàng, mức tồn kho vào đầu tuần, tỷ lệ đặt hàng lại vào cuối mỗi tuần, để dự báo số lượng đơn vị đã bán và số lượng đơn vị thực tế đã bán. Sau đó, họ sử dụng máy học tự động để xác định biến nào trong số các biến này có ý nghĩa nhất:
Điều thú vị là thời gian chờ càng dài thì càng dễ xảy ra tình trạng hết hàng.
Đây là một vấn đề tương đối dễ giải quyết. Bằng cách đặt hàng sớm hơn (vào giữa tuần, thay vì cuối tuần), công ty có thể giảm đáng kể khả năng hết hàng. Sau đó, nhóm có thể triển khai những thay đổi đó và đo lại dữ liệu của họ sau vài tháng và sử dụng Phần mềm Thống kê Minitab để xem có sự khác biệt đáng kể về mặt thống kê nào trong số lượng hết hàng mà họ gặp phải hay không.
Hãy thực hiện bước tiếp theo trong việc thúc đẩy hoạt động xuất sắc bằng cách khám phá cách Minitab có thể chuyển đổi quy trình của bạn ngay hôm nay.
Xem thêm : https://minitab-jywsoft.com/8275-2/
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày cách sử dụng Phần mềm thống kê Minitab để phân tích tập dữ liệu và xác định các nguyên nhân chính gây ra tình trạng hết hàng.
Bước 1: Phân tích xu hướng lịch sử
Để dự báo nhu cầu và ngăn ngừa tình trạng hết hàng, hãy bắt đầu bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử. Dữ liệu này cung cấp thông tin chi tiết về các mô hình bán hàng trong quá khứ, sở thích của khách hàng và tác động của các yếu tố bên ngoài như khuyến mại, ngày lễ hoặc điều kiện kinh tế. Bằng cách xem xét các xu hướng theo thời gian, bạn có thể xác định tính theo mùa, các đợt tăng đột biến doanh số và các giai đoạn nhu cầu thấp. Các mô hình này rất quan trọng để thiết lập cơ sở cho nhu cầu dự kiến.Ví dụ, nếu bạn thấy doanh số tăng đều đặn trong những tháng nhất định hoặc để phản hồi các chiến dịch tiếp thị cụ thể, bạn có thể sử dụng thông tin đó để dự đoán nhu cầu trong tương lai. Hiểu được các mô hình này giúp tránh tình trạng tồn kho quá mức hoặc thiếu hàng, có thể dẫn đến lãng phí hoặc bỏ lỡ doanh số.
Trong Minitab, các công cụ như phân tích hồi quy và phân tích chuỗi thời gian có thể giúp xác định các mô hình quan trọng trong dữ liệu của bạn, giúp bạn có bức tranh rõ ràng hơn về nhu cầu dự kiến, như trong ví dụ này:
Nhóm tại công ty bán lẻ này có thể sử dụng phân tích chuỗi thời gian để tạo dự báo doanh thu dựa trên tính theo mùa. Trong ví dụ này, công ty tạo ra một phần đáng kể doanh thu của họ trong quý bốn. Biết được những con số dự kiến này có thể dẫn đến việc lập kế hoạch dựa trên dữ liệu, có thông tin hơn.
Bước 2: Kết hợp dữ liệu thời gian thực để phân tích trực tiếp
Dữ liệu thời gian thực rất quan trọng để điều chỉnh dự báo theo các điều kiện thị trường thay đổi. Với Minitab Connect, bạn có thể truyền dữ liệu trực tiếp vào phân tích của mình, đảm bảo dự báo của bạn luôn cập nhật. Điều này bao gồm xu hướng bán hàng, cập nhật chuỗi cung ứng và sự chậm trễ trong sản xuất.Ví dụ, nếu nhu cầu tăng đột biến bất ngờ do đối thủ cạnh tranh hết hàng, phân tích trực tiếp trong Minitab Connect cho phép bạn nhanh chóng điều chỉnh mức tồn kho. Bằng cách tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, bạn có thể xây dựng bảng thông tin trực tiếp liên tục cập nhật, cung cấp cho bạn chế độ xem rõ ràng, theo thời gian thực về hàng tồn kho và dự báo nhu cầu của bạn. Điều này đảm bảo các quyết định nhanh hơn, dựa trên dữ liệu để ngăn ngừa tình trạng hết hàng và tối ưu hóa hàng tồn kho.
Bằng cách kết hợp thông tin chi tiết từ dữ liệu lịch sử với các bản cập nhật theo thời gian thực, bạn được trang bị tốt để đưa ra quyết định về hàng tồn kho sáng suốt. Tuy nhiên, để thực sự ngăn chặn tình trạng hết hàng và tối ưu hóa hàng tồn kho, điều cần thiết là phải tiến thêm một bước nữa với phân tích dự đoán.
Bước 3: Tận dụng Phân tích Dự đoán
Phân tích dự đoán cho phép bạn vượt ra ngoài dữ liệu lịch sử và thông tin thời gian thực bằng cách phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến tình trạng hết hàng.Chúng tôi đã sử dụng máy học tự động trong Mô-đun phân tích dự đoán của Minitab để chứng minh điều này. Bộ dữ liệu của chúng tôi bao gồm các yếu tố tiềm ẩn có thể dẫn đến tình trạng hết hàng của một thương hiệu tai nghe Bluetooth nhất định.
Nhóm muốn xem yếu tố nào liên quan nhất đến tình trạng hết hàng. Họ thu thập dữ liệu từ 50 tuần qua về thời gian chờ đặt hàng, mức tồn kho vào đầu tuần, tỷ lệ đặt hàng lại vào cuối mỗi tuần, để dự báo số lượng đơn vị đã bán và số lượng đơn vị thực tế đã bán. Sau đó, họ sử dụng máy học tự động để xác định biến nào trong số các biến này có ý nghĩa nhất:
Điều thú vị là thời gian chờ càng dài thì càng dễ xảy ra tình trạng hết hàng.
Đây là một vấn đề tương đối dễ giải quyết. Bằng cách đặt hàng sớm hơn (vào giữa tuần, thay vì cuối tuần), công ty có thể giảm đáng kể khả năng hết hàng. Sau đó, nhóm có thể triển khai những thay đổi đó và đo lại dữ liệu của họ sau vài tháng và sử dụng Phần mềm Thống kê Minitab để xem có sự khác biệt đáng kể về mặt thống kê nào trong số lượng hết hàng mà họ gặp phải hay không.
Hãy thực hiện bước tiếp theo trong việc thúc đẩy hoạt động xuất sắc bằng cách khám phá cách Minitab có thể chuyển đổi quy trình của bạn ngay hôm nay.
Xem thêm : https://minitab-jywsoft.com/8275-2/