In dem stark wettbewerbsorientierten Geschäftsumfeld von heute ist eine zuverlässige und reibungslose Lieferkette unverzichtbar. Selbst kleine Unregelmäßigkeiten können sich auf die gesamte Lieferkette auswirken, was zu Umsatzverlusten, unzufriedenen Kunden und irreparablen Imageschäden führen kann.
Unternehmen benötigen heutzutage mehr als je zuvor die Fähigkeit, rasch fundierte Entscheidungen treffen zu können, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Richtungsweisend ist hierbei die prädiktive Analyse, mit der Unternehmen durch datengestützte Entscheidungen Wettbewerbsvorteile erlangen.
Was ist die prädiktive Analyse für Lieferketten?
Bei der prädiktiven Analyse der Lieferkette werden Data Mining, maschinelles Lernen und die statistische Analyse eingesetzt, um Muster und Trends in den Daten der Lieferkette zu erkennen und Prognosen zur künftigen Performance und zu Ergebnissen aufzustellen.
Ziel der prädiktiven Analyse für Lieferketten ist, die Entscheidungsfindung und strategische Planung zu verbessern, indem Sie ein genaueres Verständnis von künftiger Nachfrage, Angebot und anderen Faktoren erhalten, die sich auf die Lieferkette auswirken können. So können Unternehmen proaktiv die Abläufe ihrer Lieferketten managen und optimieren, um Kosten zu reduzieren, die Effizienz zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Welche unterschiedlichen Methoden der prädiktiven Analyse gibt es?
Das Modul „Prädiktive Analysen“ von Minitab umfasst proprietäre Methoden wie CART® (Klassifikations- und Regressionsbäume), das ursprüngliche Random Forests®-Verfahren, ein Klassifikationsalgorithmus, der aus vielen Entscheidungsbäumen besteht, TreeNet®, die unternehmenseigene Methodologie für das Gradient Boosting von Minitab, und MARS®, ein innovatives Tool, das die Erstellung von genauen prädiktiven Modellen für stetige und binäre abhängige Variablen automatisiert.
Diese markeneigenen und beliebten Verfahren wurden von den Erfindern von baumbasierten Modellierungsverfahren entwickelt und werden nun weltweit exklusiv von Minitab angeboten. Mit Minitab sind diese Verfahren jetzt nicht mehr nur für Datenwissenschaftler, sondern für alle unabhängig von ihren Vorkenntnissen zugänglich.
Wie kann die Lieferkette mit der prädiktiven Analyse verbessert werden?
Nachfrageprognosen
Bei einer Prognose werden künftige Ereignisse basierend auf Mustern in historischen Datensätzen vorweggenommen. Es geht hauptsächlich darum, ein geeignetes mathematisches Modell zu erarbeiten, das künftige Trends genau prognostiziert und voraussagt, was unter bestimmten Bedingungen geschehen wird. Sie hilft Ihnen, die verschiedensten Maße vom Umsatzvolumen einzelner Produkte über den Marktbedarf bis hin zu saisonalen Schwankungen und mehr abzuschätzen.
Mit der prädiktiven Analyse können Unternehmen bereits Maßnahmen ergreifen, bevor der Umsatz steigt, nicht erst, wenn sich Kunden über ausverkaufte Artikel beschweren. Mit der Nachfrageprognose unterstützen Sie die Warenwirtschaft, indem Sie künftige Markttrends abschätzen und die Lieferungen entsprechend gestalten. Ein prädiktives Modell könnte einem Unternehmen beispielsweise dabei helfen, die Nachfrage nach seinen Produkten in einer bestimmten Region zu schätzen, damit es bei einer voraussichtlichen Absatzsteigerung entweder die Produktion ausweitet oder nach Partnern mit freien Kapazitäten sucht, die das Unternehmen mit den benötigten Artikeln beliefern können.
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Bestandsoptimierung
Die Bestandsverwaltung ist eine der wichtigsten Prozesse, die sich mit der prädiktiven Analyse verbessern lassen. Überhöhte Bestandsmengen können hohe Kosten verursachen, doch durch zu geringe Bestände für den erwarteten Absatz können Kunden verloren gehen. Mit einem prädiktiven Modell können Unternehmen jederzeit genau die richtige Menge an Vorräten halten, was in der Regel geringere Investitionskosten und weniger Verschwendung durch Überproduktion oder Unterbestände bedeutet.
Unternehmen nutzen die Lieferkettenanalytik, um auf der Grundlage von historischen Daten zu den Verhaltensmustern der Kunden in Kombination mit anstehenden Ereignissen wie Ferienzeiten oder Saisonschlussverkäufen, die zu Absatzsteigerungen bei bestimmten Artikeln führen können, die vorzuhaltenden Warenbestände zu ermitteln.
