ปัจจุบันสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่มีการแข่งขันสูง โดยเฉพาะในเรื่องห่วงโซ่อุปทานที่ต้องดำเนินงานอย่างราบรื่นและน่าเชื่อถือ ถ้าหากเกิดมีข้อผิดพลาดแม้เพียงเล็กอาจจะทำให้เกิดผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดและทำให้สูญเสียรายได้ ลูกค้าเกิดความไม่พอใจและความเสียหายอื่นที่ส่งผลต่อภาพลักษณ์จนไม่สามารถแก้ไขได้
ตอนนี้บริษัทต่างๆต้องการความสามารถในการตัดสินใจที่แม่นยำและรวดเร็วที่มากขึ้นกว่าเดิมเพื่อให้สามารถแข่งขันได้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงกลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมในเรื่องนี้ เพื่อทําให้องค์กรได้เปรียบในการแข่งขันด้วยการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain Predictive Analytics) คืออะไร
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของห่วงโซ่อุปทาน คือ การใช้เหมืองข้อมูล (data mining) machine learning และ การวิเคราะห์ทางสถิติ (statistical analysis) เพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูลของห่วงโซ่อุปทานรวมถึงคาดการณ์เกี่ยวกับประสิทธิภาพและผลลัพธ์ในอนาคต
เป้าหมายของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของห่วงโซ่อุปทาน คือ การปรับปรุงการตัดสินใจและการวางแผนเชิงกลยุทธ์โดยให้ความเข้าใจที่แม่นยํายิ่งขึ้นเกี่ยวกับอุปสงค์ อุปทาน และปัจจัยสําคัญอื่นๆในอนาคตที่อาจส่งผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทาน สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการเชิงรุกและเพิ่มประสิทธิภาพการดําเนินงานของห่วงโซ่อุปทาน การลดต้นทุน การปรับปรุงประสิทธิภาพ และ การเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
วิธีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีอะไรบ้าง
วิธีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Minitab ประกอบด้วย CART® (Classification and Regression Trees), Random Forests® ดั้งเดิม, วิธีการจําแนกประเภทที่ประกอบด้วยต้นไม้การตัดสินใจ (decision Trees) ที่มีชื่อว่า TreeNet® ซึ่งใช้เทคนิค gradient boosting เพื่อเพิ่มความแม่นยำ และ MARS® เป็นเครื่องมือที่เป็นนวัตกรรมที่ทําให้การสร้างตัวแบบจําลองสําหรับตัวแปรต่อเนื่องและตัวแปรแบบไบนารีที่มีการทํานายที่แม่นยําขึ้น เทคนิคการสร้างแบบจําลองประเภทต้นไม้ที่ถูกพัฒนาโดยนักประดิษฐ์ Minitab เป็นเพียงบริษัทเดียวในโลกที่นําเสนอวิธีการที่มีตราสินค้าและเป็นที่นิยมเหล่านี้ อีกทั้ง Minitab ยังทําให้ทุกคนสามารถเข้าถึงวิธีการเหล่านี้ได้โดยคุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientists) ดังนั้นไม่ว่าคุณจะเป็นใครในเส้นทางการวิเคราะห์นี้คุณก็สามารถใช้วิธีการเหล่านี้ได้
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถปรับปรุงห่วงโซ่อุปทานได้อย่างไร
การคาดการณ์ความต้องการ (Demand Forecasting)
การพยากรณ์ (forecasting) คือ การคาดเดาเหตุการณ์ในอนาคตตามรูปแบบที่พบจากชุดข้อมูลในอดีต ส่วนใหญ่จะเป็นเรื่องของการค้นหาแบบจําลองทางคณิตศาสตร์ที่เหมาะสมซึ่งนำมาใช้คาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้อย่างแม่นยํา และการคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ แบบจำลองจะช่วยในการระบุทุกอย่างตั้งแต่ปริมาณการขายของผลิตภัณฑ์แต่ละรายการ ความต้องการของตลาด ความผันผวนตามฤดูกาล และอื่น ๆ
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (predictive analytic) ช่วยให้องค์กรสามารถดําเนินการตามขั้นตอนก่อนที่ยอดขายจะเพิ่มขึ้นไม่ใช่หลังจากที่ลูกค้าเริ่มไม่พอใจเพราะสินค้าหมดสต็อก การคาดการณ์อุปสงค์-เป็นการคาดการณ์แนวโน้มของตลาดในอนาคตและอุปทาน หรือช่วยในการวางแผนทรัพยากรองค์กร ตัวอย่างเช่น บริษัทใช้ตัวแบบจําลองคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ของตนในแต่ละพื้นที่ ทำให้บริษัทสามารถขยายกำลังการผลิต หรือ มองหาพันธมิตรที่มีกําลังการผลิตสํารองที่สามารถจัดหาของมาเพิ่มเติมได้ในบางช่วงเวลาที่คาดว่าจะมียอดขายเพิ่มขึ้น
