缺貨（即庫存水平無法滿足客戶需求的情況）可能導致銷售額損失、客戶信任度下降以及不必要的供應鏈壓力。幸運的是，Minitab 統計軟件與預測性分析提供了必要工具，能夠主動識別導致缺貨的因素並優化庫存。
在本文中，我們將演示如何使用 Minitab 統計軟件分析數據集，並確定導致缺貨的關鍵驅動因素。
步驟 1：分析歷史趨勢
要預測需求並防止缺貨，首先需分析歷史數據。這些數據能幫助了解過往銷售模式、客戶偏好，以及促銷活動、節假日或經濟狀況等外部因素的影響。通過回顧一段時間內的趨勢，可識別出季節性波動、銷售高峰和需求低迷期。這些模式對於建立預期需求基準至關重要。
例如，若發現在特定月份或特定營銷活動期間銷售額持續增長，便可利用這些信息預測未來需求。了解這些模式有助於避免庫存過多或過少 —— 庫存過多可能造成浪費，庫存過少則可能導致銷售機會流失。
在 Minitab 中，回歸分析、時間序列分析等工具可幫助識別數據中的重要模式，讓你更清晰地了解預期需求，示例如下：
某零售公司的團隊可通過時間序列分析，基於季節性因素生成收入預測。在該示例中，該公司第四季度的收入佔全年總收入的很大一部分。了解這些預期數據有助於制定更合理、更具數據支撐的規劃。
步驟 2：整合實時數據以實現動態分析
實時數據對於根據不斷變化的市場條件調整預測至關重要。藉助 Minitab Connect，你可以將實時數據接入分析過程，確保預測始終保持時效性。這些數據包括銷售趨勢、供應鏈更新和生產延遲等信息。
例如，若因競爭對手缺貨導致需求意外激增，Minitab Connect 中的動態分析功能可幫助你快速調整庫存水平。通過整合多個數據源，你可以構建持續更新的動態儀錶板，實時清晰掌握庫存狀況和需求預測。這能確保你更快地做出數據驅動型決策，從而防止缺貨並優化庫存。
將歷史數據洞察與實時更新相結合，能讓你在制定庫存決策時更有依據。但要真正實現防止缺貨和優化庫存，還需進一步藉助預測性分析。
步驟 3：利用預測性分析
預測性分析不僅限於歷史數據和實時信息，還能通過分析影響缺貨的各類因素之間的關聯，提供更深入的洞察。
我們使用 Minitab 預測性分析模塊中的自動化機器學習功能對此進行了演示。所用數據集包含可能導致某品牌藍牙耳機缺貨的潛在因素。
該團隊希望找出與缺貨最常相關的因素，於是收集了過去 50 周的相關數據，包括訂單交付周期、每周初庫存水平、每周末再訂購率、預計銷量以及實際銷量。隨後，通過自動化機器學習確定了這些變量中哪一個影響最為顯著：
有趣的是，較長的交付周期是導致缺貨的最重要預測因素。
這一問題的解決方案相對簡單：通過提前下單（例如在周中而非周末下單），公司可大幅降低缺貨概率。之後，團隊可實施這些調整，並在數月後再次收集數據，使用 Minitab 統計軟件分析缺貨次數是否出現統計學意義上的顯著變化。
藉助數據驅動洞察實現主動式庫存管理
防止缺貨需要採取戰略性方法，將歷史分析、實時數據和預測性分析相結合。藉助 Minitab 統計軟件與預測性分析，你能夠識別導致缺貨的關鍵因素、實時調整庫存策略，並利用先進建模技術做出主動決策。通過採用這些工具和方法，企業可確保庫存水平處於最優狀態，最大限度減少供應鏈中斷，並維持客戶信任。
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