Voorspellende data analyse

We leven in een sociale en professionele context waarin al onze handelingen automatisch, massaal en continu gegevens genereren. In deze context zet de predictieve of voorspellende data analyse deze gegevens om in waardevolle informatie, die ons in staat stelt te anticiperen en toekomstige scenario's te voorspellen, wat essentieel is in de huidige logistiek 4.0.

Het is niet voldoende om alleen de gegevens te verzamelen, het is aan het bedrijf om deze gegevens in bruikbare informatie om te zetten, dat het verschil maakt. Volgens het rapport Workforce 2020 van Oxford Economics weet maar 42% van de bedrijven hoe ze dat moeten doen.

Door predictieve of voorspellende analyse toe te passen op de logistiek worden werkzaamheden efficiënter en nauwkeuriger, en kunnen de bedrijfskosten aanzienlijk worden verlaagd. Wilt u weten hoe? We vertellen u er meer over in dit artikel.

Wat is predictieve of voorspellende data analyse?

Het concept van predictieve of voorspellende data analyse verwijst naar een manier van analyseren die zowel historische als real-time data gebruikt om te kunnen anticiperen op de gedragingen en gewoonten van mogelijke klanten, op trends en de resultaten van automaten of robots.

De zeer betrouwbare voorspellingen van deze scenario's maakt het mogelijk om betere zakelijke beslissingen te nemen. Dankzij predictieve of voorspellende analyses kunnen bedrijven anticiperen op de klantvraag door middel van beheersbare factoren zoals bijvoorbeeld de verkoopprijs. Daarnaast moet er rekening gehouden worden met externe factoren die moeilijker beheersbaar zijn, zoals bijvoorbeeld de planning van toeleveranciers of bepaalde weersomstandigheden.

In de jaren tachtig en negentig waren banken en verzekeringsmaatschappijen de eersten die voorspellende data analyses toepasten met behulp van datamining technieken. In de loop der jaren is predictieve of voorspellende data analyse gestimuleerd door de opkomst van big data en Internet of Things (IoT), en door het feit dat bedrijven steeds meer informatie in real time moesten verwerken. Hierdoor zijn de mogelijkheden om deze gegevens te analyseren en om te zetten in voorspellende informatie, toegenomen.

Verschil tussen «descriptieve of beschrijvende», «predictieve of voorspellende» en «prescriptieve of voorschrijvende» analyse

Om het concept van predictieve of voorspellende analyse beter te begrijpen, is het belangrijk om het te onderscheiden van de andere soorten gegevensanalyse die voorhanden zijn:

• descriptieve of beschrijvende analyse: aan de hand van gegevens uit het verleden wordt een beeld geschetst van de wijze waarop de onderneming van het verleden tot op heden heeft gefunctioneerd. Hiermee kan men gegevens kwantificeren, en analyseren wat er is gebeurd.
• Predictieve of voorspellende analyse: beoogt te anticiperen op ontwikkelingen of te bepalen wat er kan gebeuren op basis van eerdere gegevens. Het doel ervan is voorspellingen te doen en te anticiperen op wat er zal gebeuren.
• Prescriptieve of voorschrijvende analyse: beschrijft wat er gedaan moet worden, en hoe dat moet gebeuren; om de voorspellingen uit te laten komen of, als die negatief zijn, hoe deze juist te voorkomen. Dit vereist simulatie- en optimalisatietechnieken om de beste aanpak te bepalen.

In het algemeen is het doel van deze analyse zoveel mogelijk gegevens te verzamelen, en deze om te zetten in informatie die nodig is om te begrijpen wat er is gebeurd, wat er kan gebeuren, en wat we kunnen doen om het te laten gebeuren, of wat we moeten doen om het juist te voorkomen.

Voordelen predictieve of voorspellende analyse

Een voorspellende analyse en een betere besluitvorming bieden een aantal voordelen die het bedrijf zullen helpen vooruit te komen. Op het gebied van de logistiek kunnen de volgende vaardigheden worden verbeterd:

• Het analyseren van de vraag. De verkoopgeschiedenis en de marktgegevens worden verzameld om aspecten van potentiële klanten te analyseren en te weten te komen wat zij wensen.
• Voorraadbeheer. Met een voorspellende data analyse is het mogelijk om een meer nauwkeurige schatting te maken van de benodigde voorraad, teneinde de veiligheidsvoorraad en de minimale voorraad te bepalen en voorraadtekorten te vermijden.
• Planning van de bevoorrading. Dankzij de mogelijkheid om op de vraag te anticiperen, wordt het bestelpunt van een product beter beheerd, waardoor de beschikbaarheid van de goederen zowel in het magazijn als in de verkooppunten wordt gegarandeerd en de klantentevredenheid toeneemt.
• Optimalisatie van de beschikbare middelen. De verkregen informatie wordt benut om het gebruik van de beschikbare middelen, zowel menselijke als infrastructurele, te optimaliseren.
• Verlaging van de kosten. Predictieve of voorspellende analyses zorgen voor lagere vaste en variabele bedrijfskosten.

Dankzij voorspellende data analyse kan geanticipeerd worden op toekomstige activiteiten, kunnen nieuwe trends beter begrepen worden en kunnen logistieke indicatoren of KPI's aangepast worden aan de besluitvorming, teneinde de bedrijfsresultaten te verbeteren.