พร้อมที่จะยกระดับความเชี่ยวชาญด้านข้อมูลของคุณไปอีกขั้นแล้วหรือยัง เรียนรู้วิธีเพิ่มทักษะการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของคุณในการสัมมนาผ่านเว็บนี้
การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง (Inventory Optimization)
การจัดการสินค้าคงคลัง (Inventory management) เป็นหนึ่งในกระบวนการที่สําคัญที่สุดและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถนำมาช่วยปรับปรุงการจัดการส่วนนี้ได้ การมีสินค้าคงคลังมากเกินไปในสต็อกอาจมีค่าใช้จ่ายสูง ในขณะที่การมีสินค้าไม่เพียงพอต่อการขายอาจหมายถึงการสูญเสียโอกาส แบบจําลองการคาดการณ์จะช่วยให้องค์กรรักษาระดับสินค้าให้เหมาะสมตลอดเวลา ซึ่งทำให้ต้นทุนลดลงรวมถึงเกิดของเสียน้อยลงเนื่องจากการผลิตที่มากเกินไปหรือน้อยเกินไป
บริษัทใช้การวิเคราะห์ของห่วงโซ่อุปทานเพื่อกําหนดจํานวนสินค้าคงคลังที่ควรเก็บไว้ในมือโดยพิจารณาจากข้อมูลในอดีต รวมถึงรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าร่วมกับเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้น เช่น วันหยุด หรือ ระยะเวลาสิ้นสุดฤดูกาลการขาย ซึ่งอาจทําให้มีการซื้อสินค้าเพิ่มขึ้น
ป้องกันการขาดแคลนสินค้า (Prevent Stockouts)
การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง คือ การป้องกันสินค้าหมด ซึ่งถือเป็นเรื่องท้าทายที่ยิ่งใหญ่สําหรับผู้ค้าปลีกเนื่องจากผู้ซื้อจะหันไปหาร้านค้าอื่นอย่างรวดเร็วหากพวกเขาไม่สามารถหาผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าต้องการมาบริการได้อย่างรวดเร็ว
การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพคลังสินค้า เพื่อให้สามารถคํานวณระยะเวลารอคอยสินค้า – ที่หมายถึงจํานวนวันที่สินค้าจะไปถึงคลังสินค้าของคุณหลังจากที่คุณสั่งซื้อ เวลานํา (lead time) นี้สามารถรวมเข้ากับข้อมูลการขายปัจจุบันเพื่อใช้ประเมินสินค้าที่ต้องมีในคลังเสมอ (safety stock) และแจ้งให้ผู้ค้าปลีกทราบว่าเมื่อใด คือ เวลาที่พวกเขาต้องการส่งคำสั่งซื้อเข้ามาใหม่ (reorder request)
การบํารุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance)
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้ผู้จัดการฝ่ายห่วงโซ่อุปทาน ลดต้นทุนการดําเนินงาน และ ลดค่าจำนวนการหยุดทำงาน (downtime) ด้วยการระบุปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้นก่อน นอกเหนือจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของการวางแผนการผลิตและการจัดตารางเวลา บริษัทยังสามารถใช้แบบจําลองมาคาดการณ์เพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการบํารุงรักษา เพื่อช่วยหลีกเลี่ยงการเสียหายที่มีมูลค่าสูงที่สามารถป้องกันได้ด้วยการเตรียมการเพียงเล็กน้อย
การคาดการณ์ในการตรวจสอบอุปกรณ์ช่วยให้ธุรกิจลดต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการหยุดทํางานที่ไม่ได้วางแผนไว้ โดยพวกเขาสามารถกําหนดเวลาการบำรุงรักษาล่วงหน้าแทนการจัดการกับการเสียหายของอุปกรณ์ที่ไม่คาดคิด ซึ่งส่งผลให้เกิดความล่าช้าในการผลิต หรือ สูญเสียผลิตภัณฑ์มากเกินไปที่เกิดมาจากชิ้นส่วนของเครื่องจักรที่หมดอายุ
เรียนรู้ว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถทำนายและป้องกันการพังเสียหายของผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร
การวางแผนเส้นทาง (Route Planning)
การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่งด้วยเทคนิคการคาดการณ์จะช่วยให้ธุรกิจห่วงโซ่อุปทานค้นพบวิธีการใหม่ๆในการรวมเมตริกห่วงโซ่อุปทานที่สําคัญและข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ข้อมูลตําแหน่งยานพาหนะ การประมาณเวลาการจัดส่งตามระยะทางที่ครอบคลุมต่อวัน และเมตริกอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องและอาจส่งผลต่อกระบวนการวางแผนเส้นทาง ในแบบจําลองการคาดการณ์เส้นทาง จะใช้ปัจจัยต่างๆ เช่น เวลาที่คิดว่าจะใช้ในการเดินทางจะนำมารวมเข้ากับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเฉพาะและยังคงอยู่ของแต่ละบริษัท เช่น กองเรือที่มีอยู่ตารางเวลาของผู้ขับขี่สินค้า สถานที่ขนถ่ายสินค้า วันหยุด ฯลฯ
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้ผู้ให้บริการโลจิสติกส์เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานในเส้นทางของตน โดยการระบุ แนวโน้มการจราจรที่จะชะลอตัวหรือแออัดในพื้นที่ถนนส่วนต่างๆ ด้วยวิธีการนี้จะทำให้พวกเขาเข้าใจได้ดียิ่งขึ้นว่าต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการขนส่งสินค้าในแต่ละถนน การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ยังมีประโยชน์เมื่อมีเกิดเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด เช่น สภาพอากาศสุดขั้วที่ต้องเปลี่ยนเส้นทางหรือเปลี่ยนตารางเวลาชั่วคราว
ดูว่า Minitab สามารถช่วยปรับปรุงเวลาในการจัดส่งสำหรับห่วงโซ่อุปทานให้มีความคล่องตัวมากขึ้นได้อย่างไร
การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน (Cost Optimization)
สําหรับผู้ผลิต การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การกําหนดราคาโดยการระบุราคาที่มีความเหมาะสมตามข้อมูลที่เกี่ยวเนื่องกับปริมาณการขายผลิตภัณฑ์ในแต่ละราคา และ สภาวะตลาดที่แตกต่างกัน เช่น เรื่องของอัตราแลกเปลี่ยนสกุลเงิน อัตราเงินเฟ้อ และ ต้นทุนวัตถุดิบ
ผู้จัดการฝ่ายห่วงโซ่อุปทานสามารถใช้แบบจําลองการคาดการณ์เพื่อสร้างแบบจําลองพื้นฐานที่พิจารณาข้อมูลในอดีตและสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยําเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นหากเงื่อนไขบางอย่างยังคงไม่เปลี่ยนแปลง สิ่งที่เขาต้องตัดสินใจอาจหมายถึง ควรมีราคาส่วนลดหรือไม่? หรือควรเพิ่มส่วนต่างกําไรหรือไม่? ถ้ามีการใช้แบบจําลองเชิงคาดการณ์ บริษัทจะได้รับข้อมูลเชิงลึกว่าปัจจัยต่างๆมีผลต่อการตัดสินใจซื้ออย่างไร เช่น การเปลี่ยนแปลงราคา หรือ แคมเปญส่งเสริมการขาย ซึ่งช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านห่วงโซ่อุปทานปรับกลยุทธ์การกําหนดราคาให้เหมาะสมและเพิ่มรายได้จากการขายให้ดียิ่งขึ้น
การบริหารความเสี่ยง (Risk Management)
บริษัทที่ทำธุรกิจด้านห่วงโซ่อุปทานเลือกใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อบริหารความเสี่ยง ด้วยการนำมาระบุความเสี่ยงที่อาจทำให้ห่วงโซ่อุปทานเกิดการหยุดชะงัก ความนิยมของโซเชียลมีเดียและจำนวนข้อมูลที่เราทุกคนแบ่งปันกัน นำมาสร้างตัวแบบใหม่ที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big data) และช่วยลดการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน บริษัทอาจใช้ข้อมูล0จากโซเชียลมีเดียเกี่ยวกับการนัดหยุดงาน ไฟไหม้ หรือ การล้มละลาย เพื่อตรวจสอบการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานและดําเนินการเชิงรุกก่อนคู่แข่งขัน โดยการทําแผนที่ห่วงโซ่อุปทานและบันทึกข้อมูลทางสังคมเกี่ยวกับการนัดหยุดงาน ไฟไหม้ และ การล้มละลาย
หากไม่มีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ บริษัทจะถูกบังคับให้ตัดสินใจทางธุรกิจตามข้อมูลในอดีต ในทางตรงกันข้ามการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของห่วงโซ่อุปทานที่มีการใช้ข้อมูลในอดีตและแนวโน้มที่เกิดขึ้นจริงเพื่อเตรียมแบบจําลองสําหรับสถานการณ์ต่างๆและระบุทางเลือกที่เป็นไปได้ และด้วยการใช้วิธีการคาดการณ์แบบนนี้ทำให้ธุรกิจรู้วิธีที่จะตอบสนองต่อปัญหาต่างๆ เช่น ความล่าช้าในการจัดส่ง อัตราการจัดส่งที่เพิ่มขึ้น และข้อจํากัดของปริมาณการขนส่งของผู้ให้บริการขนส่ง
