预测分析:讲述未来

我们生活在一个世界里,所有操作我们的社会和工作生活不断地和自动生成质量数据。在这种背景下,预测分析将这些数据转换成有价值的信息,使我们能够预测和预测未来的场景,如今是至关重要的4.0物流。

是不够的只是收集数据;使不同的公司,知道如何将这些数据转换成有用的信息。根据劳动力从牛津经济研究院2020年的报告,这是只有42%的企业知道如何去做。

应用预测分析物流使操作更高效、更准确,以及大大降低相关成本。想知道如何做到这一点?我们在这篇文章将告诉你如何。

预测分析是什么?

预测分析是指的概念类型的分析,利用历史和实时数据来预测行为,发展趋势,和习惯个人和机器的性能。

这些场景是高度可靠的预测,可以使组织最好的商业决策。例如,由于预测分析,企业可以抢占客户需求基于可控因素,如销售价格,和外部因素,如工作日历和天气的影响。

从1980年到1990年,银行和保险公司是第一个实现预测分析的数据挖掘技术。多年来,预测分析的出现而受益大数据系统中,物联网(物联网)设备,以及企业聚集越来越多的历史数据实时处理。这增加了分析和机会将这些数据转换为预测信息。

之间的差异描述、预测和说明性的分析

为了更好地理解预测分析的概念,这是一个好主意来区分不同类型的数据分析:

• 描述性分析:这使用历史数据的快照业务是如何执行的。它可以量化,反映和分析发生了什么。
• 预测分析:这个旨在预测或根据历史数据预测会发生什么。它的目的是使预测和领先将发生什么。
• 规范的分析:这描述了如何确保公司的预测实现或者如何防止他们如果是负的。它使用模拟和优化技术定义的最佳路径。

一般来说,这个分析的目的是收集所有可能的数据并将其转换为一个公司的信息需要了解发生了什么,会发生什么,能做些什么来保证(或避免)。

预测分析:优势

预测分析和更好的决策提供许多好处,将帮助你加强你的业务。在物流行业,我们可以优化以下能力:

• 需求分析。收集历史数据与销售和市场分析方面对潜在消费者,因此,他们想要知道它是什么。
• 库存管理。通过预测分析,可以更准确地预测产品的数量你需要建立安全库存和最低库存水平除了避免缺货。
• 补充计划。通过预测需求,可以有效地管理产品的再订购点,确保可用性在仓库和销售点,从而提高客户满意度。
• 资源优化。获得的信息是用来更好地利用可用的资源,人力和基础设施。
• 节约成本。预测分析削减运营成本,是否固定或变量。

产生的数据预测预测分析使您能够更准确地预测未来的活动,行为,和最合适的物流供应链kpi支持您的业务的决策。

使用大数据预测分析算法和模型

预测分析应用高等数学、统计分析和自动算法找到的模式通过收集的数据大数据技术。

一旦你定义你的目标和选择要处理的数据,是时候处理算法,将帮助您提前知道将会发生什么事。在预测分析中发挥作用的算法可以分为三大类型:

• 聚类算法:这些应用于部分客户为目标的营销活动,定义要约或提升的持续时间,等等。
• 分类算法:这些都是负责建立顾客忠诚度通过增加知识的习惯和行为。它允许您设计个性化的提供,提高服务,检测客户是否打算购买更多的产品。bob手办官网
• 回归算法:这些是专注于提供可靠的预测基于客观数据的目的,例如,优化库存管理和预测产品的需求增加。

因此,回顾一下,有各种类型的算法,分别实现不同的功能。

预测分析工具

可以使用各种工具来获得最大的商业模式和预测分析,更具体地说,在你的供应链:

• 擅长:虽然其目的不是为了收集数据,它可以用来转储的数据收集或手动输入到Excel表结构信息进行分析。
• 世界媒体峰会:仓库管理系统等简单的世界媒体峰会,不断管理活动在一个安装。他们将这些信息转化为数据,预测可能的场景,以做出更好的决策。
• 通用工具:科技巨头如IBM和微软等,预测分析工具,帮助企业获得顾客忠诚度,增加他们的收入,并确定正确的时间改变供应商。例如,IBM提供了预测分析解决方案,推导出基于收集的信息水平的客户满意度。

是很重要的考虑,尽管预测分析工具提供非常有价值的知识和信息,他们不直接决策自动化。

在物流预测分析的例子

的使用在物流预测分析主要是集中在预测企业的产品或服务的需求。bob手办官网例如,预测分析是极其有价值的物流供应商,因为它使他们能够预见未来的需要,因此,优化管理的两个关键方面:机队规划和需求在仓库里。我们的目标吗?可用资源最大化实现效率目标与每个客户同意。

这一战略在食品行业的一个例子是达能仓库在马德里,西班牙。跨国公司已经实现了供应链分析模块,将服务检查和分析所有数据由简单的世界媒体峰会。这个程序将数据转换成相关信息,以反映设施发生了什么,使该公司能够改进的战略决策以及预测未来的场景。

数据挖掘为保持领先一步

预测分析是一个不断发展的工具。它不仅允许公司做出更好的决策,还要评估他们现有的商业模式是否全面改革是为了满足未来的需求。

存储设施无限的数据来源。公司的仓库管理系统,可以转换成非常有价值的信息来支持你的业务决策。如果您还没有安装WMS,接触Interlake Mecalux。我们会建议你如何充分利用技术革新的供应链,如预测分析、大数据和机器学习。