Analityka predykcyjna – analiza umożliwiająca prognozowanie przyszłości

Obecnie ogromne ilości danych generowanych przez ludzi poprzez podejmowane przez nich decyzje i działania mogą być automatycznie gromadzone i przetwarzane. Otwiera to szerokie możliwości przed dziedziną, jaką jest analityka predykcyjna. Pozwala ona przekształcać te dane w informacje, dzięki którym możemy przewidywać przyszłe sekwencje zdarzeń i przygotować się na nie. Prognozy te są często wykorzystywane w logistyce 4.0.

Kluczem do sukcesu nie jest samo gromadzenie i zestawianie danych, lecz zdolność ich przekształcenia w przydatne informacje – według raportu Workforce 2020 firmy Oxford Economics umiejętnie radzi sobie z tym zaledwie 42% firm. 

Dzięki zastosowaniu analityki predykcyjnej w logistyce operacje stają się bardziej wydajne i precyzyjne, a koszty związane z prowadzoną działalnością ulegają znacznemu ograniczeniu. W niniejszym artykule wyjaśniamy, jak wykorzystać tę metodę.

Definicja analityki predykcyjnej

Analityki predykcyjnej nawiązuje do rodzaju analizy wykorzystującej zarówno dane historyczne, jak i dane pozyskiwane w czasie rzeczywistym w celu przewidywania ludzkiego zachowania, tendencji i nawyków oraz wydajności maszyn.

Te wysoce wiarygodne prognozy umożliwiają podejmowanie lepszych decyzji biznesowych. Przykładowo dzięki analityce predykcyjnej firmy mogą wychodzić naprzeciw zapotrzebowaniu klientów w oparciu o szereg czynników podlegających kontroli, takich jak cena sprzedaży, oraz na podstawie czynników zewnętrznych, w tym kalendarza pracowniczego czy skutków zjawisk meteorologicznych.

W latach 80. i 90. ubiegłego wieku banki i towarzystwa ubezpieczeniowe jako pierwsze zaczęły stosować analitykę predykcyjną za pośrednictwem technik eksploracji danych (ang. „data mining”). Z biegiem czasu prowadzenie analizy predykcyjnej ułatwiły systemy big data i urządzenia IIoT (przemysłowy internet rzeczy). Duże znaczenie mają także coraz większe ilości danych gromadzonych przez firmy w celu ich przetwarzania w czasie rzeczywistym. Rozwój technologii umożliwiającej masowe przetwarzanie informacji znacznie zwiększył możliwości analizy i przekształcenia danych w wiarygodne informacje o charakterze predykcyjnym.

Różnica między analityką opisową, predykcyjną i preskryptywną

Dla lepszego zrozumienia analityki predykcyjnej należy odróżnić ją od innych wykorzystywanych rodzajów analizy danych:  

• Analityka opisowa: na podstawie danych historycznych powstaje obraz dotychczasowego funkcjonowania firmy. Jest to technika pozwalająca określić rodzaj i liczbę zaistniałych zdarzeń oraz przeanalizować je.
• Analityka predykcyjna: zakłada przewidywanie lub szacowanie przyszłych wydarzeń na podstawie danych historycznych.
• Analityka preskryptywna: wskazuje, co i jak należy zrobić, aby opracowane prognozy spełniły się lub – w przypadku przewidywanych negatywnych zdarzeń – aby można było ich uniknąć. Wykorzystuje techniki symulacji i optymalizacji dla określenia najdogodniejszego sposobu postępowania.

Celem tego rodzaju analiz jest zgromadzenie wszelkich możliwych danych i przetworzenie ich w informacje niezbędne do zrozumienia zdarzenia zaistniałego lub przewidywanego oraz do określenia koniecznych działań umożliwiających realizację prognozy lub jej uniknięcie.

Zalety analityki predykcyjnej 

Analiza predykcyjna i podejmowanie lepszych decyzji dostarczają wielu korzyści przyczyniających się do poprawy rentowności prowadzonego biznesu. W logistyce możliwa jest optymalizacja następujących obszarów: 

• Analiza zapotrzebowania. Gromadzone są dane dotyczące uprzednich transakcji sprzedaży oraz rynku w celu analizy potencjalnych konsumentów, aby poznać ich oczekiwania. 
• Zarządzanie zapasami. Analiza predykcyjna umożliwia precyzyjne prognozowanie poziomów zapasu zabezpieczającego i zapasu minimalnego oraz uniknięcie braku zapasów w magazynie.
• Planowanie uzupełniania zapasów. Dzięki przewidywaniu zapotrzebowania można sprawnie zarządzać punktem zamawiania danego produktu, zapewniając jego dostępność w magazynie i w punktach sprzedaży, zwiększając w ten sposób poziom zadowolenia klientów.
• Optymalizacja zasobów. Uzyskane informacje umożliwiają lepszą alokację zasobów zarówno rzeczowych, jak i ludzkich. 
• Oszczędność kosztów. Analiza predykcyjna pozwala na obniżenie zarówno stałych, jak i zmiennych kosztów operacyjnych. 

Prognozowanie danych w drodze analityki predykcyjnej umożliwia przewidywanie przyszłej działalności, najbardziej prawdopodobnego zachowania oraz najbardziej odpowiednich wskaźników (KPI) logistycznych w celu podejmowania decyzji zmierzających do doskonalenia prowadzonej działalności.

