Predictive Analytics: Ein Blick in die Zukunft

Wir leben in einem sozialen und beruflichen Umfeld, in dem all unsere Handlungen permanent automatisch und in erheblichem Umfang Daten generieren. Vor diesem Hintergrund wandelt Predictive Analytics (prädiktive Analyse) diese Daten in wertvolle Informationen um, die es uns ermöglichen, zukünftige Entwicklungen vorherzusehen, was in der heutigen Logistik 4.0 unverzichtbar ist.

Es reicht nicht aus, Daten einfach nur zu erfassen und zu sammeln. Unternehmen, die wissen, wie sie diese Daten in nützliche Informationen umwandeln können, machen den Unterschied. Laut einem Bericht von Oxford Economics zum Thema Workforce 2020 wissen jedoch nur 42 % der Unternehmen, wie das geht.

Die Anwendung von Predictive Analytics in der Logistik macht unsere Abläufe effizienter und genauer, gleichzeitig werden die damit verbundenen Kosten deutlich reduziert. In diesem Artikel wird genauer auf diese Art der Analyse eingegangen.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics bezeichnet eine Art der Analyse, die sowohl historische als auch Echtzeitdaten zur Vorhersage von Verhalten, Trends und Gewohnheiten von Personen und der Maschinenleistung verwendet.

Die Vorhersagen dieser Entwicklungen, die sehr zuverlässig sind, ermöglichen es, bessere unternehmerische Entscheidungen zu treffen. Dank Predictive Analytics können Unternehmen beispielsweise Kundenanforderungen auf der Grundlage von steuerbaren Faktoren, wie dem Verkaufspreis, und externen Faktoren, z. B. dem Einfluss von Arbeitszeiten oder dem Wetter, vorhersehen.

Zwischen den 1980er und 1990er Jahren begannen Banken und Versicherungsgesellschaften als erste mit der Anwendung von Predictive Analytics unter Verwendung von Data-Mining-Techniken. Im Laufe der Jahre wurde Predictive Analytics durch den Aufschwung von Big-Data-Systemen und IoT (Internet der Dinge)-Geräten begünstigt, sowie dadurch, dass Unternehmen zunehmend historische Daten für die Verarbeitung in Echtzeit sammeln. Hierdurch ergaben sich mehr Möglichkeiten, diese Daten zu analysieren und in prädiktive Informationen umzuwandeln.

Unterschied zwischen deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Analytik

Um das Konzept der prädiktiven Analytik besser zu verstehen, ist es hilfreich, es von den verschiedenen Arten der Datenanalyse abzugrenzen, die es gibt:

• Deskriptive Analytik: Auf Grundlage historischer Daten verschafft man sich einen Überblick über die bisherige Entwicklung des Unternehmens. Dadurch kann das Geschehene zahlenmäßig erfasst, reflektiert und analysiert werden.
• Prädiktive Analytik: Sie zielt darauf ab, durch historische Daten vorherzusagen oder abzuschätzen, was passieren könnte. Ihr Zweck ist es, Vorhersagen zu treffen und zu antizipieren, was geschehen wird.
• Präskriptive Analytik: Sie beschreibt, was und wie wir tun können und tun sollten, damit unsere Prognosen erfüllt werden oder, falls diese negativ sind, um sie zu vermeiden. Hierbei werden Simulations- und Optimierungstechniken eingesetzt, um festzulegen, welchen Weg wir einschlagen sollten.

Im Allgemeinen zielt diese Analyse darauf ab, so viele Daten wie möglich zu sammeln und sie in die Informationen umzuwandeln, die benötigt werden, um zu verstehen, was passiert ist, was passieren wird und was wir tun können, um dieses Geschehen zu bewirken, oder, falls nötig, zu verhindern.

Vorteile von Predictive Analytics

Predictive Analytics und eine bessere Entscheidungsfindung bieten uns verschiedene Vorteile, mit denen das Geschäft angekurbelt werden kann. Im Bereich der Logistik können die folgenden Kompetenzen optimiert werden:

• Analyse der Nachfrage. Es werden Daten über die Verkaufsentwicklung und den Markt gesammelt, um die potenziellen Verbraucher zu analysieren und auf diese Weise zu wissen, was sie wollen.
• Bestandsverwaltung. Durch die prädiktive Analyse kann eine genauere Vorhersage über den Bestand gemacht werden, der erforderlich ist, um den Sicherheitsbestand und den Mindestbestand festzulegen oder um Out-of-Stock-Situationen zu vermeiden.
• Planung der Wiederauffüllungen. Da die Nachfrage antizipiert werden kann, kann der Bestellpunkt für ein Produkt effizient verwaltet werden, wodurch die Verfügbarkeit sowohl im Lager als auch in der Verkaufsstelle sichergestellt und die Kundenzufriedenheit verbessert wird.
• Optimierung der Ressourcen. Die gewonnenen Informationen werden genutzt, um die verfügbaren Ressourcen, sowohl Personal als auch die Infrastruktur, besser zu nutzen.
• Kosteneinsparung. Die prädiktive Analyse reduziert die Betriebskosten, ob fix oder variabel.

Die mit Predictive Analytics durchgeführte Datenvorhersage ermöglicht es, zukünftige Aktivitäten, das genaue Verhalten und die am besten geeigneten logistischen Kennzahlen (KPIs) zu antizipieren, um Entscheidungen zu treffen, die das Unternehmen stärken.

