Präskriptive Analyse: ein maßgeschneiderter Plan für die Lieferkette

Die präskriptive Analyse, die in allen Geschäftsbereichen eingesetzt werden kann, ist besonders wichtig in den Lieferketten, in denen große Mengen an Daten generiert werden. Bei dieser Art der Unternehmensanalyse werden so viele Daten wie möglich gesammelt und in genaue Informationen umgewandelt, um zu verstehen, was geschehen ist, was geschehen könnte und was getan werden muss, damit ein optimaler Maßnahmenplan für das Unternehmen aufgestellt werden kann.

Durch die Nutzung von Big Data, künstlicher Intelligenz Data Mining und anderen Technologien hilft die präskriptive Analytik Unternehmen nicht nur bei der Optimierung ihrer Versorgungspläne, sondern auch bei der Steuerung und Automatisierung der Entscheidungsfindung zur Erreichung ihrer Ziele.

Was ist die präskriptive Analyse?

Die präskriptive Analyse, die in den Bereich der Geschäftsanalyse fällt, umfasst die Erhebung von Daten, die Empfehlung von Maßnahmen und die Vorhersage ihrer Auswirkungen, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern und unter allen möglichen Lösungen die beste Lösung zu ermitteln. Das Beratungsunternehmen Gartner beschreibt präskriptive Analytik als Antwort auf die Frage: „Was können wir tun, damit X passiert?“

Im Gegensatz zu anderen Arten der Analyse, wie z. B. der deskriptiven oder prädiktiven Analyse, führt die präskriptive Analyse nicht nur zur Vorhersage von Ergebnissen, sondern schlägt auch Maßnahmen vor, um das für das Unternehmen vorteilhafteste Szenario zu erreichen. So lauten die Feststellungen der Autoren der wissenschaftlichen Arbeit Prescriptive analytics: Literature review and research challenges, die im International Journal of Information Management veröffentlicht wurde: „Mit der präskriptiven Analyse soll der beste Maßnahmenplan für die Zukunft gefunden werden. Die präskriptive Analyse wird oft als nächster Schritt auf dem Weg zur Reife der Datenanalyse angesehen, der zu einer optimierten Entscheidungsfindung für eine bessere Unternehmensleistung führt.“

Die präskriptive Analytik stützt sich auf die Betriebsforschung, die prädiktive Analytik und statistische Techniken, um die Auswirkungen zukünftiger Entscheidungen zu quantifizieren: Mithilfe aktueller und historischer Daten kann abgeschätzt werden, was wahrscheinlich passieren wird, und ein optimaler Maßnahmenplan aus einer Reihe von Alternativen empfohlen werden. Die präskriptive Analytik stützt sich auf Verwaltungssysteme und Algorithmen zur Automatisierung von Entscheidungen und zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz von Unternehmen.

In der Studie Forecast snapshot: Prescriptive analytics software erwarten die Analytiker von Gartner, dass der Markt für präskriptive Analysesoftware bis zum Jahr 2022 ein Volumen von 1,88 Milliarden US-Dollar bei einer jährlichen Wachstumsrate von 20,6 % erreichen wird. Nach Meinung von Gartner zeichnet sich die präskriptive Analytik durch den Einsatz von Techniken wie Graphenanalyse, Simulationen, Empfehlungssystemen, Heuristiken und Machine Learning aus. Bei der präskriptiven Analyse geht es darum, Daten zu sammeln, anzupassen und zu verwalten, um die Ressourcen besser zu nutzen und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Unterschiede zwischen deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Analytik

Bei der deskriptiven Analyse werden historische Daten gesammelt und analysiert, um die Frage zu beantworten, was geschehen ist und wie der aktuelle Stand des Unternehmens aussieht. Die prädiktive Analyse kombiniert historische Daten, Regeln und fortschrittliche Algorithmen, um vorauszusehen oder abzuschätzen, was passieren kann. Das Ziel ist die Vorhersage und Vorwegnahme von zukünftigen Situationen.

