利用预测性分析优化库存管理，防止缺货

缺货（即库存水平无法满足客户需求的情况）可能导致销售额损失、客户信任度下降以及不必要的供应链压力。幸运的是，Minitab 统计软件与预测性分析提供了必要工具，能够主动识别导致缺货的因素并优化库存。
在本文中，我们将演示如何使用 Minitab 统计软件分析数据集，并确定导致缺货的关键驱动因素。
步骤 1：分析历史趋势
要预测需求并防止缺货，首先需分析历史数据。这些数据能帮助了解过往销售模式、客户偏好，以及促销活动、节假日或经济状况等外部因素的影响。通过回顾一段时间内的趋势，可识别出季节性波动、销售高峰和需求低迷期。这些模式对于建立预期需求基准至关重要。
例如，若发现在特定月份或特定营销活动期间销售额持续增长，便可利用这些信息预测未来需求。了解这些模式有助于避免库存过多或过少 —— 库存过多可能造成浪费，库存过少则可能导致销售机会流失。
在 Minitab 中，回归分析、时间序列分析等工具可帮助识别数据中的重要模式，让你更清晰地了解预期需求，示例如下：

某零售公司的团队可通过时间序列分析，基于季节性因素生成收入预测。在该示例中，该公司第四季度的收入占全年总收入的很大一部分。了解这些预期数据有助于制定更合理、更具数据支撑的规划。
步骤 2：整合实时数据以实现动态分析
实时数据对于根据不断变化的市场条件调整预测至关重要。借助 Minitab Connect，你可以将实时数据接入分析过程，确保预测始终保持时效性。这些数据包括销售趋势、供应链更新和生产延迟等信息。