预测分析将如何改变明天的供应链

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预测分析将如何改变明天的供应链

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-25

在预测性环境中制造机器学习
机器学习-一种人工智能（AI），可为计算机提供学习而无需经过明确编程的能力-几乎是我们日常生活中各个方面的一部分，以信用卡欺诈警报为例，机器会随着时间的推移学习您的常规活动，因此当您的信用卡进行可疑交易时，信贷公司会立即冻结您的帐户，数据是这种技术发展趋势背后的主题，简而言之，可用的数据比以往任何时候都多，因此有足够的数据来推动预测算法。

现代组织正在这种可预测的环境中调整业务实践，以适应不断变化的需求
特别是对于制造商而言，机器学习可以在几个领域对他们的底线以及预测分析的整体客户体验产生积极影响，预测预测分析的未来，在这些进步之后，哪些行业是通过预测分析进行转型的沃土？物联网（IoT）和预测分析可以在众多行业中提供售后服务价值，但在具有部分密集型产品且可在现场或仓库维修的行业中，它们吸引力。

随着技术平台的成熟以及实施物联网和预测分析解决方案的成本随着时间的推移而降低，制造商将开始加快将预测分析转变为战略优势的步伐。以下是进行预测分析的三个不同机会领域。

领域1：预测需求预测
高效的需求预测可以根据过去的事件和流行趋势预测产品和零件的未来需求，这是售后服务成功的关键，有了准确的需求图，制造商可以在产品首次销售后改善服务，而不必增加成本，诸如机器学习和基于云的库存管理解决方案之类的预测技术消除了积压，并使仓库能够相互合作（而不是每个仓库单独运行）来满足需求，终的结果是高服务零件填充率，高水平的产品正常运行时间，小的风险以及更高的客户服务水平。

领域2：预测性定价
许多制造商都依靠过去的定价惯例（例如成本加成模型和Excel电子表格）来定价服务零件，不幸的是，这导致零件和产品在不同位置以不同的价格出售-造成不良的客户体验以及制造商错失的获利机会，在使用预测算法来确定维修零件的价格时，制造商需要注意可能影响销售的各种因素，包括零件位置，季节性，天气和需求，借助预测功能，制造商可以将所有这些因素和其他因素结合在一起，以根据市场承受的情况自动调整价格。

领域3：预测性维护
中断修复服务模型是被动的且效率低下，50％的服务尝试失败，因为所需的服务部件在需要时不可用，这导致产品停机时间延长，产品所有者的收入损失以及客户不满意，借助物联网和预测分析，智能零件和传感器将检测零件何时将要发生故障，从而使制造商可以确定何时需要零件以及将零件主动发送到经销商或维修中心，而不是将它们存放在世界各地的库存位置，这使制造商可以减少过多的库存和成本，提高零件填充率，避免成本和计划外停机时间的中断，并终程度地提高客户忠诚度。

使用预测分析优化售后服务

众所周知，制造商的服务业务在其服务方面产生的收入和利润具有吸引力，尤其是与产品相比时，这使得优化服务方面对制造商的长期财务绩效越来越重要，结合与服务零件库存优化相关的近期财务收益，这正在推动多个行业的公司寻求机会，以提高其服务组织的财务价值，预测分析是售后服务组织成功的关键。

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