Die präskriptive Analyse gilt als die dritte Phase der Unternehmensanalyse, da sie Informationen aus den beiden Analysen zusammenführt, die von den meisten Unternehmen üblicherweise eingesetzt werden: die deskriptive und die prädiktive Analyse.

Der Hauptunterschied zwischen der deskriptiven, der prädiktiven und der präskriptiven Analyse liegt in dem Vorgehen, das das Unternehmen nach der Analyse der Daten vornimmt. Durch die präskriptive Analyse wissen Unternehmen, wie sie ihre Prozesse optimieren können und was sie tun können und sollten, damit die Prognosen erfüllt oder, falls sie negativ ausfallen, vermieden werden. Im Gegensatz zur deskriptiven und prädiktiven Analyse verwendet die präskriptive Analyse Simulations- und Optimierungsverfahren, um den besten Maßnahmenplan für eine bestimmte Situation zu ermitteln.

Anwendungen der präskriptiven Analytik für die Lieferkette

Die präskriptive Analytik unterstützt die Entscheidungsfindung in den Bereichen Produktion und Logistik und optimiert die Lieferkette eines Unternehmens. Unter allen Anwendungen der präskriptiven Analytik für die Lieferkette stechen folgende hervor:

• Vorhersage von Verbrauchertrends: Mit der präskriptiven Analyse lassen sich Rückschlüsse über das Konsumverhalten der Benutzer ziehen und das Nachfrageverhalten vorhersehen, um entsprechende Entscheidungen treffen zu können. Durch die Berechnung von Konsumtrends lässt sich der optimale Lagerbestand ermitteln, um die Nachfrage zu decken, Fehlbestände zu verhindern und Überbestände zu vermeiden.
• Förderung der Rückverfolgbarkeit von Produkten. Das präskriptive Wissen liefert Produktinformationen in Echtzeit (Rückverfolgbarkeit) an jedem Punkt der Lieferkette, vom Standort über die Transportbedingungen bis hin zu den logistischen und produktionstechnischen Prozessen, denen die Waren unterzogen wurden.
• Mehr Kontrolle über Informationen in der Lieferkette: Die präskriptive Analytik öffnet die Tür zu einer Bestandsverwaltung in Echtzeit, zur Erteilung von sofortigen Lieferaufträgen oder der genauen Rückverfolgung der Bestellungen, um nur einige zu nennen.

In der Publikation von McKinsey A more resilient supply chain from optimized operations planning weisen die Autoren auf die geschäftlichen Vorteile der präskriptiven Analytik hin: „Bei der Optimierung der betrieblichen Planung geht es darum, die optimale Auswahl für eine Reihe von Entscheidungen in einem bestimmten Geschäftsumfeld und mit einem bestimmten Geschäftsziel zu treffen. Diese Art der Optimierung funktioniert in der Regel am besten mit präskriptiven Modellen, die als Ergebnis eine Reihe idealer Entscheidungen liefern.“

Präskriptive Analytik zur Veränderung der Zukunft

Die Anwendung präskriptiver Analysen wird in einem sich wandelnden und wettbewerbsintensiven Markt, in dem Konsumtrends zu Störungen in den Lieferketten führen können, zunehmend wichtiger, damit sich Unternehmen von ihren Mitbewerbern abheben und eine führende Position in ihren Märkten einnehmen können. Früher verließen sich Unternehmen auf ihr Wissen und ihre Erfahrung, um - mit unterschiedlicher Genauigkeit - den Absatz und die Menge der Produkte zur Deckung der Nachfrage abzuschätzen.

Die präskriptive Analyse ist heute eine technologische Lösung für die Vorhersage zukünftiger Logistikszenarien und die Entscheidungsfindung anhand von Datenanalysen. In dem Artikel What is prescriptive analytics? 6 examples der Harvard Business School wird festgestellt, dass „die präskriptive Analyse zu Recht als die Zukunft der Datenanalyse bezeichnet wird. Diese Art der Analyse geht über Erklärungen und Vorhersagen hinaus und empfiehlt den besten Maßnahmenplan für die Zukunft.“