交貨提前期是一個至關重要的供應鏈管理參數。對于企業來說，了解產品從原始訂單到交付需要多長時間是至關重要的，無論他們是購買、銷售還是在內部轉移貨物和材料。

隨著消費者越來越習慣于在第二天甚至當天收到訂單，供應鏈越來越關注其流程的交付部分。也就是說，供應鏈想要保持成功。

我們可以將成功交付定義為在正確的時間以正確的數量獲得客戶需要的東西，并始終如一地做到這一點。交貨現在被認為是任何制造或分銷企業最基本的要求。利用數據分析的力量，Minitab可以幫助公司優化交付、簡化供應鏈并提高客戶滿意度。

衡量交貨速度

將最終產品交付給最終客戶所需的時間是供應鏈專業人員的一個關鍵衡量指標。使用一個樣本數據集和一些簡單的描述性統計數據，下面的例子顯示交付時間的平均值在54到55小時之間。數據還顯示最短時間為40小時，最長時間為75小時，因此它提供了最快和最慢時間的范圍，這有助于目標設定。

設定一個目標，集體討論影響交付的可能因素

延遲交付不僅會影響客戶體驗，還會直接影響銷售。如果一家公司不能兌現他們及時交貨的承諾，他們的客戶將來再次購買的可能性就會大大降低。設定戰略性業務目標在一定時間內交貨。在本例中，讓我們設定一個現實的目標50，這代表交付時間提高了約10%。

接下來，集思廣益，找出可能影響交貨時間的變量。這可能是包裹大小、車齡、天氣狀況，甚至是送貨的司機。下圖顯示了一個CT樹示例，Workspace中包含的眾多強大的頭腦風暴和結構化問題解決工具之一。

使用預測模型量化影響…

一般來說，預測建模有助于做出預測以及了解影響響應的因素。通過使用Minitab的自動化機器學習工具,我們不僅能看到最好的模型(在這種情況下隨機森林)，但我們也能看到其他模特的表現。

在這種情況下，流行的傳統回歸方法不僅表現最差，而且也不是很準確。然而手推車模型是可視化關系的理想選擇，表現相對較好。

應用改進…

通過查看手推車下面的決策樹表明，在陽光充足的條件下，新車的交付速度最快，而在下雪天，舊車的交付時間最長。這是第一個需要改進的地方。雖然控制天氣狀況是不可能的，但維持一個較新的車隊可能會帶來一些立竿見影的改善。此外，在最初計算和傳達交付時間時，考慮特定客戶區域的天氣預報可以提供更高的準確性。

…并運用模型來預測交貨時間

這種分析不僅有助于確定需要改進的地方，還有助于與客戶溝通。通過考慮手頭的因素，并利用最準確的隨機森林模型(由自動機器學習確定)，我們可以將模型付諸實施自動與客戶交流。使用解決方案，如Minitab模型操作在收集這些數據點時，該模型可以計算估計的交付時間，并自動將時間通知客戶。這將確保您的客戶及時得到通知，這樣他們就不會猜測他們的包裹何時到達。隨著您績效的提高，您不僅可以超額完成客戶的期望，還可以繼續完善您的預測模型，以便在未來為客戶提供更準確的時機。