Einsatzgebiete von Predictive Analytics in den Bereichen Produktion und Logistik

In der heutigen Welt gibt es eine große Menge an Daten für Unternehmen, die in der Lage sind, Informationen zu sammeln. Dies gibt ihnen einen Vorteil gegenüber ihren Wettbewerbern, um festzustellen, welche Bereiche ihrer Dienstleistungen und Produkten sie verbessern müssen und wo der Umsatz hätte steigen oder sinken können. Die Verwendung von Daten hilft Unternehmen, große Mengen an Geld zu sparen, bessere Marketingstrategien zu entwickeln, ihre Effizienz zu verbessern, das Geschäftswachstum zu unterstützen und sich von anderen Wettbewerbern in der Branche zu unterscheiden. Es gibt eine ganze Reihe von Möglichkeiten, wie Predictive Analytics genutzt werden kann, um fundierte Unternehmens-Entscheidungen zu treffen.

Hierbei gibt es verschiedene Möglichkeiten, Predictive Analytics für ein Unternehmen einzusetzen:

 
 
 
 

Einsatz von Predictive Analytics in der Fertigung

Hersteller sind an einer bestmöglichen Qualitätssicherung interessiert, ebenso aber auch an der Sicherstellung einer optimalen Funktion ihrer Fertigungsanlagen (Verfügbarkeit, Effizienz des Personals, rechtzeitige und exakte Messungen). Mit Predictive Analytics ist es möglich, nicht nur die Fertigungsqualität zu verbessern und den Bedarf im gesamten Werk und Unternehmen zu antizipieren, sondern auch den Ruf der Marke zu verbessern, die Konkurrenz zu übertreffen und die Sicherheit der Verbraucher zu gewährleisten. Predictive Analytics ist ein weit verbreitetes Thema in der Fertigung und steht in direktem Zusammenhang mit mehreren kritischen Fertigungsprozessen:

Bedarfsprognosen - Bedarfsprognosen gibt es in jeder Form der Fertigung. Die Hersteller müssen für jedes benötigte Produktbestandteil, die Menge und den Zeitpunkt, zu dem diese Teile benötigt werden, beurteilen können. Einige Artikel verkaufen sich in bestimmten Jahreszeiten oder zu speziellen Veranstaltungen besser. Der grundlegende Unterschied zwischen dem Einsatz von Predictive Analytics für die Nachfrageprognose und der traditionellen Nachfrageprognose besteht darin, dass eine umfassende Sicht auf die Prozesse des Herstellers verwendet wird, um Trends oder Anomalien und Ereignisse zu identifizieren, die bei einer aktuellen Datenerfassung und -analyse wieder auftreten. Meistens kombiniert Predictive Analytics in der Fertigung Nachfrageprognose mit Risikomanagement - mehr produzieren, aber mit weniger Ressourcen.

Qualitätsverbesserung - Dies ist eine der häufigsten, funktionalen Formen der Predictive Analytics. Datenbanken können schneller aggregiert werden, Daten werden schneller bereinigt und in kleineren Räumen als bisher gespeichert. Darüber hinaus drängt die typische Predictive Analytics Software auf eine weniger technische Analyse, indem sie diese Prozesse automatisch durchführt. Dadurch wird die Gesamtqualität des prädiktiven Analysemodells verbessert und ein robusterer Aktionsplan für den Hersteller bereitgestellt.

Maschinenauslastung - Leider fallen Maschinen im Laufe der Zeit aus. Teile verschleißen, und die Kosten für den Austausch eines einzigen modernen Gerätes können leicht große Geldbeträge kosten. Predictive Analytics in der Fertigung ermöglichen es den Herstellern, Maschinenverluste besser zu nutzen, indem sie die Analyse der Daten von Sensoren innerhalb von Anlagen automatisieren und den tatsächlichen Betrieb dieser Maschinen automatisieren. Im Wesentlichen kann der Hersteller bestimmen, wann Maschinen in Betrieb genommen oder abgeschaltet werden müssen, um ein Problem zu vermeiden.

Vorbeugende Instandhaltung - Ähnlich wie bei der Maschinenauslastung zielt die vorbeugende Instandhaltung darauf ab, die in den Geräten auftretenden Probleme zu reduzieren, indem sie auf der Grundlage der in den Maschinen erfassten Daten Warnmeldungen auslöst oder Hilfe von den Maschinen anfordert. Mit anderen Worten, die vorbeugende Instandhaltung kann die automatische Signalisierung der Reparatur einer defekten Maschine beinhalten, um die Produktnachfrage und -belastung dieser Maschine zu reduzieren oder um festzustellen, nach welchen Mustern Maschinen ausfallen können. Dies ist ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass alle Maschinen eines Herstellers mit maximaler Effizienz arbeiten.

