Wie prädiktive Analyse Lieferketten optimieren und prädiktive Analyse

prädiktive Analyse ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das Ihnen hilft, Daten aus supply chain zu nutzen, um informierte Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Dies kann die Analyse von Daten über Bestände, Auftragsabwicklung, Lieferzeiten, Fertigungsanlagen und -prozesse, Lieferanten, Kunden und andere Faktoren, die sich auf Ihre supply chain auswirken, beinhalten. prädiktive Analyse kann Ihnen helfen, einige Ihrer supply chain effektiver zu bewältigen, wie z.B. Nachfrageschwankungen, Lieferengpässe, Downtime in der Fertigung und hohe Arbeitskosten im Lager.

Was ist prädiktive Analyse?

prädiktive Analyse die Praxis, historische Daten, statistische Algorithmen und Maschinelles Lernen zu nutzen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Durch die Analyse von Mustern im vergangenen Verhalten können Unternehmen fundierte Vorhersagen darüber treffen, was als Nächstes wahrscheinlich passieren wird. Im Kern prädiktive Analyse Data Mining, Modellierung und künstliche Intelligenz, um Fragen wie die folgenden zu beantworten:

• Welche Kunden sind am ehesten abwanderungsgefährdet?
• Mit welchem Umsatz können wir im nächsten Quartal rechnen?
• Welche Transaktionen könnten betrügerisch sein?
• Wann ist mit einem Ausfall der Geräte zu rechnen?

Der Prozess umfasst in der Regel:

1. Datenerhebung – Erfassung relevanter historischer Daten und Echtzeitdaten.
2. Datenaufbereitung – Bereinigung und Strukturierung der Daten für die Analyse.
3. Modellentwicklung – Anwendung statistischer oder Maschinelles Lernen zur Erkennung von
   Mustern.
4. Validierung und Testen – Bewertung der Modellgenauigkeit anhand von Testdaten.
5. Deployment – Nutzung des Modells zur Erstellung von Prognosen für Entscheidungsfindung.

prädiktive Analyse in zahlreichen Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen, dem Einzelhandel, dem Marketing und der Fertigungsindustrie breite Anwendung. Bei effektiver Umsetzung hilft sie Unternehmen dabei, Risiken zu minimieren, die Effizienz zu steigern, das Kundenerlebnis zu personalisieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Im Gegensatz zur deskriptiven Analyse (die erklärt, was passiert ist) oder zur diagnostischen Analyse (die erklärt, warum es passiert ist) prädiktive Analyse darauf, was in Zukunft wahrscheinlich passieren wird – und ermöglicht so proaktive, data-driven .

Lassen Sie uns einen detaillierten Blick darauf werfen, wie prädiktive Analyse in Lieferkettenprädiktive Analyse .

Sechs Schritte zur Information über die prädiktive Analyse

Wenn Sie wissen, was in Zukunft passieren wird, können Sie Ihre supply chain umgestalten. Dazu müssen Sie jedoch zunächst verstehen, wie Sie Ihre supply chain für eine prädiktive Analyse nutzen können. Hier sind einige grundlegende Schritte, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern:

1. Daten sammeln

prädiktive Analyse stützt sich auf historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Wie viele Daten Sie benötigen, hängt von der Art des Problems, das Sie zu lösen versuchen, der Komplexität des Modells, der Genauigkeit der Daten und vielen anderen Faktoren ab. Die Art der benötigten Daten hängt davon ab, was Sie vorhersagen wollen. Um beispielsweise die Nachfrage zu prognostizieren, müssen Sie Daten über frühere Verkäufe, Kundenbestellungen, Marktforschung, geplante Werbeaktionen und vieles mehr sammeln.

2. Daten bereinigen und vorverarbeiten

Die Qualität der Daten ist der Schlüssel zur Erstellung genauer Prognosen prädiktive Analyse . Ihr Datenerfassungsprozess muss sicherstellen, dass die Daten genau, vollständig, eindeutig, gültig, konsistent und aus dem richtigen Zeitraum stammen.

3. Wählen Sie eine prädiktive Analyse

Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen und statistische Modelle, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sie müssen die geeignete Technik des maschinellen Lernens auf der Grundlage Ihrer Daten und der Art Ihres use case auswählen. Hier sind die wichtigsten, aus denen Sie wählen können:

• Regressionsanalyse: Ermittelt eine Beziehung zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen.
• Entscheidungsbaum: Typ des Maschinelles Lernen , der verwendet wird, um Vorhersagen auf der Grundlage der Beantwortung einer früheren Reihe von Fragen zu treffen.
• Neuronale Netze: Simuliert die Funktionsweise des menschlichen Gehirns, um komplexe Datensätze zu analysieren. Es schafft ein lernfähiges System, mit dem Computer aus ihren Fehlern lernen und sich ständig verbessern können.
• Zeitreihenanalyse: Analysiert zeitbasierte Daten, um zukünftige Werte vorherzusagen.
• Klassifizierung: Vorhersagetechnik, bei der mit Hilfe von Maschinelles Lernen die Wahrscheinlichkeit berechnet wird, dass ein Objekt zu einer bestimmten Kategorie gehört.
• Clustering: Verwendet Maschinelles Lernen , um Objekte auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeiten in Kategorien zu gruppieren und so einen großen Datensatz in kleinere Teilmengen aufzuteilen.

