預測分析:預測未來

我們生活在一個我們在社交和工作生活中所采取的所有行動的世界不斷自動生成大量數據．在這種情況下，預測分析將這些數據轉換為有價值的信息，使我們能夠預測和預測未來的情況，這是當今至關重要的4.0物流．

僅僅收集數據是不夠的;造成這種差異的是那些知道如何將這些數據轉化為有用信息的公司。根據牛津經濟研究院2020年勞動力報告在美國，隻有42%的企業知道如何做到這一點。

將預測分析應用於物流可以使運營更高效、更準確，並大幅降低相關成本。想知道怎麼做嗎?我們將在這篇文章中告訴你如何做。

什麼是預測分析?

預測分析的概念是指使用曆史和實時數據來預測行為、趨勢和習慣的分析類型在個人和機器性能方麵。

由於對這些場景的預測是高度可靠的，組織可以做出最佳商業決策．例如，得益於預測分析，公司可以根據銷售價格等可控因素，以及工作日程和天氣影響等外部因素，搶占客戶需求。

在1980年到1990年之間，銀行和保險公司率先實施了數據挖掘的預測分析技術。多年來，預測分析受益於大數據係統，物聯網設備，以及企業收集越來越多的曆史數據進行實時處理的事實。這增加了分析和分析的機會將這些數據轉化為預測信息．

描述性分析、預測性分析和說明性分析之間的區別

為了更好地理解預測分析的概念，區分不同的預測分析是一個好主意數據分析類型：

• 描述性分析:它使用曆史數據來獲取迄今為止業務執行情況的快照。它可以量化、反映和分析已經發生的事情。
• 預測分析:它的目的是根據曆史數據預測或預測可能發生的事情。它的目的是做出預測，並領先於即將發生的事情。
• 規範的分析:它描述了如何確保公司的預測實現，或者如何在預測為負的情況下防止預測落空。它使用模擬和優化技術來定義最佳路徑。

一般來說，這種分析的目標是收集所有可能的數據，並將其轉換為公司需要的信息，以了解已經發生了什麼，將發生什麼，以及可以采取什麼措施來保證(或避免)這種情況。

預測分析:優勢

預測分析和更好的決策提供一些好處來幫助你加強你的業務。在物流領域，我們可以優化以下能力:

• 需求分析。通過收集與銷售曆史和市場相關的數據，分析潛在消費者的各個方麵，從而了解他們想要的是什麼。
• 庫存管理。通過預測分析，您可以更準確地預測您需要建立的商品數量安全庫存而且最低庫存水平除了避免缺貨．
• 補充計劃。通過預測需求，您可以有效地管理產品的需求再訂購點，確保倉庫和銷售點的可用性，從而提高客戶滿意度。
• 資源優化。所獲得的信息用於更好地利用人力和基礎設施方麵的可用資源。
• 節約成本。預測分析可以降低運營成本，無論是固定成本還是可變成本。

預測分析產生的數據預測使您能夠更準確地預測未來的活動、行為以及最合適的物流和物流供應鏈關鍵績效指標為你的生意做決定。

使用大數據的預測分析算法和模型

預測分析應用高級數學、統計分析和自動化算法來發現通過收集的數據中的模式大數據技術。

一旦定義了目標並選擇了要處理的數據，就可以使用算法來幫助您提前知道將會發生什麼。在預測分析中起作用的算法可以分為三種主要類型:

• 聚類算法:這些應用於細分客戶，以確定營銷活動的目標，確定優惠或促銷的持續時間等。
• 分類算法:他們負責通過增加對客戶習慣和行為的了解來建立客戶忠誠度。它可以讓你設計個性化的優惠，改善服務，並檢測客戶是否打算購買更多的產品。
• 回歸算法:它們的重點是根據客觀數據提供可靠的預測，例如，優化庫存管理和預測對產品的需求增加。

所以，概括一下，有各種類型的算法，每一種都實現不同的功能。

預測分析工具

可以使用各種工具來最大限度地利用預測分析在您的商業模型中，更具體地說，在您的供應鏈中:

• 擅長:雖然它的目的不是收集數據，但它可以用來轉儲收集到的數據或手動輸入到Excel表中的數據，以構建用於分析的所有信息。
• 世界媒體峰會:倉庫管理係統等簡單的世界媒體峰會，持續管理在安裝中執行的活動。他們將這些信息轉化為預測可能發生的情況的數據，以便做出更好的決策。
• 通用工具:科技巨頭，比如IBM和微軟等公司擁有預測分析工具，幫助公司獲得客戶忠誠度，提高收入，並確定更換供應商的正確時機。例如，IBM提供了基於收集到的信息推斷客戶滿意度水平的預測分析解決方案。

重要的是要考慮到，盡管預測分析工具提供了極有價值的知識和信息，但它們並不能直接自動化決策。

物流預測分析的例子

使用物流中的預測分析主要集中在預測企業產品或服務的需求。例如，預測分析對物流供應商來說非常有價值，因為它使他們能夠預見未來的需求，從而優化兩個關鍵方麵的管理:車隊規劃和倉庫需求。我們的目標嗎?最大化可用資源以達到與每個客戶商定的生產力目標。

這一戰略在食品部門的一個例子是達能倉庫在西班牙馬德裏。跨國公司已經實施了供應鏈分析模塊，它將用於檢查並分析Easy WMS生成的所有數據．該應用程序將數據轉換為相關信息，以反映設施中正在發生的情況，並使公司能夠做出改進的戰略決策，以及預測未來的情況。

數據挖掘，領先一步

預測分析是一個不斷增長的工具。它不僅能讓公司做出更好的決策，還能評估他們當前的商業模式，看看徹底改革是否能滿足未來的需求。

存儲設備是一個無限的數據來源．通過結合倉庫管理係統，您可以將它們轉換為非常有價值的信息，以支持您的業務決策。如果您還沒有安裝WMS，聯係Interlake Mecalu亚博滚球app手机版x．我們將建議您如何最大限度地利用預測分析、大數據和機器學習等革命性的供應鏈技術。