Predictive analytics

Predictive analytics – przewidywanie przyszłości w logistyce

Czy jesteśmy w stanie przewidywać przyszłość? Choć pytanie to brzmi dziwnie i nielogicznie, to w świecie biznesu i logistyki jest to coraz bardziej realne. Dzięki rozwojowi technologii analitycznych i sztucznej inteligencji firmy potrafią prognozować popyt, optymalizować trasy dostaw, a nawet przewidywać awarie sprzętu. Kluczem do tego jest predictive analytics, czyli analityka predykcyjna – narzędzie, które zmienia sposób, w jaki działa współczesny biznes i logistyka.

Czym jest analityka danych?

Istnieje wiele różnych podejść do analityki danych, która zapewnia przedsiębiorstwom podstawowe informacje dotyczące ich funkcjonowania. Wraz z rozwojem technologii i możliwości obliczeniowych analityka danych coraz bardziej się rozwija. Obecnie można mówić o kilku poziomach jej zaawansowania.

Pierwszym z nich jest podejście opisowe, nazywane często analityką opisową. Polega ono na odpowiadaniu na pytanie: „co się wydarzyło?”. Dane historyczne są zestawiane w raportach, wykresach i zestawieniach, które pokazują na przykład liczbę zrealizowanych zamówień w danym miesiącu lub średni czas dostawy. Taki sposób pracy z danymi pozwala zrozumieć przeszłość, ale nie daje bezpośrednich wskazówek co do przyszłości.

Kolejny poziom to podejście diagnostyczne, czyli analityka diagnostyczna. Tutaj celem jest odpowiedź na pytanie: „dlaczego coś się wydarzyło?”. Dane są porównywane, dzielone na kategorie i zestawiane z dodatkowymi informacjami, aby znaleźć przyczyny opóźnień, błędów czy wzrostu kosztów. Przykładem może być sprawdzenie, czy zatory drogowe, awarie pojazdów lub braki kadrowe miały wpływ na terminowość dostaw.

Następnym krokiem jest analityka predykcyjna (ang. predictive analytics), czyli podejście skupione na pytaniu: „co prawdopodobnie wydarzy się w przyszłości?”. W tym przypadku wykorzystuje się metody statystyczne, uczenie maszynowe oraz duże zbiory danych historycznych, aby budować modele przewidujące nadchodzące zdarzenia. Nie chodzi o zgadywanie przyszłych zdarzeń, lecz o obliczanie prawdopodobieństw na podstawie wzorców zauważonych w danych.

Najbardziej zaawansowanym poziomem jest podejście preskryptywne (ang. prescriptive analytics). Jego celem jest odpowiedź na pytanie: „co powinniśmy zrobić w przyszłości?”. Na podstawie prognoz systemy sugerują konkretne działania, na przykład zmianę trasy transportu, zwiększenie zapasów w danym magazynie lub przesunięcie dostaw do innego centrum dystrybucyjnego.

Na czym polega analityka predykcyjna?

Predictive analytics opiera się na założeniu, że dane z przeszłości zawierają pewne wzorce, które powtarzają się w przyszłości, choć oczywiście od tej zasady są wyjątki. Jeśli przez kilka lat w okresie przedświątecznym obserwowano wzrost liczby zamówień, to istnieje duże prawdopodobieństwo, że podobny wzrost wystąpi również w kolejnym roku.

Proces tworzenia prognoz zwykle obejmuje kilka etapów. Dane są najpierw zbierane z różnych źródeł, takich jak: systemy magazynowe, rejestry transportowe czy informacje pogodowe. Następnie są porządkowane i przygotowywane do dalszej obróbki. Kolejnym krokiem jest budowa modelu matematycznego, informatycznego lub symulacyjnego, który uczy się zależności występujących w danych. Na końcu model jest sprawdzany i wykorzystywany do przewidywania przyszłych zdarzeń.

Współcześnie predictive analytics bardzo często wykorzystuje metody uczenia maszynowego oraz sztuczną inteligencję. Algorytmy tego typu potrafią samodzielnie wyszukiwać zależności w dużych zbiorach danych i poprawiać swoje prognozy wraz z napływem nowych informacji.