Algorytmy i modele analityki predykcyjnej przy użyciu big data

Analityka predykcyjna wykorzystuje zaawansowane operacje matematyczne, podobnie jak analiza statystyczna czy algorytmy zautomatyzowane, w celu wyszukiwania wzorców wśród danych zebranych za pomocą technologii big data.

Po określeniu celów i wyborze danych należy zastosować algorytmy przyczyniające się do prognozowania przyszłych zdarzeń. W analizie predykcyjnej biorą udział algorytmy, które można podzielić na trzy główne rodzaje: 

• Algorytmy grupowania: służą do segmentacji klientów, aby ukierunkować kampanię marketingową, określić czas trwania danej oferty lub promocji itp. 
• Algorytmy klasyfikacji: ich zadaniem jest zapewnienie lojalności klientów dzięki lepszemu poznaniu ich nawyków i zachowania. Umożliwiają opracowywanie spersonalizowanych ofert, doskonalenie usług lub określanie ewentualnych zamiarów zakupu kolejnych produktów przez klienta. 
• Algorytmy regresji: ich celem jest sporządzanie wiarygodnych prognoz w oparciu o obiektywne dane służące m.in. do optymalizacji zarządzania zapasami lub przewidywania wzrostu popytu na dany produkt.

Jak wykazano powyżej, istnieją różne rodzaje algorytmów, z który każdy pełni odmienne funkcje.

Narzędzia w ramach analizy predykcyjnej

Jakie narzędzia można wdrożyć w celu wykorzystywania analityki predykcyjnej w danym modelu biznesowym, a konkretnie w ramach łańcucha dostaw?

• Excel: jego zadaniem jest nie tylko zbieranie, ale również porządkowanie wszystkich gromadzonych danych lub wprowadzonych ręcznie w tabeli arkusza, aby zapewnić strukturyzację wszystkich danych na potrzeby analizy.
• WMS: systemy zarządzania magazynem, jak np. Easy WMS, to programy, które nieprzerwanie zarządzają czynnościami prowadzonymi w magazynie i przekształcają informacje w dane prognozujące określony scenariusz w celu podejmowania trafniejszych decyzji.
• Narzędzia ogólne: wiodące koncerny technologiczne, takie jak m.in. IBM czy Microsoft, posiadają szereg narzędzi do analityki predykcyjnej, które wspomagają firmy w staraniach o zapewnienie lojalności klientów, zwiększenie dochodów czy określenie właściwego momentu zmiany dostawcy. Przykładowo firma IBM posiada rozwiązania z zakresu analiz predykcyjnych, które umożliwiają wyciąganie wniosków dotyczących poziomu zadowolenia klienta w oparciu o zgromadzone informacje. 

Należy pamiętać, że choć narzędzia do analityki predykcyjnej oferują bardzo cenne informacje, nie zapewniają bezpośredniej automatyzacji procesu podejmowania decyzji.

Przykład analityki predykcyjnej w logistyce

Wykorzystywanie analityki predykcyjnej w logistyce dotyczy głównie przewidywania zapotrzebowania na dane produkty lub usługi. Przykładowo analityka predykcyjna szczególnie dobrze sprawdza się u operatorów logistycznych, ponieważ umożliwia określenie przyszłych potrzeb, a tym samym optymalizację zarządzania dwoma kluczowymi aspektami: planowaniem floty oraz zarządzaniem zapotrzebowania w magazynie. Cel? Maksymalne wykorzystanie dostępnych zasobów, aby osiągnąć uzgodnione z każdym klientem wymogi w zakresie wydajności.

Taką strategię obrała między innymi firma DHL, która wykorzystuje big data, zaawansowaną analitykę danych oraz machine learning, osiągając średnio 90% skuteczność prognozowania zapotrzebowania w ramach prowadzonej działalności. 

Z kolei w odniesieniu do sektora spożywczego warto wymienić magazyn firmy Danone w Madrycie. Ta międzynarodowa firma wdrożyła moduł Supply Chain Analytics umożliwiający weryfikację i analizę wszystkich danych generowanych przez system Easy WMS. Moduł przekształca dane w przydatne informacje w celu zobrazowania czynności w magazynie i podejmowania strategicznych decyzji dotyczących doskonalenia lub przewidywania wszelkich przyszłych zdarzeń.

Eksploracja danych w celu przewidywania przyszłości

Analityka predykcyjna to stale rozwijane narzędzie, dzięki któremu firmy zyskują możliwość podejmowania trafniejszych decyzji oraz oceny obecnego modelu biznesowego w celu rozważenia jego przeformułowania, aby sprostać przyszłym wyzwaniom.

Magazyny stanowią bogate źródło danych, które dzięki wdrożeniu systemu zarządzania (WMS) można przekształcić w niezwykle cenne informacje, wspomagające procesy decyzyjne. Jeżeli nie masz jeszcze systemu zarządzania magazynem, skontaktuj się z firmą Mecalux, aby uzyskać wsparcie przy wykorzystaniu technologii takich jak analizy predykcyjne, big data oraz uczenie maszynowe do modernizacji łańcucha dostaw i budowy przewagi konkurencyjnej.