Predictive Analytics

Vad används Predictive Analytics till?

Inom lagerhantering kan Predictive Analytics användas till en rad olika ändamål – till exempel:

Efterfrågeprognoser: Förutse vilka produkter som kommer att efterfrågas i framtiden så att du kan anpassa lagernivåerna.

Inköpsplanering: Beställ rätt varor vid rätt tidpunkt i rätt mängd – och undvik både överlager och brist.

Optimering av lageryta: Förutse vilka produkter som kommer att ta mest plats och planera lagerlayouten därefter.

Förebyggande av flaskhalsar: Identifiera risker i leveranskedjan innan de blir till faktiska problem.

Kundanalys: Förutse kundbeteende och anpassa sortiment eller kampanjer därefter.

Typer av Predictive Analytics

Predictive Analytics omfattar flera olika tekniker och modeller som var och en kan användas för att förutsäga specifika händelser eller beteenden. Här är några av de mest använda – särskilt relevanta för lagerstyrning, inköpsstyrning och orderhantering:

1. Forecasting (Prognosmodeller)
Den mest klassiska formen av förutsägande analys. Här används historiska data – till exempel försäljningssiffror, säsongssvängningar eller kampanjeffekter – för att förutsäga framtida efterfrågan. Perfekt för att planera lagernivåer och undvika både över- och underlager.

2. Klassificering
En metod som sorterar data i kategorier. Inom lagerkontext kan den användas för att förutsäga vilka produkter som sannolikt kommer att returneras eller vilka ordrar som riskerar att bli försenade.

3. Regressionsanalys
Används för att identifiera samband mellan olika faktorer – till exempel hur prisförändringar påverkar efterfrågan eller hur leveranstiden beror på geografisk placering och lagerkapacitet.

4. Klusteranalys (Clustering)
Delar in data i grupper med liknande beteende eller egenskaper. Det kan till exempel användas för att identifiera produktgrupper med liknande omsättningsmönster eller kundtyper med likartade köpbeteenden.

5. Anomaliidentifiering
Upptäcker avvikelser i data – till exempel plötsliga svängningar i varuförbrukning eller oväntade förseningar i transport. Detta hjälper till att snabbt upptäcka fel och agera på oförutsedda händelser i leveranskedjan.

Vem har nytta av Predictive Analytics?

Predictive Analytics kan skapa värde för i stort sett alla typer av företag – men särskilt:

• E-handels– och detaljhandelsföretag som behöver anpassa lagret efter säsongsvariationer och kampanjer 
• Tillverkare som vill kunna förutse efterfrågan på komponenter och råvaror 
• Grossistföretag som vill optimera påfyllningsprocesser och minimera död lagerhållning 
• Logistik- och distributionsföretag som vill förutse kapacitetsbehov och transportmönster 

Vill du bli vassare på datadriven lagerhantering?

 Prenumerera på vårt nyhetsbrev där vi delar tips om hur du kan optimera lager och inköp med hjälp av data, ny teknik och de senaste trenderna inom supply chain.