Text: Selma Radovac, Shippeo
Affärsframgångar tenderar att kräva en god förståelse för siffror, vilket har blivit allt viktigare i vår big data-präglade tidsepok. Ny teknik har gjort det möjligt för oss att samla in enorma mängder information, men den verkliga fördelen handlar om vad den kan användas till.
Förutsägande analyser beskrivs som ”användning av data, statistiska algoritmer och maskininlärningstekniker för att identifiera sannolikheten för framtida resultat baserat på historiska data”, där slutmålet inte bara är att förstå vad som har hänt, utan även att kunna göra den bästa bedömningen av vad som händer i framtiden. Detta görs genom att utnyttja vetenskap och analytiska trender för att skapa algoritmer och formler, som matas med marknadsinsikter, ekonomisk information och andra relevanta data och trender, för att producera korrekta förutsägelser för att underlätta beslutsfattande och planering.
Därför ökar användningen av förutsägande analyser
Organisationer använder allt oftare prediktiva analyser för att hjälpa till att övervinna svåra utmaningar ochoch skapa nya möjligheter,. Vanliga användningsområden inkluderar riskminimering, verksamhetsförbättringar, bedrägeriupptäckter och optimering av marknadsföringskampanjer. Genom att identifiera mönster och bedöma sannolikheten för framtida händelser kan företag smidigare hantera sina dagliga arbetsuppgifter. Olika former av prediktiva analyser används allt oftare av alla affärsfunktioner för att hjälpa till att förutse händelser, undvika risker och skapa nya lösningar, vilket kan ha betydande inverkan på ett företags resultat.
I tillverknings- och fordonsindustrin används prediktiva analyser för att identifiera faktorer som kan leda till försämrad kvalitet och produktionsfel, samt för att optimera produkter, serviceresurser och distribution. Inom energibranschen hjälper de till att förutsäga utrustningsfel och framtida resursbehov, minska säkerhets- och pålitlighetsrisker eller att förbättra den övergripande prestandan. Återförsäljare använder prediktiva analyser för varuplanering och prisoptimering, för att beräkna effektiviteten av reklamevenemang och för att avgöra vilka erbjudanden som passar konsumenterna bäst.
Förutsägande supply chain-analyser
Prediktiva analyser gynnar företag inom supply chain-sektorn, både kring det dagliga verksamhetsutförandet och att utforma taktiska och strategiska program för att uppnå tillväxt- och intäktsmål. Genom att förutspå framtida supply chains och logistiska händelser kan de få konkurrensfördelar och minska kostnaderna som uppkommer på grund av exempelvis felbedömningar i lagerhållningen eller dålig hantering av varor, leveranser och tid.
Inom transportssektorn främjar prediktiva analyser beslutsfattande, samt tillför automation till supply chain-processer. Supply chains är dynamiska och utvecklas ständigt som svar på marknadens efterfrågan, konkurrenstryck och leveransbegränsningar. Ibland ökar kostnader och tillväxtmöjligheter förbises som ett resultat av oförutsedda utmaningar eller störningar. Förmågan att förutsäga dessa skulle hjälpa många företag att bli effektivare, mer produktiva och spara pengar.
Att observera historiska mönster och tillämpa instinkter räcker inte längre för att vara konkurrenskraftig i vår alltmer digitaliserade värld. Företagens förmåga att ställa korrekta prognoser är det som skiljer dem åt. Därför är användningen av precisa aktuella data och analyser nu djupt införlivad i planerings- och genomförandefaserna inom alla supply chains. I takt med att supply chains fylls alltmer med uppkopplade sensorer och IoT-teknik, blir prediktiva analyser idag mer kraftfulla än någonsin tidigare.
En övergång från reaktiva till förutsägande supply chain-transporter
Den primära rollen för en end-to-end-plattform för transportvisibilitet är att förutsäga en ETA (Estimated Time of Arrival). Att få en ETA för en pågående varutransport ger en lång rad fördelar. Genom att veta om förseningar i förväg kan reaktiva åtgärder vidtas, vilket minskar de negativa effekterna på kunden, vilket i sin tur leder till ökad kundnöjdhet. Dessa fördelar sammanfattar det sätt på vilket ETA:er kan frigöra större värde från en supply chain och förändra dess kapacitet – från ”reaktiv” till ”förutsägande”. Att dela en ETA med kunder ger dem synlighet över sin försändelse, samtidigt som det hjälper avsändare att hantera förväntningar, säkerställa tidsenliga leveranser, undvika produktionsstopp eller undvika att lager står tomma.
Skapa framtiden för släpvagstransporter med hjälp av realtidsdata
Ta till exempel den tyska släpvagnstillverkaren Krone, som genererar 1,9 miljarder euro i försäljning årligen och tillhandahåller transportfordon och utrustning på 15 nyckelmarknader över hela Europa. Inför en växande efterfrågan på släpvagnar med inbyggda funktioner för ETA-förutsägelser, för effektivare transporthantering, ville Krone addera fler uppkopplade tjänster till sin produktportfölj. Detta för att bättre tillgodose speditörernas föränderliga digitala krav.
Som ett första steg i Krones ambition att leda marknaden med en ny trailer-as-a-service (TaaS)- affärsmodell inledde de ett globalt strategiskt partnerskap med Shippeo för att samarbeta kring dataintegrerade tjänster i realtid för kunder som använder Krones egen telematiklösning. I och med samarbetet blev Krone den första trailertillverkaren att tillhandahålla ETA-förutsägelser i realtid, inom sin egen trailerhanteringslösning, Krone Telematics. Lösningen drivs av Shippeos egenutvecklade maskininlärningsalgoritm, som refererar till över 200 dataparametrar.
Supply chain visibility möjliggör för företag att ställa mer exakta prognoser baserade på delade data och insikter. Realtidsåtkomst till exakt beräknad ankomsttid (ETA) hjälper till att effektivisera och optimera verksamheten. Den ökade transparensen därutav ger bättre nätverksstabilitet och minskar den reaktionstid som behövs för att vidta förebyggande åtgärder, samt skapar tvärfunktionell kostnadseffektivitet – viktiga komponenter när det gäller att minska kostnaderna och bli mer konkurrenskraftig.
