Was ist präskriptive Analytik? (Ein vollständiger Leitfaden)
In der heutigen datengesteuerten Umgebung sind Unternehmen ständig auf der Suche nach Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer Entscheidungsprozesse. Sie wollen fundierte und zeitnahe Entscheidungen treffen, um die Produktion zu steigern und das Wachstum zu fördern. Die präskriptive Analytik ist eine leistungsstarke Technologie, die künftige Ergebnisse vorhersagt und proaktive Vorschläge zur Verbesserung der Ergebnisse liefert. Im Folgenden werden wir das Konzept dieser Analysen, ihre Funktionsweise, reale Anwendungen sowie ihre Vorteile und Herausforderungen untersuchen.
Was ist präskriptive Analytik?
Bei der präskriptiven Analyse reicht es nicht aus, nur zu beschreiben, was passiert ist oder vorherzusagen, was passieren könnte. Sie integriert historische Daten mit fortschrittlichen Algorithmen und Optimierungsmodellen, um spezifische Maßnahmen zu empfehlen. Wenn Unternehmen diese Strategie verfolgen, können sie präzisere und fundiertere Entscheidungen treffen.
Das Ziel der präskriptiven Analyse besteht darin, die optimale Maßnahme für eine bestimmte Situation zu empfehlen. Dies steht im Gegensatz zur prädiktiven Analytik, die sich auf zukünftige Ergebnisse konzentriert, und zur deskriptiven Analytik, die sich mit vergangenen Trends befasst.
Eines der Hauptziele dabei ist die Verbesserung der Ergebnisse durch umsetzbare Empfehlungen. Sie können diesen Ansatz in verschiedenen Bereichen Ihres Unternehmens anwenden, vom Lieferkettenmanagement bis hin zu Strategien zur Kundenbindung. Durch die Nutzung von Vergangenheits- und Echtzeitdaten sowie fortschrittlichen Algorithmen können Unternehmen Prozesse rationalisieren und die Entscheidungsfindung verfeinern.
Die präskriptive Analytik ist ein schnell wachsender Sektor innerhalb des breiteren Marktes. Branchenanalysten erwarten für die nächsten Jahre ein starkes Wachstum des Marktes. Im Jahr 2024 schätzen Analysten den Wert des Marktes auf 16,3 Millionen USD [1].
Unternehmen nutzen zunehmend eine Vielzahl von Lösungen, die auf Daten basieren. Infolgedessen wird der Markt für die eng verwandte prädiktive Analytik bis 2028 voraussichtlich auf 41,52 Mrd. USD anwachsen [2]. Dieser Anstieg verdeutlicht die zunehmende Bedeutung fortschrittlicher Analysen für eine intelligentere Entscheidungsfindung in allen Branchen.
Wie funktionieren präskriptive, deskriptive und prädiktive Analysen?
Die Grundlage: Deskriptive, diagnostische und prädiktive Analytik
Bevor Sie die Verschreibungsanalyse einsetzen können, müssen Sie eine solide Grundlage in der deskriptiven und prädiktiven Analyse schaffen. Die deskriptive Analyse bietet Einblicke in vergangene Trends. Bei der prädiktiven Analyse werden statistische Modelle und maschinelles Lernen eingesetzt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse schlägt die präskriptive Analytik praktische Methoden vor, die Unternehmen anwenden können.
Ein Beispiel ist die Möglichkeit, vergangene Daten über das Verhalten von Kunden auszuwerten. Sie kann zukünftige Trends vorhersagen, gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenbindung vorschlagen oder das Produktangebot optimieren. Durch die Kombination von Erkenntnissen aus der deskriptiven und prädiktiven Analytik liefert die präskriptive Analytik Unternehmen klare und umsetzbare Anleitungen.
Schlüsseltechniken der präskriptiven Analytik
Um präskriptive Analysen wirksam einzusetzen, verwenden Unternehmen verschiedene Tools wie Optimierungsmodelle, Simulationen und Algorithmen für maschinelles Lernen. Diese Methoden ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Szenarien zu untersuchen, Kompromisse zu bewerten und die besten Handlungsoptionen zu finden.
So verwenden Unternehmen beispielsweise Optimierungsmodelle, um bestimmte Ziele zu maximieren oder zu minimieren, etwa die Kosten zu senken oder die Produktionseffizienz zu steigern. Mit Hilfe von Simulationsmodellen können Unternehmen vorhersehen, wie sich verschiedene Aktivitäten in der Zukunft entwickeln werden. Darüber hinaus verfeinern Algorithmen des maschinellen Lernens kontinuierlich die Empfehlungen auf der Grundlage neu verfügbarer Daten. So wird sichergestellt, dass sich die präskriptive Analytik mit den sich ändernden Bedingungen weiterentwickelt.
Praktische Anwendungen der präskriptiven Analytik
In der verarbeitenden Industrie spielt die präskriptive Analytik eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Lieferketten. Durch die Analyse vergangener Verkaufsdaten, zukünftiger Wettervorhersagen und der Leistung von Lieferanten kann die präskriptive Analytik die nächsten Schritte vorschlagen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Störungen zu reduzieren, die Bestandsverwaltung zu verbessern und die Gesamtleistung der Lieferkette zu steigern. Hersteller können diese Analysen nutzen, um Veränderungen in der Nachfrage vorherzusagen und die Produktion zu ändern, um angemessene Lagerbestände zu gewährleisten.
Ein Unternehmen, das eine präskriptive Analyselösung für die Lieferkettenplanung eingesetzt hat, ist Unilever. Die "Spreads"-Abteilung von Unilever nutzte die Optimierungsplattform von River Logic, um die optimale Produktionszuteilung für jedes Produkt in den Fabriken zu ermitteln [3]. Ziel war es, ein Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage herzustellen und gleichzeitig die Kosten, den Bestand und das Produktionsniveau unter Kontrolle zu halten. Die Auswirkungen waren dramatisch.
