毫无疑问，现代供应链相当复杂，企业领导者需要一切可能的帮助才能维持高效运营。毕竟，哪个组织能够以最快的速度交付货物，并且客户满意度最高，谁就能超越竞争对手。

为了确保生产力，许多运输和物流公司都开始采用数据分析，因为它可以为领导者提供及时的洞察力，从而提高决策能力。但供应链运营中的数据分析究竟意味着什么？这就是我们今天要了解的。

数据分析在供应链运营中的重要性

首先，让我们达成共识，什么是供应链分析？这个术语只是指供应链组织中各种软件工具执行的不同类型的数据分析。所有这些都有助于识别模式、提供对运营流程的广泛可视性并提供建议。

由于采购、库存控制、订单协调、仓储和 加拿大电报号码 运输等环节的复杂性，数据分析在供应链管理中非常重要。由于同时涉及如此多的环节，因此必须依靠能够帮助跟踪所有环节的解决方案。

广义上讲，数据分析可以在供应链中带来以下好处：

• 优化运营
• 改善库存管理
• 增强货运追踪
• 降低成本
• 确定瓶颈并找到消除瓶颈的方法
• 最大限度地减少机器停机时间

供应链组织中的数据分析类型

现在我们已经搞清楚了定义，让我们更具体一点。也就是说，是时候讨论供应链中数据分析的各种用例了。虽然我们下面概述的四种主要数据分析类型 15 多个值得窃取的销售跟踪电子邮件模板 是跨学科的，但我们将专门介绍物流领域中每种类型的示例。

描述性

顾名思义，描述性供应链分析只是描述发生的事情。通过仪表板和报告，这种分析形式构建并总结了有关供应链的关键信息。

例如，描述性分析用于回答以下问题：

• 过去一个月库存水平如何变化？
• 舰队消耗了多少燃料？
• 上周处理了多少退货？
• 产品是在什么条件下运输的？

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如您所见，描述性分析显示已发生的事情，但不提供有关任何事件的进一步信息。收入水平、网站访问者数量或获得的新潜在客户数量的详细信息也都基于描述性分析。

诊断

诊断分析更进一步，帮助确定某件事发生的原因。换句话说，它评估变量之间的因果关系，以发现数据之间的联系并建立以前可能未注意到的模式。

因此，诊断供应链分析可以回答以下问题：

• 什么原因造成卡车调度频繁延迟？
• 为什么货物会延误或丢失？
• 上个月收入为何下降了3%？

通常，您的供应链分析软件首先会提供 文莱领先 有关整个业务状况的见解，然后应用数据科学功能来确定发生这种情况的原因。

预测

现在，我们来了解一些最令人兴奋的供应链分析工具。顾名思义，预测分析就是预测未来可能发生的事情。

它通常采用人工智能和机器学习算法，可以极高的速度处理大量数字信息并提供更准确的预测。

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预测分析不仅查看历史数据，而且经常将其与实时信息相结合，以提供最可靠的未来预测。

例如，许多组织将预测分析与IIoT 技术相结合，通过收集安装在卡车或仓库中的连接设备的数据来预测故障并在发生太大损害之前安排维护。

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总而言之，预测分析可以帮助供应链运营商：

• 安排及时的资产维护
• 预测消费者偏好的变化
• 预测需求
• 预测监管变化可能如何影响业务

规定性

最后，规范分析是供应链工具采用的最受欢迎的分析形式，因为它是最复杂和最有益的分析形式。在这里，软件甚至可以为您建议下一步的最佳行动方案。从而确保您能够及时消除问题或利用新兴趋势。

它之所以是最复杂的数据分析形式，是因为它要求您实施我们之前讨论过的所有方法，并在整个组织中实施良好的数据管理实践。您可以想象，这种彻底性水平可能需要大量工作。特别是对于尚未摆脱旧系统的组织而言。