Fehlmengen vermeiden
Eine Erweiterung der Bestandsoptimierung ist das Vermeiden von Fehlmengen. Diese stellen eine große Herausforderung für Einzelhändler dar, da die Verbraucher sich rasch anderen Unternehmen zuwenden, wenn Sie die gewünschten Waren nicht schnell genug bekommen können.
Die Datenanalyse für die Bestandsoptimierung unterstützt Sie beim Berechnen der Vorlaufzeiten (die Anzahl der Tage, bis ein Artikel nach der Bestellung in Ihrem Lager eintrifft). Diese Vorlaufzeit kann dann mit den aktuellen Vertriebsdaten zusammengeführt werden, um den Sicherheitsbestand zu schätzen und Einzelhändler darüber zu informieren, wann sie nachbestellen müssen.
Prädiktive Wartung
Eine Lösung für die prädiktive Analyse kann die Verantwortlichen für Lieferketten dabei unterstützen, die Betriebskosten und Ausfallzeiten zu reduzieren, indem potenzielle Probleme aufgedeckt werden, noch bevor sie tatsächlich auftreten. Zusätzlich zur prädiktiven Analyse für die Produktionsplanung können Unternehmen prädiktive Modelle verwenden, um die Wartung zu vereinfachen und so teure Ausfälle zu vermeiden, die mit etwas Vorbereitung hätten verhindert werden können.
Lösungen für die prädiktive Anlagenüberwachung helfen Unternehmen dabei, die mit ungeplanten Ausfällen verbundenen Kosten zu senken, indem sie Reparaturen vorzeitig eintakten, statt unerwartete Anlagenausfälle aufgrund von verschlissenen Maschinenteilen bewältigen zu müssen, die zu Produktionsverzögerungen oder übermäßigem Ausschuss bei den Produkten führen.
Erfahren Sie, wie die prädiktive Analyse Produktausfälle prognostizieren und verhindern kann.
Routenplanung
Lösungen für die prädiktive Flottenoptimierung unterstützen Unternehmen in der Lieferkette dabei, neue Wege zu finden, um wichtige Metriken der Lieferkette mit Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren, z. B. Standortdaten der Fahrzeuge, Schätzungen der Lieferzeit auf der Grundlage der täglich zurückgelegten Wegstrecke und andere relevante Kennzahlen, die sich auf die Routenplanung auswirken. In prädiktiven Routenmodellen werden Faktoren wie erwartete Wegezeiten mit aktuellen unternehmensspezifischen Aspekten zusammengeführt, z. B. Flottenverfügbarkeit, Einsatzpläne der Fahrer, Fracht, Ladestellen, Ferien usw.
Die prädiktive Analyse kann Logistikunternehmen dabei helfen, ihre Routen zu optimieren, indem Straßenabschnitte mit tendenziell dichterem Verkehr oder Staus identifiziert werden. So können Sie die Transportzeiten für eine bestimmte Frachtmenge auf diesen Straßen besser bestimmen, ohne dass sie von den tatsächlichen Verhältnissen überrascht werden. Die prädiktive Modellierung ist außerdem nützlich, wenn rasch auf unerwartete Ereignisse wie Extremwetter oder eine vorübergehende Änderung der Einsatzpläne reagiert werden muss.
Erfahren Sie, wie Minitab die Lieferzeiten für eine optimierte Lieferkette verbessern kann.
Kostenoptimierung
Hersteller können die prädiktive Analyse zur Optimierung der Preisfindungsstrategien nutzen, indem sie auf der Grundlage von historischen Daten zum Umsatzvolumen von Produkten zu unterschiedlichen Preisen und Marktbedingungen, z. B. Wechselkurse, Inflation und Rohmaterialkosten, optimale Preispunkte ermitteln.
Die Verantwortlichen für Lieferketten können prädiktive Modelle nutzen, um ein Basismodell zu erstellen, das historische Daten berücksichtigt und eine genaue Prognose liefert, was geschehen wird, wenn sich bestimmte Bedingungen nicht ändern. Sollten sie rabattierte Preise anbieten? Oder die Gewinnspanne anheben? Durch die prädiktive Modellierung gewinnen Unternehmen tiefgreifende Einblicke, wie sich die verschiedenen Faktoren, z. B. Preisänderungen und Werbekampagnen, auf Kaufentscheidungen auswirken, was es den Spezialisten für die Lieferkette ermöglicht, die Preisfindungsstrategien entsprechend anzupassen und die Umsätze weiter zu steigern.