Algorithmen und Modelle von Predictive Analytics mit Big Data

Predictive Analytics verwendet fortgeschrittene Mathematik sowie die statistische Analyse oder automatisierte Algorithmen, um Muster in den von der Big-Data-Technologie gesammelten Daten zu finden.

Sobald die Ziele festgelegt und die zu verwendenden Daten ausgewählt worden sind, werden Algorithmen angewandt, die es ermöglichen, zu prognostizieren, was passieren wird. Predictive Analytics umfasst Algorithmen, die sich in drei Haupttypen einteilen lassen:

• Clustering-Algorithmen: Sie werden auf Kundensegmente angewandt, um eine Marketingkampagne gezielt zu steuern, die Dauer eines Angebots oder einer Werbeaktion zu definieren usw.
• Klassifizierungsalgorithmen: Sie sorgen für Kundenbindung, indem sie die Gewohnheiten und das Verhalten der Kunden untersuchen. Durch sie können personalisierte Angebote gestaltet, der Service verbessert oder festgestellt werden, ob ein Kunde beabsichtigt, weitere Produkte zu kaufen.
• Regressionsalgorithmen: Sie konzentrieren sich auf die Durchführung zuverlässiger Prognosen auf Grundlage objektiver Daten, z. B. im Hinblick auf die Optimierung der Bestandsverwaltung oder die Vorhersage des Nachfrageanstiegs für ein Produkt.

Es gibt also verschiedene Algorithmen, die alle jeweils unterschiedliche Funktionen erfüllen.

Tools für Predictive Analytics

Welche Tools können verwendet werden, um die Vorteile von Predictive Analytics im Unternehmen und insbesondere in der Lieferkette zu nutzen?

• Excel: Die Funktion des Programms besteht nicht darin, Daten zu sammeln, allerdings kann es dazu verwendet werden, alle gesammelten oder manuell eingegebenen Daten bei der Analyse in einer Excel-Tabelle zusammenzufassen.
• LVS: Lagerverwaltungssysteme, z. B. Easy WMS, sind Systeme, die kontinuierlich die im Lager ausgeführten Vorgänge verwalten und die Informationen in Daten umwandeln, die mögliche Entwicklungen vorhersagen, um bessere Entscheidungen treffen zu können.
• Allgemeine Hilfsmittel: Technologiekonzerne wie IBM oder Microsoft verfügen u. a. über Werkzeuge zur prädiktiven Analyse, die Unternehmen beim Aufbau von Kundenbeziehungen, bei der Umsatzsteigerung oder bei der Bestimmung des Zeitpunkts eines Lieferantenwechsels unterstützen. IBM verfügt beispielsweise über Lösungen für Predictive Analytics, die auf der Grundlage der gesammelten Informationen den Grad der Zufriedenheit eines Kunden ermitteln.

Zwar liefern Tools für die prädiktive Analyse wertvolle Informationen und Kenntnisse, doch automatisieren sie die Entscheidungsfindung nicht direkt.

Beispiel für Predictive Analytics in der Logistik

Die Verwendung von Predictive Analytics in der Logistik konzentriert sich hauptsächlich auf die Vorhersage der Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen. Zum Beispiel ist die prädiktive Analyse besonders nützlich für Logistikunternehmen, da sie es ihnen ermöglicht, den zukünftigen Bedarf vorherzusagen und so das Management von zwei Schlüsselaspekten zu optimieren: Flottenplanung und Nachfragemanagement im Lager. Ziel ist es, die verfügbaren Ressourcen bestmöglich zu nutzen, um die mit jedem Kunden vereinbarten Produktivitätsziele zu erreichen.

Diese Strategie wird beispielsweise von der Firma DHL angewandt, die dank der Verwendung von Big Data, fortschrittlicher Datenanalyse und maschinellen Lernens eine durchschnittliche Erfolgsquote von fast 90 % bei der Vorhersage der Nachfrage nach bestimmten Aktivitäten erreicht.

Ein weiteres Beispiel aus dem Lebensmittelsektor ist das Lager von Danone in Madrid. Das multinationale Unternehmen hat das Modul Supply Chain Analytics implementiert, mit dem alle von Easy WMS generierten Daten abgefragt und analysiert werden können. Dieses Modul wandelt die Daten in nützliche Informationen um, um wiederzugeben, was im Lager geschieht, und um strategische Entscheidungen treffen zu können, sei es zur Verbesserung oder zur Prognose zukünftiger Entwicklungen.

Data Mining zur Vorhersage der Zukunft

Predictive Analytics ist ein immer beliebteres Tool, mit dem Unternehmen nicht nur bessere Entscheidungen treffen können, sondern das ihnen auch dabei hilft, das aktuelle Geschäftsmodell zu bewerten und zu überprüfen, ob sie sich neu erfinden müssen, um zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden.

Lager sind eine unerschöpfliche Quelle von Daten, die durch die Implementierung eines Lagerverwaltungssystems in sehr wertvolle Informationen umgewandelt werden können, um unternehmerische Entscheidungen zu unterstützen. Sie haben noch kein LVS implementiert? Dann kontaktieren Sie Mecalux, um sich beraten zu lassen und beginnen auch Sie mit der Nutzung der Technologien, die die Lieferkette revolutionieren: Predictive Analytics, Big Data oder maschinelles Lernen.