當在做出明智的決策時包含多個變量和不確定性時，企業將變得越來越難以進行有效的運營。

然而，隨著Google和Netflix等行業巨頭以及許多此類企業利用分析來改進流程并更好地為客戶服務，使用分析來獲得有利結果的情況一直在穩步增長。其中，物流部門可以利用“規范性分析”做出數據驅動的決策并確定最佳行動方案。規范性分析是一種數據分析，其使用數學模型、算法和其他技術來生成針對問題或決策情況的具體建議或解決方案。其用于確定實現預期結果的最佳行動方案，同時考慮到限制和不確定性。讓我們詳細了解規范性分析在物流中的作用。

為什么企業必須對物流使用規范性分析

企業在物流中使用規范性分析來提高效率并優化供應鏈運營。通過分析來自各種來源的數據，例如運輸成本、庫存水平和客戶需求，規范性分析可以深入了解應該采取哪些行動來提高性能。例如，企業可以使用規范分析來優化運輸路線、降低運輸成本并縮短配送時間。其還可用于識別供應鏈中的瓶頸，例如庫存短缺或延誤，并制定解決這些問題的策略。此外，規范性分析可用于預測未來的產品需求，并優化庫存水平，從而降低缺貨風險，提高客戶滿意度。

企業使用規范性分析進行物流管理需要遵循的6個步驟：

預測分析為高效的物流管理提供了一個精簡、全面的流程。

第一階段：定義問題

在開始流程之前，專業人員需要確定需要解決的物流問題或決策情況。其應該清楚地定義目標、限制和期望的結果。

第二階段：收集和準備數據

接下來，專業人員應該從各種來源收集相關數據，例如庫存水平、運輸成本和客戶需求，并通過清洗、轉換和規范化來準備用于分析的數據。

第三階段：問題建模

之后，企業可以使用數學模型和算法來表示物流問題和不同變量之間的關系。其必須確保模型能夠根據輸入數據生成具體的建議或解決方案。

第四階段：分析數據

接下來，企業可以使用該模型來分析數據并生成具體的建議或解決方案。此步驟可能涉及運行模擬、敏感性分析和其他技術來評估不同的場景并確定最佳行動方案。

第五階段：溝通和實施解決方案

發布數據分析后，企業必須將結果和建議傳達給所有決策者和利益相關者。因此，其為實施解決方案并監控其性能鋪平了道路，以確保實現預期的結果。

第六階段：持續監控和優化

最后，企業應持續監控已實施解決方案的性能，并根據需要進行調整。其可以使用反饋和更新的數據來改進模型，并改進未來的決策。

總結

通過規范性分析，物流領域現在可以減少復雜性和不確定性，同時提高績效和降低風險。這將使企業在市場上獲得競爭優勢。