Predictive Analytics

Hvad bruges Predictive Analytics til?

Inden for lagerstyring kan Predictive Analytics bruges til en lang række formål – for eksempel:

• Efterspørgselsprognoser: Forudsig hvilke varer, der bliver efterspurgt i fremtiden, så du kan tilpasse din lagerbeholdning.
• Indkøbsplanlægning: Bestil varer hjem på det rigtige tidspunkt i de rigtige mængder – og undgå både over– og underbeholdning.
• Optimering af lagerplads: Forvent hvilke varer der kommer til at fylde mest, og planlæg lagerlayout derefter.
• Forebyggelse af flaskehalse: Identificér risici i forsyningskæden, før de bliver til reelle problemer.
• Kundeanalyse: Forudsig kundeadfærd og tilpas dit sortiment eller kampagner derefter.

Typer af Predictive Analytics

Predictive Analytics dækker over flere forskellige teknikker og modeller, som hver især kan bruges til at forudsige specifikke hændelser eller adfærd. Her er nogle af de mest anvendte typer – særligt relevante i sammenhæng med lagerstyring, indkøbsstyring og ordrestyring:

Forecasting (Prognosemodeller):
Den mest klassiske form for Predictive Analytics. Her bruger man historiske data – fx salgstal, sæsonudsving eller kampagneeffekter – til at forudsige fremtidig efterspørgsel. Perfekt til at planlægge lagerbeholdning og undgå både over- og underlager.

Klassifikation:
En metode, der sorterer data i kategorier. I en lagerkontekst kan det bruges til at forudsige, hvilke produkter der har høj sandsynlighed for at blive returneret, eller hvilke ordrer der risikerer at blive forsinkede.

Regressionsanalyse:
Bruges til at finde sammenhænge mellem forskellige faktorer – fx hvordan prisændringer påvirker efterspørgslen, eller hvordan leveringstid afhænger af geografisk placering og lagerkapacitet.

Klyngeanalyse (Clustering):
Segmenterer data i grupper med lignende adfærd eller karakteristika. Det kan fx bruges til at identificere produktgrupper, der har samme omsætningsmønster, eller kundetyper med ensartede købsbehov.

Anomalidetektion:
Finder afvigelser i data – f.eks. pludselige udsving i vareforbrug eller uventede forsinkelser i transport. Det hjælper med at opdage fejl og reagere hurtigt på uforudsete hændelser i forsyningskæden.

Hvem kan få glæde af Predictive Analytics?

Predictive Analytics kan give værdi til stort set alle typer virksomheder – men især:

• Webshops og detailvirksomheder, der skal tilpasse lageret efter sæsonudsving og kampagner
• Producenter, som har brug for at forudse efterspørgslen på komponenter og råvarer
• Engrosvirksomheder, der vil optimere genbestillingsprocesser og minimere dødlager
• Logistik- og distributionsselskaber, som vil forudse kapacitetsbehov og transportmønstre

Vil du blive skarpere på lagerstyring med data?

Tilmeld dig vores nyhedsbrev, hvor vi deler tips til at optimere lager og indkøb med data, ny teknologi og de nyeste trends inden for supply chain.