Les données de la Chaîne d'approvisionnement au service de l'analyse prédictive

analyse prédictive est un outil puissant qui permet d'utiliser les données de la Chaîne d'approvisionnement pour prendre des décisions éclairées sur l'avenir. Il peut s'agir d'analyser des données relatives aux stocks, à l'exécution des commandes, aux délais de livraison, aux équipements et processus de fabrication, aux fournisseurs, aux clients et à d'autres facteurs ayant un impact sur votre Chaîne d'approvisionnement. L'analyse prédictive peut vous aider à relever plus efficacement certains défis liés Chaîne d'approvisionnement , notamment la volatilité de la demande, les pénuries d'approvisionnement, les temps d'arrêt fabrication et les coûts élevés de la main d'œuvre dans les entrepôts.

Six étapes pour informer l'analyse prédictive

Savoir ce qui va se passer dans le futur peut vous aider à transformer votre Chaîne d'approvisionnement, mais vous devez d'abord comprendre comment exploiter les données de votre Chaîne d'approvisionnement pour informer l'analyse prédictive. Voici quelques étapes fondamentales pour vous aider à démarrer :

1. Collecte des données

L'analyse prédictive s'appuie sur des données historiques pour prédire des événements futurs. La quantité de données dont vous aurez besoin dépend du type de problème que vous essayez de résoudre, de la complexité du modèle, de la précision des données et de bien d'autres choses encore. Les types de données nécessaires dépendent de ce que vous essayez de prévoir. Par exemple, pour prévoir la demande, vous devrez recueillir des données sur les ventes passées, les commandes des clients, les études de marché, les promotions prévues, etc.

2. Nettoyer et prétraiter les données

La qualité des données est essentielle pour que l'analyse prédictive permette d'établir des prévisions précises. Votre processus de collecte de données doit garantir que les données sont exactes, complètes, uniques, valides, cohérentes et qu'elles proviennent de la bonne période.

3. Sélectionner une analyse prédictive Technique

L'apprentissage automatique utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour identifier des modèles dans les données et faire des prédictions. Vous devez sélectionner la technique d'apprentissage automatique appropriée en fonction de vos données et de la nature de votre cas d'usage. Voici les principales d'entre elles :

• Analyse de régression : Elle permet d'établir une relation entre une ou plusieurs variables indépendantes et une variable dépendante.
• Arbre de décision: Type d'apprentissage automatique utilisé pour faire des prédictions basées sur la façon dont on a répondu à une série de questions précédentes.
• Réseaux neuronaux: Simule le fonctionnement du cerveau humain pour analyser des ensembles de données complexes. Il crée un système adaptatif que les ordinateurs utilisent pour apprendre de leurs erreurs et s'améliorer en permanence.
• Analyse des séries chronologiques : Analyse des données temporelles pour prédire les valeurs futures.
• Classification : Technique de prédiction qui utilise l'apprentissage automatique pour calculer la probabilité qu'un élément appartienne à une catégorie particulière.
• Regroupement : Utilise l'apprentissage automatique pour regrouper les objets en catégories sur la base de leurs similitudes, divisant ainsi un grand jeu de données en sous-ensembles plus petits.

4. entraîner le modèle

apprentissage a modèle de machine learning est un processus dans lequel un algorithme d'apprentissage automatique est alimenté en données à partir desquelles il peut apprendre.

5. Valider le modèle

Après l'apprentissage, vous devez valider le modèle pour vous assurer qu'il peut prédire l'avenir avec précision. Il s'agit de comparer les prédictions du modèle avec les données réelles d'une période de test.

6. Utiliser le modèle pour prévoir l'avenir

Une fois que vous avez validé votre modèle, vous êtes prêt à l'utiliser pour prévoir les données pour les périodes futures.

Vous aurez également besoin de la bonne plateforme d'apprentissage automatique pour exécuter avec succès ces six étapes d'analyse prédictive . Notre blog "Qu'est-ce qui fait une bonne plateforme d'apprentissage automatique?" vous aide à découvrir comment évaluer une solution et à vous familiariser avec les capacités de la plateforme de données Actian.

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian. Elle fait connaître les capacités d'intégration, de gestion et d'analyse de la plateforme de données Actian. Elle possède plus de 20 ans d'expérience dans le domaine de l'analyse, de la sécurité et du marketing des solutions cloud chez des leaders de l'industrie tels que Cisco, McAfee et VMware. Teresa s'attache à aider les clients à atteindre de nouveaux niveaux d'innovation et de revenus grâce aux données. Sur le blogue d'Actian, Teresa souligne la valeur des solutions axées sur l'analyse dans plusieurs secteurs verticaux. Consultez ses articles pour découvrir des exemples concrets de transformation.