Régression CART® Pour Prévoir la durée de cycle de la chaîne d'approvisionnement

Utilisez Régression CART® des relations complexes avec plusieurs prédicteurs pour prédire le temps de cycle de la chaîne d’approvisionnement.

Cet exemple s’applique au fichier Module Chaîne d’approvisionnement. Pour plus d'informations, reportez-vous à www.minitab.com/supply-chain-module.

Exemple

Le temps de cycle de la chaîne d’approvisionnement est la durée d’exécution d’une commande si les niveaux de stock sont nuls. Le temps de cycle de la chaîne d’approvisionnement comprend le temps nécessaire pour commander, exécuter et recevoir la commande.

Dans cette feuille de travail, Temps de cycle est la réponse. Heure de la commande, Temps de fabrication, et Nombre de fournisseurs sont les variables de continu. Plan d’incitation, Pièces standard, et Emplacement du fournisseur sont les variables de de catégorie. Les prédicteurs permettent d'expliquer les différences de heure de traitement des réclamations.

C1	C2	C3	C4	C5-T	C3-T	C3-T
`Temps de cycle`	`Heure de la commande`	`Temps de fabrication`	`Nombre de fournisseurs`	`Plan d’incitation`	`Pièces standard`	`Emplacement du fournisseur`
52	18	4	8	Référence	Oui	Domestique
37	12	5	4	Or	Oui	Domestique
56	16	8	12	Référence	Oui	Étranger
49	15	1	2	Or	Non	Étranger

Comment faire

Choisissez Modules de solutions > Fonctions > KPI de la chaîne d’approvisionnement, puis sélectionnez Lancer.
Sous Durée de cycle, sélectionnez Durée de cycle de la chaîne d'approvisionnement.
Sélectionnez Prévoir la durée de cycle de la chaîne d'approvisionnement, puis cliquez sur OK.
Sélectionnez Ajuster le modèle de régression, puis cliquez sur OK.
Dans la zone Réponses, indiquez la colonne contenant les données temps de cycle. La réponse est également appelée variable Y.
Dans la zone Prédicteurs continus, indiquez les colonnes de données numériques qui pourraient permettre d'expliquer ou de prévoir la variation de la réponse. Les valeurs des prédicteurs sont également appelées variables X.
Dans la zone Prédicteurs de catégorie, indiquez les classements de catégorie ou les affectations de groupe, comme le type de matière première, pouvant expliquer ou prévoir les variations de la réponse. Les valeurs des prédicteurs sont également appelées variables X.
Cliquez sur OK.

Conseil

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