Jak można wykorzystywać analitykę predykcyjną w logistyce?

Logistyka oferuje wiele obszarów, w których prognozowanie przyszłości ma ogromną wartość praktyczną. Jednym z najważniejszych zastosowań jest przewidywanie popytu. Firmy logistyczne i handlowe starają się z wyprzedzeniem określić, jakie produkty będą zamawiane i w jakich ilościach. Dzięki temu można odpowiednio zaplanować produkcję, transport oraz poziom zapasów w magazynach. Zbyt małe zapasy prowadzą do braków towarów, zaś zbyt duże do zamrażania kapitału i problemów z przechowywaniem.

Kolejnym przykładem jest planowanie tras i czasu dostaw. Na podstawie danych o ruchu drogowym, pogodzie, porach roku oraz historii przejazdów można przewidywać, które trasy będą najbardziej obciążone i gdzie mogą pojawić się opóźnienia. Systemy logistyczne coraz częściej potrafią dynamicznie dostosowywać trasy, aby zwiększyć punktualność dostaw.

Analityka predykcyjna znajduje również zastosowanie w utrzymaniu floty transportowej. Analizując dane z czujników zamontowanych w pojazdach, dotyczące np. temperatury silnika, zużycia paliwa czy liczby przejechanych kilometrów, można przewidywać awarie zanim do nich dojdzie. Pozwala to planować przeglądy techniczne w dogodnym momencie i unikać kosztownych przestojów.

Istotnym obszarem jest także zarządzanie magazynami. Prognozy dotyczące napływu i wydawania towarów pomagają lepiej planować pracę personelu, rozmieszczenie produktów na półkach oraz wykorzystanie dostępnej przestrzeni.

Poniżej przedstawione zostały wybrane korzyści wynikające z wykorzystywania analityki predykcyjnej, z głównym nastawieniem na logistykę. Zostały one zestawione z możliwymi wyzwaniami oraz ograniczeniami, jakie wiążą się ze stosowaniem zaawansowanej analityki danych we współczesnych przedsiębiorstwach.

Korzyści	Wyzwania i ograniczenia
Podejmowanie decyzji w sposób świadomy i w oparciu o dane	Konieczność posiadania wysoce jakościowych danych
Możliwa redukcja kosztów operacyjnych	Zagrożenie nadmiernego zaufania do modeli prognostycznych
Lepsze prognozowanie popytu i tras transportowych	Inwestycje finansowe
Redukcja pustych przebiegów, nadmiarowych zapasów oraz nieplanowanych napraw	Posiadanie pracowników o wysokich kompetencjach i specjalistycznych umiejętnościach
Wzrost efektywności i konkurencyjności przedsiębiorstw	Problemy dotyczące ochrony i prywatności danych
Poprawa jakości obsługi klienta – poprawa terminowości, zmniejszenie liczby braków i szybka reakcja na zmiany
Wsparcie zrównoważonego rozwoju, m.in. poprzez optymalizację transportu

Podsumowanie

Analityka predykcyjna stanowi jeden z najważniejszych kierunków rozwoju współczesnej logistyki. Dzięki wykorzystaniu danych i nowoczesnych metod obliczeniowych możliwe jest nie tylko lepsze zrozumienie tego, co już się wydarzyło, ale przede wszystkim świadome przygotowanie się na przyszłość.

Choć predictive analytics nie daje stuprocentowej pewności, jej umiejętne wykorzystanie pozwala ograniczać ryzyko, zwiększać efektywność i podejmować trafniejsze decyzje. W świecie pełnym zmienności i niepewności taka umiejętność przewidywania przyszłości staje się coraz bardziej cenna.

Bibliografia

Autor: mgr inż. Kamil Wysocki, Instytut Zarządzania, Wydział Organizacji i Zarządzania Politechniki Łódzkiej

Redakcja: dr inż. Barbara Galińska, Instytut Zarządzania, Wydział Organizacji i Zarządzania Politechniki Łódzkiej

You May Also Like

Open Registers i Flags of Convenience

Znaczenie małych portów wodnych

Nasza Lokalizacja

Szkolenia w BCU już od września