Algoritmen en modellen voor voorspellende analyse met big data

Voorspellende analyses maken gebruik van geavanceerde rekenmethoden, zoals statistische analysetechnieken of geautomatiseerde algoritmen, om patronen te vinden in de verzamelde gegevens, met behulp van big data-technologie.

Zodra de doelstellingen zijn bepaald en de te gebruiken gegevens zijn geselecteerd, is de volgende stap het werken met de algoritmen die kunnen worden toegepast en waarmee kan worden voorspeld wat er gaat gebeuren Voorspellende data analyse omvat algoritmen die in drie hoofdtypen kunnen worden onderverdeeld:

• Clustering algoritmen: deze worden gebruikt om klanten te bereiken voor bijvoorbeeld het uitvoeren van een marketingcampagne, en om de looptijd van een aanbieding of promotie te bepalen.
• Classificatie algoritmen: worden gebruikt om de loyaliteit van de klanten te vergroten door een beter inzicht in hun gewoonten en gedragingen. Deze kunnen worden gebruikt om gepersonaliseerde aanbiedingen te ontwerpen, de dienstverlening te verbeteren of na te gaan of een klant van plan is meer producten te kopen.
• Regressie algoritmen: deze zijn gericht op het toepassen van betrouwbare prognoses op basis van objectieve gegevens, bijvoorbeeld om het voorraadbeheer te optimaliseren of een toename van de vraag naar een bepaald product te voorspellen.

Zoals we hebben gezien, zijn er verschillende algoritmen, en elk van hen vervult verschillende functies.

Tools voor voorspellende analyse

Welke hulpmiddelen kunnen worden gebruikt om voorspellende data analyses in te zetten in het bedrijfsmodel en, meer specifiek, in de toeleveringsketen?

• Excel: De functie ervan is niet het verzamelen van gegevens, maar het kan worden gebruikt om alle verzamelde of handmatig ingevoerde gegevens in een Excel-tabel in te voeren, zodat alle informatie tijdens de analyse kan worden gestructureerd.
• WMS: Warehouse management systemen zoals Easy WMS, zijn systemen die de activiteit van het magazijn voortdurend beheren en de informatie omzetten in gegevens. Hiermee wordt rekening gehouden met een mogelijk scenario, zodat betere beslissingen kunnen worden genomen.
• Algemene hulpmiddelen: technologiegiganten zoals IBM of Microsoft, beschikken over voorspellende analysetools waarmee bedrijven klantloyaliteit kunnen opbouwen, hun inkomsten kunnen verhogen of kunnen bepalen wanneer het tijd is om van leverancier te veranderen. IBM biedt bijvoorbeeld oplossingen voor voorspellende data analyses aan, die de mate van tevredenheid van een klant afleiden op basis van de verzamelde informatie.

Het is belangrijk in gedachten te houden dat, hoewel voorspellende analysetools waardevolle informatie en gegevens verschaffen, deze de besluitvorming niet automatiseren.

Voorbeeld van voorspellende data analyse in de logistiek

Het gebruik van predictieve of voorspellende analyse in de logistiek is vooral gericht op het voorspellen van de vraag naar producten of diensten. Voorspellende analyses zijn bijvoorbeeld bijzonder nuttig voor logistieke dienstverleners, omdat ze hiermee kunnen anticiperen op toekomstige behoeften, en zo het beheer van twee belangrijke gebieden kunnen optimaliseren: de planning van het wagenpark en het beheer van de vraag in het magazijn. Wat is dat doel? Optimaal gebruik maken van de beschikbare middelen om de met elke klant overeengekomen productiviteitsdoelstellingen te halen.

Dit is de strategie van DHL, die dankzij het gebruik van big data, geavanceerde data analyse en machine learning een gemiddeld succespercentage van bijna 90% behaalt bij het voorspellen van de vraag vanuit het bedrijfsleven.

Een ander voorbeeld, dit keer in de levensmiddelensector, is het magazijn van Danone in Madrid. De multinational heeft de Supply Chain Analytics module geïmplementeerd, waarmee de gebruiker alle gegevens kan raadplegen en analyseren die worden gegenereerd door Easy WMS. Deze module zet gegevens om in bruikbare informatie, waarmee wordt weergegeven wat er in het magazijn gebeurt, zodat strategische beslissingen kunnen worden genomen, hetzij ter verbetering, hetzij om te anticiperen op een toekomstig scenario.

Gegevens extraheren om de concurrentie voor te blijven

Predictieve of voorspellende data analyse is een steeds evoluerend hulpmiddel, dat bedrijven in staat stelt om betere beslissingen te nemen, het huidige bedrijfsmodel te evalueren en zichzelf de vraag te stellen of ze zichzelf moeten vernieuwen om aan toekomstige klantbehoeften te voldoen.

Magazijnen zijn een onuitputtelijke bron van gegevens die, met de integratie van een warehouse management systeem, kunnen worden omgezet in waardevolle informatie om zakelijke beslissingen te verbeteren. Als u nog niet beschikt over een WMS, neem dan contact op met Mecalux. Onze experts zullen u graag adviseren over hoe u optimaal gebruik kunt maken van de technologieën die een revolutie teweegbrengen in de toeleveringsketen, zoals voorspellende analyses, big data of machine learning.