当在做出明智的决策时包含多个变量和不确定性时，企业将变得越来越难以进行有效的运营。

然而，随着Google和Netflix等行业巨头以及许多此类企业利用分析来改进流程并更好地为客户服务，使用分析来获得有利结果的情况一直在稳步增长。其中，物流部门可以利用“规范性分析”做出数据驱动的决策并确定最佳行动方案。规范性分析是一种数据分析，其使用数学模型、算法和其他技术来生成针对问题或决策情况的具体建议或解决方案。其用于确定实现预期结果的最佳行动方案，同时考虑到限制和不确定性。让我们详细了解规范性分析在物流中的作用。

为什么企业必须对物流使用规范性分析

企业在物流中使用规范性分析来提高效率并优化供应链运营。通过分析来自各种来源的数据，例如运输成本、库存水平和客户需求，规范性分析可以深入了解应该采取哪些行动来提高性能。例如，企业可以使用规范分析来优化运输路线、降低运输成本并缩短配送时间。其还可用于识别供应链中的瓶颈，例如库存短缺或延误，并制定解决这些问题的策略。此外，规范性分析可用于预测未来的产品需求，并优化库存水平，从而降低缺货风险，提高客户满意度。

企业使用规范性分析进行物流管理需要遵循的6个步骤：

预测分析为高效的物流管理提供了一个精简、全面的流程。

第一阶段：定义问题

在开始流程之前，专业人员需要确定需要解决的物流问题或决策情况。其应该清楚地定义目标、限制和期望的结果。

第二阶段：收集和准备数据

接下来，专业人员应该从各种来源收集相关数据，例如库存水平、运输成本和客户需求，并通过清洗、转换和规范化来准备用于分析的数据。

第三阶段：问题建模

之后，企业可以使用数学模型和算法来表示物流问题和不同变量之间的关系。其必须确保模型能够根据输入数据生成具体的建议或解决方案。

第四阶段：分析数据

接下来，企业可以使用该模型来分析数据并生成具体的建议或解决方案。此步骤可能涉及运行模拟、敏感性分析和其他技术来评估不同的场景并确定最佳行动方案。

第五阶段：沟通和实施解决方案

发布数据分析后，企业必须将结果和建议传达给所有决策者和利益相关者。因此，其为实施解决方案并监控其性能铺平了道路，以确保实现预期的结果。

第六阶段：持续监控和优化

最后，企业应持续监控已实施解决方案的性能，并根据需要进行调整。其可以使用反馈和更新的数据来改进模型，并改进未来的决策。

总结

通过规范性分析，物流领域现在可以减少复杂性和不确定性，同时提高绩效和降低风险。这将使企业在市场上获得竞争优势。