ความพึงพอใจของลูกค้า (Customer Satisfaction)
แบบจําลองการคาดการณ์ช่วยให้บริษัทได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ทำให้เกิดการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ตัวแบบจำลองสามารถระบุได้ว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้ออะไรต่อไปและเมื่อใดที่พวกเขาจะยกเลิกหรือส่งคืนผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในรูปแบบการจัดการห่วงโซ่อุปทานสามารถระบุรูปแบบการคาดการณ์และแนวโน้มที่เกี่ยวกับการซื้อของแต่ละบุคคล ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถแนะนําผลิตภัณฑ์ หรือ เสนอราคาส่วนบุคคลตามข้อมูลที่รวบรวมจากลูกค้า
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถใช้ระบุกลุ่มลูกค้าซึ่งจะทําให้ธุรกิจสามารถปรับเครือข่ายห่วงโซ่อุปทาน และ ราคาผลิตภัณฑ์ตามระดับความต้องการ หรือ แนะนําผลิตภัณฑ์ใหม่สู่ตลาดได้ง่ายขึ้น หากผู้ซื้อบางประเภทมีแนวโน้มที่จะซื้อของพวกเขาอยู่แล้ว
คุณภาพที่ได้รับการปรับปรุง (Improved Quality)
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถค้นหารูปแบบและแนวโน้มในกระบวนการผลิต ทําให้ผู้ผลิตสามารถคาดการณ์และหยุดปัญหาด้านคุณภาพก่อนที่จะเกิดขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น การใช้เซ็นเซอร์อ่านข้อมูล การใช้เครื่องจักรบันทึก และการควบคุมคุณภาพด้วยการตรวจสอบ ผู้ผลิตสามารถตรวจจับรูปแบบและความผิดปกติในข้อมูลที่ชี้ให้เห็นถึงปัญหาด้านคุณภาพในอนาคตและดําเนินการป้องกันโดยใช้ AI และ ML เป็นตัวระบุปัญหา
ด้วยการดำเนินงานที่ว่ามานี้ทำให้ลดปริมาณสินค้าที่มีข้อบกพร่องที่เกิดจาการผลิตได้อย่างมาก และ ยกระดับมาตรฐานการทำงานของสายการผลิตทั้งหมดเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของผู้บริโภค นอกจากนี้ผู้ผลิตสามารถหลีกเลี่ยงการเสียเวลาและเงินในการแก้งานและเศษวัตถุดิบโดยการระบุและแก้ไขปัญหาคุณภาพในช่วงต้นของกระบวนการผลิต
เรียนรู้ว่าหนึ่งในผู้ผลิตเครื่องใช้ไฟฟ้าภายในบ้านชั้นนำของโลกประหยัดเงินได้หลายล้านดอลลาร์ด้วยการรวมเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของ Minitab เข้ากับการริเริ่มการปรับปรุงของพวกเขา
การใช้ประโยชน์การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่มีใน Minitab (Leverage the Power of Predictive Analytics with Minitab)
หากมีสิ่งใดที่แบ่งองค์กรออกเป็นหลายระดับสิ่งนั้น คือ ความสามารถในการคาดการณ์ในสิ่งที่ต้องการรู้ได้อย่างแม่นยํา ไม่ว่าจะเป็นยอดขายในวันถัดไปหรือสิ่งที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่านั้น เช่น วงจรผลิตภัณฑ์ในระยะยาว องค์กรที่มีการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะถือเป็นจุดเริ่มต้นของการยกระดับองค์กร
การวิจัยที่จัดทําโดย Gartner แสดงให้เห็นว่าบริษัทที่มีการใช้การคาดการณ์ในห่วงโซ่อุปทานสามารถลดสินค้าคงคลังได้ประมาณ 20-30% เมื่อมีการคาดการณ์อุปสงค์ที่แม่นยําขึ้น
ด้วยความสามารถของ Minitab ที่มีจุดเด่นในเรื่องนี้ทำให้คุณสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้อย่างง่ายดายตามการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ Minitab ถือเป็นซอฟต์แวร์ชั้นนําที่มีความยืดหยุ่นและใช้งานง่าย อีกทั้ง Minitab ยังเป็นตัวช่วยให้คุณค้นพบข้อมูลเชิงลึก คาดการณ์ผลลัพธ์ และปรับปรุงผลลัพธ์ของคุณซึ่งจะช่วยปรับปรุงทุกแง่มุมในห่วงโซ่อุปทานของคุณ
พร้อมที่จะคาดเดาจากการตัดสินใจในห่วงโซ่อุปทานของคุณแล้วหรือยัง?
บทความต้นฉบับ : The Future is Now: Improving the Supply Chain with Predictive Analytics
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab Blog, แปลและเรียบเรียงโดยสุวดี นําพาเจริญ
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จํารัสพร, บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