21ic訊 某家大型企業(yè)的供應(yīng)鏈部門(mén)正遭受著不能按時(shí)交貨的困擾，由于產(chǎn)品不能如期遞交給客戶(hù)，嚴(yán)重影響了客戶(hù)的滿(mǎn)意度，另外由于延期交貨導(dǎo)致的違約金補(bǔ)償也影響了公司的整體利潤(rùn)。

針對(duì)上述情況, 該部門(mén)的負(fù)責(zé)人需要弄清楚以下三個(gè)問(wèn)題:

1.如何評(píng)價(jià)逾期訂單對(duì)企業(yè)利潤(rùn)的影響?

2.能否找到影響訂單延期的關(guān)鍵因素?

3.如何通過(guò)構(gòu)建模型對(duì)可能發(fā)生的逾期訂單及利潤(rùn)進(jìn)行預(yù)測(cè)?

我們選取了一個(gè)月的貨運(yùn)數(shù)據(jù)和訂單延遲與否以及相關(guān)的違約金罰款信息，來(lái)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析和挖掘, 預(yù)測(cè)發(fā)生訂單延遲的概率及其帶來(lái)的影響。主要的輸入數(shù)據(jù)包括發(fā)貨日期，貨運(yùn)方式(火車(chē)/汽車(chē))，貨運(yùn)類(lèi)型(一般/加急);交貨地點(diǎn)，配送方式(JIT配送/標(biāo)準(zhǔn)配送)，貨物種類(lèi)，裝貨量等。

首先也就是第一步我們來(lái)看一下現(xiàn)有逾期訂單對(duì)利潤(rùn)的影響，下表是通過(guò)JMP的快速制表功能得到的一張匯總表，藍(lán)色部分代表高利潤(rùn)，低損失;紅色部分代表低利潤(rùn)，高損失;我們可以看到不同的供應(yīng)商之間的銷(xiāo)售利潤(rùn)和因延遲交貨帶來(lái)的違約金罰款存在很大的差異, Smith表現(xiàn)最差(60%-80%),Perkins表現(xiàn)最好(20%左右)。

表1 訂單延遲對(duì)利潤(rùn)的影響

對(duì)上表進(jìn)一步可視化，我們可以發(fā)現(xiàn)：

•Smith由于延遲交貨帶來(lái)的損失最大，但是該供應(yīng)商的銷(xiāo)售總收入額也是最高的，如果改善其供應(yīng)鏈，做到按時(shí)交貨，則非常有潛力獲得高利潤(rùn);

•雖然Perkins由于延遲交貨帶來(lái)的損失最小，但是由于其本身較低的銷(xiāo)售收入，對(duì)利潤(rùn)的貢獻(xiàn)不是很大;

•Johnson和Colby兩家供應(yīng)商都存在一定程度的延遲。

圖1 訂單延遲損失

圖2 訂單延遲對(duì)利潤(rùn)的影響

了解了不同供應(yīng)商的交貨情況，接下來(lái)我們會(huì)關(guān)心隨著時(shí)間的變化，訂單逾期是否存在相應(yīng)的波動(dòng)性與周期性?從下面的氣泡圖我們可以得到想要的答案。氣泡圖的橫軸表示發(fā)貨日期，縱軸表示銷(xiāo)售收入，圓圈的大小代表違約金，很容易得到：

--Smith延遲交貨的損失及其銷(xiāo)售利潤(rùn)基本維持在比較穩(wěn)定的水平，Perkins的銷(xiāo)售利潤(rùn)以及延遲交貨情況存在很大的周期性變動(dòng)，不過(guò)其對(duì)公司總體的利潤(rùn)的影響比較小。

圖3 隨著時(shí)間變化的訂單延期情況

第二步，我們要查找影響訂單逾期的關(guān)鍵因素，通過(guò)JMP特有的分布圖，我們可以看到所有的訂單中逾期訂單量占到12%，而且訂單逾期與否與運(yùn)輸類(lèi)型、運(yùn)輸方式(鐵路)、以及產(chǎn)品等級(jí)相關(guān)聯(lián)。除此之外，我們還可以看到相對(duì)于其他供應(yīng)商來(lái)講，Smith大部分采用的是鐵路運(yùn)輸，由此便可以解釋為什么其存在大量的逾期訂單了。

圖4 貨運(yùn)變量分布圖

大概了解了變量之間的關(guān)聯(lián)性之后，我們通過(guò)決策樹(shù)來(lái)對(duì)影響訂單逾期的因素的重要性進(jìn)行評(píng)估。

•首次拆分顯示貨運(yùn)類(lèi)型(普通/加急)是影響訂單延遲的主要因素, 加急的訂單中有36%出現(xiàn)了逾期,而標(biāo)準(zhǔn)配送只有10%出現(xiàn)問(wèn)題.

•對(duì)于加急的訂單進(jìn)行二次拆分顯示貨運(yùn)方式是影響訂單延遲的重要因素, 火車(chē)和貨車(chē)相比,延遲訂單的占比分別為48% vs 21%

•繼續(xù)進(jìn)行拆分顯示產(chǎn)品等級(jí)也是影響訂單逾期的關(guān)鍵因素,可以看到AB等級(jí)的產(chǎn)品延遲交貨率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于CD等級(jí)的產(chǎn)品.

圖5 決策樹(shù)分析

運(yùn)用K重交叉驗(yàn)證運(yùn)行模型，可得到影響變量的重要性排序如下：貨運(yùn)方式(火車(chē)/貨車(chē))最為關(guān)鍵，其次是貨運(yùn)類(lèi)型(普通/加急)以及運(yùn)送產(chǎn)品等級(jí)等;

圖6 變量重要性排序

最后我們希望可以根據(jù)找出的相關(guān)影響因素建立模型以預(yù)測(cè)逾期訂單的發(fā)生概率以及對(duì)利潤(rùn)的影響。然后我們可以通過(guò)JMP的利器—預(yù)測(cè)刻畫(huà)器來(lái)對(duì)建好的模型進(jìn)行可視化輸出。

選擇逾期與否、違約金金額作為因變量分別建模，首先需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼w擬合優(yōu)度以及參數(shù)的顯著性，然后我們通過(guò)刻畫(huà)器來(lái)學(xué)習(xí)不同因素對(duì)訂單逾期的影響程度。在這里需要大家注意的是刻畫(huà)器中的斜率代表的是不同因素的影響程度,越陡峭,其影響越大.

通過(guò)刻畫(huà)器模擬，我們可以得到關(guān)于最優(yōu)和最壞的訂單的預(yù)測(cè)：

•最優(yōu):標(biāo)準(zhǔn)配送+貨車(chē)+A級(jí)產(chǎn)品,發(fā)生訂單逾期的概率僅為2.8%，違約金約為2528.71;

•最差:加急配送+鐵路+D級(jí)產(chǎn)品,發(fā)生訂單逾期的概率為67.4%，違約金約為5911.82;

圖7 預(yù)測(cè)刻畫(huà)器

通過(guò)上述分析，我們解決了該部門(mén)管理人員提出的三個(gè)問(wèn)題，了解到不同供應(yīng)商發(fā)生訂單逾期的差異情況是由于不同的貨運(yùn)方式類(lèi)型以及運(yùn)送產(chǎn)品等級(jí)導(dǎo)致的。針對(duì)某些特定的供應(yīng)商，由于其偏好使用的鐵路運(yùn)輸，對(duì)于加急配送和某些特定等級(jí)的產(chǎn)品不是很合適，因此該公司要求其對(duì)加急配送以及CD等級(jí)的產(chǎn)品采用貨車(chē)運(yùn)輸，從而減少了訂單逾期的可能性，最終避免了違約罰金，大大提升了企業(yè)利潤(rùn)。