预测分析通过使用历史数据、统计模型和机器学习来预测未来事件，从而改进供应链优化，从而实现更好的规划和决策。 它通过识别不明显的模式和趋势，帮助组织预测需求、管理库存和降低风险。 对于开发人员来说，这通常涉及集成数据管道、构建自定义模型或利用现有工具来处理来自销售记录、物联网传感器或供应商时间表等来源的大型数据集。
一个关键的应用是需求预测。 例如，开发人员可以使用 Python 库（如 Prophet 或 TensorFlow）创建时间序列模型，以根据季节性趋势、促销或市场变化来预测产品需求。 准确的预测使公司能够调整生产计划、有效地分配资源并避免库存过多或缺货。 零售商可以使用它来优化假日季的仓库存储，确保热门商品可用，而不会将资金捆绑在过剩库存中。 模型也可以随着新数据的到达而实时重新训练，从而提高条件变化时的准确性。
另一个领域是库存管理和物流。 预测分析可以优化再订购点、安全库存水平和交付路线。 例如，开发人员可以构建一个模拟，该模拟考虑了供应商的交货时间、运输延误和需求变化，以计算最佳库存阈值。 这降低了持有成本并最大限度地减少了中断——例如，制造商避免因供应商绩效数据预测的零件短缺而导致生产中断。 同样，路线优化算法可以结合天气预报或交通模式来确保及时交货，从而降低燃料成本并提高客户满意度。 这些系统通常依赖 API 来提取实时数据（例如，GPS、天气服务）并触发供应链工作流程中的自动调整。