Risikomanagement
Unternehmen in der Lieferkette nutzen die prädiktive Analyse im Rahmen des Risikomanagements, um mögliche Risiken zu identifizieren, die zu Störungen der Lieferkette führen können. Die Popularität von sozialen Medien und die enormen Datenmengen, auf die wir inzwischen zurückgreifen können, haben zu neuen Modellen geführt, die Big-Data-Analytik nutzen und dazu beitragen, die Auswirkungen von Störungen der Lieferkette abzumildern. Ein Unternehmen kann seine Lieferketten kartieren und Daten aus sozialen Medien zu Streiks, Bränden oder Insolvenzen verwenden, um Störungen der Lieferkette zu verfolgen und noch vor der Konkurrenz proaktiv Maßnahmen zu ergreifen.
Ohne prädiktive Analysen sind Unternehmen dazu gezwungen, geschäftliche Entscheidungen basierend auf alten Daten zu treffen. Im Gegensatz dazu nutzt die prädiktive Analyse für Lieferketten historische Daten und Echtzeit-Trends, um Modelle für verschiedene Szenarien zu generieren und mögliche Lösungen zu ermitteln. So wissen die Unternehmen genau, wie sie auf Probleme wie Lieferverzögerungen, Preisspitzen für die Fracht und Einschränkungen bei den Kapazitäten der Transportunternehmen reagieren müssen.
Kundenzufriedenheit
Mit prädiktiven Modellen können Unternehmen Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen und so die Kundenerfahrung verbessern. Computermodelle können Auskunft darüber geben, was Kunden wahrscheinlich als Nächstes kaufen und wann sie eine Bestellung möglicherweise stornieren oder ein Produkt zurückgeben. Die prädiktive Analyse in den Algorithmen für das Lieferkettenmanagement kann prädiktive Muster und Trends zu den Käufern aufdecken, wodurch Unternehmen basierend auf den erfassten Kundendaten Produkte empfehlen oder individualisierte Preise anbieten können.
Die prädiktive Analyse kann auch zum Segmentieren der Kunden verwendet werden. Dies erleichtert es den Unternehmen, die Netze der Lieferketten und die Preispunkte der Produkte entsprechend der Nachfrage anzupassen oder neue Produkte auf dem Markt einzuführen, wenn bestimmte Arten von Käufern diese wahrscheinlicher kaufen werden.
Qualitätsverbesserung
Fertigungsunternehmen können mit der prädiktiven Analyse Muster und Trends in Fertigungsprozessen ermitteln, sodass sie Qualitätsprobleme vorwegnehmen und verhindern können, noch bevor sie auftreten. Hierzu können Daten aus zahlreichen Quellen wie Sensormesswerte, Maschinenaufzeichnungen und Ergebnisse von Qualitätskontrollen herangezogen werden. Hersteller können mit Hilfe von KI- und ML-Algorithmen Muster und Abweichungen in den Daten erkennen, die auf künftige Qualitätsprobleme hinweisen, und vorbeugende Maßnahmen ergreifen.
Dies kann dazu beitragen, die Menge an fehlerhaften Produkten stark zu senken und die Güte der gesamten Produktlinie anzuheben, was die Zufriedenheit und Treue der Verbraucher steigert. Außerdem können die Produzenten es vermeiden, Zeit und Geld für Nacharbeit und Ausschuss zu verschwenden, indem Sie Qualitätsprobleme früh im Produktionsprozess erkennen und beheben.
Erfahren Sie, wie einer der weltweit führenden Hersteller von Haushaltsgeräten Millionen von Dollar einsparte, indem er die Werkzeuge für die prädiktive Analyse von Minitab in seine Verbesserungsinitiativen integrierte.
Nutzen Sie die Möglichkeiten der prädiktiven Analyse mit Minitab
Wenn es einen Faktor gibt, der Organisationen von anderen abhebt, dann ist es sicherlich die Fähigkeit, die Anforderungen genau zu prognostizieren. Ob es einfach um das Umsatzvolumen von morgen oder um etwas komplexeres wie den langfristigen Lebenszyklus eines Produkts geht – Organisationen, die die prädiktive Analyse einsetzen, sind anderen einen Schritt voraus.
Eine von Gartner durchgeführte Untersuchung hat ergeben, dass Unternehmen, die ihre Lieferketten prädiktiv managen, ihre Bestände dank genauerer Nachfrageprognosen um 20–30 % reduzieren können.
Mit der leistungsstarken Software von Minitab können Sie ganz einfach datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage von prädiktiven Analysen treffen. Mit unserer marktführenden, flexiblen und benutzerfreundlichen Software können Sie Einblicke gewinnen sowie Ergebnisse prognostizieren und verbessern. So optimieren Sie jeden Aspekt Ihrer Lieferkette.
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