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Predictive Analytics in der Logistik

Predictive Analytics wird auf alle Facetten des Geschäftsbetriebs und der zugehörigen Prozesse angewendet, um Ereignisse zu antizipieren, Risiken zu vermeiden und Lösungen zu schaffen. Durch die Vorhersage zukünftiger Lieferketten und logistischer Ereignisse können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen und finanzielle Verluste durch ungenaue Bevorratung, Lieferungen und Zeitvorgaben vermeiden. Predictive Analytics verbessert die Lieferkette und die Logistikbranche, indem es in der Lage ist, Daten exakt zu sammeln und zu analysieren, die bei Managemententscheidungen helfen. Es kann auch helfen, Probleme wie beschädigte oder fehlerhafte Lagerbestände und Fehlberechnungen von Angebot und Nachfrage zu beheben. Unternehmen können prädiktive Erkenntnisse für die Lieferkette und die Logistik auf unterschiedliche Weise nutzen. Hierzu gehören die unten genannten:

Überwachung der Transportleistung - Predictive Analytics Software liefert Echtzeitdaten über die Leistung des Spediteurs. Dies stellt ein leistungsstarkes Werkzeug für Spediteure dar. Die Leistung des Spediteurs wirkt sich direkt auf das Kundenerlebnis aus. Um beispielsweise die Beziehungen zu den Verbrauchern zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, müssen Spediteure wissen, ob die Lieferungen pünktlich erfolgen. Verspätete Lieferungen können sich auf Wiederholkunden auswirken, und Versandanalysen können die pünktliche Lieferleistung der Spediteure über einen längeren Zeitraum verfolgen. Sie können dann berechnen, ob der billigste oder der effizienteste Spediteur derjenige ist, den Sie verwenden sollten, um sowohl die Versandkosten als auch die Zufriedenheit Ihrer Kunden auszugleichen

Industrieller Einkauf - Einzelhändler und Distributoren können sich Monate im Voraus darauf vorbereiten, ihre Lieferanten bei der Bestands- und Versandplanung auf der Grundlage der Kundennachfrage und des Kaufverhaltens zu unterstützen.

Produkt- und Inhaltsplatzierung - Unternehmen können sich besser auf kurzfristige Verhaltensänderungen vorbereiten, die sich auf die Lieferkette und die Logistik auswirken, z. B. Nachrichten, Wetter, Engpässe und Werbeaktionen in der Produktion. Durch den Einsatz von Predictive Analytics-Modellen zur Erkennung unerwarteter Zustände können sie das Site Merchandising besser auf bestimmte zeitkritische Situationen abstimmen.

Versandkosten - Predictive Analytics kann auch bei der Frage der Kosten pro Gewichtseinheit oder der Kosten pro Verpackungseinheit helfen. Um die beste Leistung in der Lieferkette zu erzielen, müssen Sie beides zusammen messen. Es gibt viele Faktoren, die Schwankungen in diesen Datenpunkten verursachen können, aber sie zu kennen, kann helfen, bessere Entscheidungen im Logistikmanagement zu treffen. Die Versandkosten pro Verpackungseinheit und pro Gewichtseinheit sind die Hauptindikatoren für einen stärkeren Anstieg der Versandkosten.

Gewicht - Kostenmanagement kann schwierig sein, aber Verpackungslösungen und Gewichtsverteilungsanalysen sind der perfekte Weg, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Die Daten können Ideen generieren, wie genau man Paketkosten sparen oder günstigere Versandkosten erzielen kann, ohne dabei schnellere Versandzeiten zu opfern. Dies trägt dazu bei, die Kunden nicht zu verärgern, was zur Verbesserung der Logistikmanagementstrategien und der Lieferkettenleistung beiträgt.

Vertriebsgebiete - Bei einer Analyse der Vertriebsgebiete werden Kosten- und Kundenversanddaten kombiniert. Diese Daten betrachten eine Analyse der Entfernung. Die Entfernung wirkt sich auf die Kundenzufriedenheit aus, denn Verbraucher von heute sind mehr denn je auf schnelle Lieferzeiten bedacht. Zusätzlich führen längere Transportwege, zu höheren Kosten und Treibstoffzuschlägen.

Vorbeugende Instandhaltung - Diese wird in der Supply-Chain-Logistik vor allem in den Bereichen Kommissionierung und Verpackung sowie im Transportschiff- und Lkw-Flottenmanagement umfassend genutzt.

Versandkostentransparenz - Ein letzter Aspekt der Lieferkette, der durch Versandsoftware und Paketanalyse verbessert werden kann, ist die Transparenz der Versandkosten. Leider sind die genauen Kosten für den Paketversand am Anfang nicht immer festgelegt. Die Versanddaten können jedoch Trends verfolgen, um zu zeigen, welche der von Spediteuren geschätzten Routen konsistent von der Rechnung abweichen, welche unerwartete Zusatzkosten haben und so weiter. Diese Sichtbarkeit wird es ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen.