Predictive Analytics

Der Begriff „Predictive Analytics” bezeichnet ein Verfahren, mit dem sich auf der Grundlage vorhandener Daten Prognosen über aktuelle oder zukünftige Trends und Ereignisse erstellen lassen. 

In der Logistik werden beispielsweise Daten über die Auslastung des Fuhrparks gesammelt und analysiert, um selbige zu optimieren. Dabei stellen die historischen (gesammelten) Daten die bisherige Erfahrungsgrundlage dar. Diese wird um aktuelle Informationen ergänzt oder mit weiteren Daten verknüpft, sodass sich präzise Aussagen treffen lassen. 
Darüber hinaus lassen sich wiederkehrende Ereignisse und wichtige Strukturen oder Muster aus der Datenanalyse ablesen. 

Durch die vorausschauende Analyse, die auf maschinellem Lernen und der Entwicklung von Algorithmen basiert, wird also Wissen gewonnen, das sich für ein effizientes Management und rational begründete Entscheidungen nutzen lässt. Ziel ist es, Kapazitäten, Kosten und Personaleinsatz effizient zu planen und zu steuern. Das Verfahren eignet sich daher für den Einsatz in der Lagerhaltung und zur Verwaltung des Fahrzeugflotte ebenso wie für Personal- und Budgetentscheidungen. 

Ein einfaches Beispiel kann den Nutzen des Einsatzes von Algorithmen für die Logistik verdeutlichen: Bekannt ist, dass bestimmte Artikel zu Weihnachten oder an Ostern deutlich stärker nachgefragt werden als im Rest des Jahres. Daher müssen zusätzliche Kapazitäten für Lagerung, Verpackung, Vertrieb und Auslieferung eingeplant werden. Die vorhandenen Daten geben Aufschluss über das bisherige Kundenverhalten. Aktuelle Daten erweitern die Prognose, beispielsweise um Trends im Kundenverhalten oder die Verkehrs- und Wetterlage, sodass eine sinnvolle Planung möglich ist. 

Weitere typische Aufgabenbereiche, in denen Predictive Analytics zum Einsatz kommt, sind beispielsweise:

 
• die Erstellung von Kundenprofilen
• die Bestimmung von Angebot und Nachfrage
• die Ermittlung des Fahrzeug- und Personalbedarfs
• die Erfassung lagerinterner Prozesse
• der Vergleich mit den Verkaufszahlen oder Prognosen von Mitbewerbern (sofern Daten vorliegen)
• die Berechnung von Kosten-Nutzen-Relationen für Investitionen
• die Berücksichtigung von Ausfällen, Verspätungen oder Lieferschwierigkeiten

Problematische Situationen werden nicht allein erfasst, es lässt sich auch statistisch ermitteln, welche Maßnahmen sich als unwirksam erweisen, um diesen rechtzeitig entgegenzuwirken. Insgesamt erweist sich Predictive Analytics damit als sinnvolles Verfahren, von dessen Anwendung die gesamte Wertschöpfungskette profitiert.