4. das Model trainieren

Das Training eines ModellsMaschinelles Lernen ist ein Prozess, bei dem ein Algorithmus Maschinelles Lernen mit Daten gefüttert wird, aus denen er lernen kann.

5. Das Modell validieren

Nach dem Training müssen Sie das Modell validieren, um sicherzustellen, dass es die Zukunft genau vorhersagen kann. Dazu werden die Vorhersagen des Modells mit den tatsächlichen Daten aus einem Testzeitraum verglichen.

6. Verwenden Sie das Modell zur Zukunftsprognose

Sobald Sie Ihr Modell validiert haben, können Sie es zur Prognose von Daten für künftige Zeiträume einsetzen.

Um diese sechs prädiktive Analyse erfolgreich durchzuführen, benötigen Sie auch die richtige Plattform für Maschinelles Lernen . Unser Blog "Was eine gute Plattform Maschinelles Lernen ausmacht" hilft Ihnen dabei, eine Lösung zu bewerten und die Fähigkeiten der Actian Data Platform kennenzulernen.

Vorteile der prädiktive Analyse Lieferketten

prädiktive Analyse Führungskräfte in der Lieferkette prädiktive Analyse , Störungen vorherzusehen, Abläufe zu optimieren und intelligentere, schnellere Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von historischen Daten und Echtzeitdaten können Unternehmen die Nachfrage prognostizieren, Risiken erkennen und die Gesamtleistung der Lieferkette verbessern.

1. Verbesserte Nachfrageprognosen
   Vorhersagemodelle analysieren Verkaufstrends, saisonale Schwankungen, Marktsignale und externe Faktoren, um genauere Nachfrageprognosen zu erstellen. Dies hilft Unternehmen, Lieferengpässe zu reduzieren, Überbestände zu vermeiden und die Produktion an die tatsächliche Kundennachfrage anzupassen.
2. Bestandsoptimierung
   Dank genauerer Nachfrageprognosen können Unternehmen in allen Lagern und Distributionszentren optimale Lagerbestände aufrechterhalten. Dies senkt die Lagerhaltungskosten, reduziert Überbestände und verbessert den Cashflow.
3. Weniger Supply Chain
   prädiktive Analyse potenzielle Störungen – wie Lieferverzögerungen, Transportengpässe oder geopolitische Risiken – erkennen, bevor sie eskalieren. Dank dieser Frühwarnungen können Unternehmen ihre Beschaffungsstrategien anpassen oder Lieferungen proaktiv umleiten.
4. Verbessertes Lieferantenleistungsmanagement
   Durch die Analyse von Lieferantenleistungsdaten können Unternehmen verspätete Lieferungen, Qualitätsprobleme oder Compliance-Risiken vorhersagen. Dies trägt zu stärkeren Lieferantenbeziehungen und widerstandsfähigeren Beschaffungsstrategien bei.
5. Optimierter Transport und Logistik
   Prognostik-Tools helfen dabei, Versandmengen vorherzusagen, Routen zu optimieren und Lieferverzögerungen zu antizipieren. Dies verbessert die Pünktlichkeitsrate bei der Lieferung und senkt gleichzeitig den Kraftstoffverbrauch und die Transportkosten.
6. Besseres Risikomanagement
   Von Nachfrageschwankungen bis hin zu Rohstoffengpässen – prädiktive Analyse Unternehmen dabei, potenzielle Risiken einzuschätzen und Notfallpläne zu erstellen. Dies stärkt die Widerstandsfähigkeit der gesamten Lieferkette.
7. Gesteigerte betriebliche Effizienz
   Durch die Vorhersage von Wartungsbedarf, Personalbedarf und Produktionsengpässen können Unternehmen ihre Abläufe optimieren und Downtime minimieren.

Daten organisieren und optimieren mit der Actian Data Platform

Letztendlich prädiktive Analyse Lieferketten von reaktiven Systemen in proaktive, data-driven – wodurch das Serviceniveau verbessert, Kosten gesenkt und der Wettbewerbsvorteil gestärkt werden.

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Über den Autor

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian und sorgt für die Bekanntheit der Integrations-, Management- und Fähigkeiten der Actian Data Platform. Sie verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung im Marketing von Analyse-, Sicherheits- und Cloud bei Branchenführern wie Cisco, McAfee und VMware. Teresa konzentriert sich darauf, Kunden dabei zu helfen, mit Daten ein neues Innovations- und Umsatzniveau zu erreichen. Im Actian-Blog hebt Teresa den Wert von analytischen Lösungen in verschiedenen Branchen hervor. In ihren Beiträgen finden Sie Geschichten aus der Praxis.