Unilever ging von der Jahresplanung zu einem flexiblen Monatsplan über. Durch diese Änderung wurde jeder Planungszyklus von mehreren Monaten auf nur 1-2 Tage verkürzt. Dieser enorme Effizienzgewinn bedeutete, dass die Planer 12 Zyklen pro Jahr statt einem durchführen konnten, was die Agilität erheblich verbesserte. Die optimierten Pläne führten auch zu erheblichen Einsparungen und einer radikalen Senkung der Kosten für verkaufte Waren.
Bei Verspätungen kann die präskriptive Analytik auch neue Lieferwege oder andere Anbieter vorschlagen. Diese Anpassungen werden in Echtzeit vorgenommen, was den Unternehmen hilft, einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten und Geld zu sparen.
Vorteile der präskriptiven Analytik
1) Bessere Entscheidungsfindung
Einer der Hauptvorteile der präskriptiven Analytik ist ihre Fähigkeit, die Entscheidungsfindung zu verbessern. Durch das Angebot datengestützter Empfehlungen können Unternehmen ihre Entscheidungen nicht mehr nach dem Bauchgefühl treffen, sondern datengestützte Vorschläge unterbreiten. Die strategische Planung wird dadurch effektiver. Sie deckt ein breites Spektrum von Unternehmensfunktionen ab, von Marketing und Produktentwicklung bis hin zu Finanzen und Betrieb.
Eine Anwendung der präskriptiven Analytik findet sich im Finanzsektor, wo sie dazu beiträgt, Anlageportfolios so zu optimieren, dass maximale Erträge bei geringem Risiko erzielt werden. Im Gesundheitswesen werden präskriptive Analysen eingesetzt, um die beste Behandlungsmethode für ihre Patienten zu finden. Dieser Ansatz führt zu besseren Gesundheitsergebnissen.
2) Verbesserte betriebliche Effizienz und Kostensenkung
Die präskriptive Analytik hilft Unternehmen nicht nur, Geld zu sparen, sondern verbessert auch die betriebliche Effizienz erheblich. Durch die Feinabstimmung ihrer Lieferketten, Produktionspläne und Marketingstrategien können Unternehmen kostengünstigere Methoden ermitteln. So kann die präskriptive Analytik beispielsweise optimierte Bestandsverwaltungspraktiken empfehlen und eine effizientere Ressourcenzuweisung vorschlagen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Verschwendung zu reduzieren und die Gesamtrentabilität zu verbessern.
Herausforderungen und Grenzen
1) Herausforderungen bei der Datenqualität und -integration
Die präskriptive Analyse ist zwar sehr vielversprechend, ihr Erfolg hängt jedoch stark von der Qualität und Integration der Daten ab. Schlechte Vorschläge und schlecht informierte Entscheidungen können aus ungenauen oder unvollständigen Daten resultieren.
Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen der Sammlung hochwertiger Daten oberste Priorität einräumen. Um präskriptive Analysen so zuverlässig wie möglich zu machen, sollten sie außerdem effiziente Integrationssysteme über verschiedene Prozesse und Abteilungen hinweg einrichten. Ohne saubere und gut integrierte Daten fehlt es den durch präskriptive Analysen gewonnenen Erkenntnissen an Präzision, wodurch die Wirksamkeit der Empfehlungen untergraben wird.
2) Komplexität und Kosten
Die Implementierung von präskriptiven Analysen kann komplex und kostspielig sein, insbesondere für kleinere Unternehmen. Die Entwicklung und Implementierung komplexer Algorithmen und maschineller Lernmodelle erfordert einen hohen finanziellen und personellen Einsatz. Außerdem erfordert die Integration der präskriptiven Analytik in bestehende Geschäftssysteme spezielle Kenntnisse und Ressourcen. Während die anfänglichen Investitionen beträchtlich sein können, rechtfertigen die Vorteile, wie z. B. eine verbesserte Entscheidungsfindung und eine größere betriebliche Effizienz, in der Regel die Ausgaben.
Schlussfolgerung
Mit Hilfe der präskriptiven Analytik können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung verbessern, ihre Abläufe rationalisieren und Kosten senken. Durch den Einsatz von Daten, maschinellem Lernen und Optimierungstechniken können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um das strategische Wachstum voranzutreiben. Die Datenqualität, die Integration und die Kosten der präskriptiven Analytik sind jedoch einige der Hindernisse, die Unternehmen überwinden müssen.
Für Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, ist die Einführung von präskriptiver Analytik ein logischer Schritt zu nachhaltigem Erfolg. Intelligentere, datengestützte Entscheidungen können die Ergebnisse in einer Reihe von Bereichen verbessern, wenn Unternehmen präskriptive Analytik einsetzen.
Um präskriptive Analysen effektiv zu integrieren, braucht es mehr als nur Technologie. Es bedarf zuverlässiger, hochwertiger Teile und Systeme, die diese fortschrittlichen Lösungen unterstützen können.
EU Automation spielt eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, dass Ihre Lieferkette ihr volles Potenzial entfaltet. Wir bieten eine breite Palette von Teilen für die industrielle Automatisierung. Unser Ziel ist es, Sie auf Ihrem Weg zu einer intelligenteren Entscheidungsfindung zu unterstützen, um die betriebliche Effizienz zu steigern und Ausfallzeiten zu reduzieren.
Zitate:
[1] https://www.globalgrowthinsights.com/market-reports/prescriptive-analytics-market-106583
[2] https://www.statista.com/statistics/1286871/predictive-analytics-market-size/
