Was ist Predictive Analytics und wie funktioniert es?
 

Predictive Analytics ist ein mathematisches Prinzip, das mithilfe von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz (KI) Wahrscheinlichkeiten aus historischen und aktuellen Daten ableitet. So lassen sich Muster, Zusammenhänge und Trends erkennen, die für Prognosen genutzt werden können, beispielsweise für Preisvorhersagen im Einkauf.

Die Methode verarbeitet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus internen und externen Quellen (Big Data). Diese Daten werden mithilfe von Verfahren wie Text Mining gesammelt und mit Elementen der Spieltheorie und/oder Simulationen kombiniert. Machine Learning ermöglicht es den Algorithmen, selbstständig aus den Daten zu lernen und ihre Vorhersagen kontinuierlich zu verbessern.

Einige der gängigsten Algorithmen in Predictive Analytics sind:
 

  • Regressionsanalyse: Zur Vorhersage von kontinuierlichen Werten, wie z.B. Preisen.
     
  • Zeitreihenanalyse: Zur Analyse von Daten, die über die Zeit erhoben wurden, z.B. Preisentwicklungen.
     
  • Entscheidungsbäume: Zur Klassifizierung von Daten und zur Identifizierung von Entscheidungsregeln.
     
  • Neuronale Netze: Zur Modellierung komplexer Zusammenhänge und Muster in den Daten.

Die zugrundeliegende Software ist im Laufe der Zeit dank fachbereichstauglicher Benutzeroberflächen zugänglicher und anwendungsfreundlicher geworden. Das sowie ihre zunehmende Genauigkeit machen die Methode für den Einkauf interessant.
 

Die Vorteile von Predictive Analytics im Einkauf
 

Bedarfs- und Preisprognosen gehören zu den wichtigsten Elementen strategisch angelegter Beschaffungsprozesse. Predictive Analytics unterstützt dabei, fundierte Entscheidungen im Lieferantenmanagement, Controlling, Warengruppenmanagement und Vertrieb zu treffen.

Besonders interessant ist Predictive Analytics für Preisvorhersagen und die damit verbundene Absatzmengenkalkulation. Die Software bietet folgende Vorteile:
 

  • Genauere Preisvorhersagen: Die Software analysiert eine Vielzahl von Faktoren, die den Preis beeinflussen, und liefert präzisere Prognosen als manuelle Berechnungen.
     
  • Echtzeit-Kontrolle von Preisen: Unternehmen können Preisänderungen in Echtzeit verfolgen und schnell reagieren.
     
  • Entwicklung von Szenarien: Die Software ermöglicht die Simulation verschiedener Szenarien und unterstützt so die Entscheidungsfindung.
     
  • Long-Term-Preisvorhersagen: Predictive Analytics kann auch für die langfristige Preisentwicklung neuer Produkte eingesetzt werden.
     

Der Einsatz von Predictive Analytics ermöglicht Unternehmen ein tieferes Verständnis des Marktes und ihrer Wettbewerber. Durch die Analyse großer Datenmengen können sie wertvolle Erkenntnisse über Marktbedingungen, Trends und Kundenverhalten gewinnen und so ihre Strategien optimieren. Gleichzeitig erlaubt Predictive Analytics die präzise Vorhersage zukünftiger Nachfrage- und Preisentwicklungen. Unternehmen können dadurch ihre Produktion, Beschaffung und Preisgestaltung besser planen und Engpässe oder Überbestände vermeiden.

Im Einkauf unterstützt Predictive Analytics bei der Optimierung von Bestellungen und der Auswahl von Lieferanten. Durch die präzise Vorhersage von Preisentwicklungen können Unternehmen den optimalen Bestellzeitpunkt ermitteln und Einkaufskosten minimieren. Die Analyse von Lieferantenrisiken und -leistungen ermöglicht eine fundierte Auswahl und Bewertung von Lieferanten.

Zudem trägt Predictive Analytics auch zur Optimierung von Lagerbeständen bei, indem die optimale Lagermenge ermittelt und so Lagerkosten gesenkt werden. Durch die Vermeidung von Überbeständen und Fehlmengen wird die Kapitalbindung reduziert.

Nicht zuletzt unterstützt Predictive Analytics Unternehmen bei der Effizienzsteigerung ihrer Lieferketten. Durch die Analyse von Transportzeiten, Lieferwegen und anderen logistischen Faktoren können Lieferzeiten verkürzt und potenzielle Probleme frühzeitig erkannt werden.
 

 

Predictive Analytics in der Praxis
 

Seine Fähigkeiten empfehlen Predictive Analytics für eine ganze Reihe von Anwendungsgebieten. Deshalb bedienen sich zahlreiche Branchen der Methode für unterschiedliche Zwecke. Eine Auswahl von Beispielen:
 

  • Finanzdienstleistungen: Finanzinstitute verwenden Machine-Learning-Techniken und quantitative Tools, um Kreditrisiken vorherzusagen.
     
  • Automobilbranche: Unternehmen, die autonome Fahrzeuge entwickeln, analysieren Sensordaten von vernetzten Automobilen und verbessern so Fahrerassistenz-Algorithmen.
     
  • Medizintechnik: Ein Asthma-Management-Gerät zeichnet die Atemgeräusche von Patienten auf, analysiert sie und bietet sofortiges Feedback über eine Smartphone-App, um Betroffenen den Umgang mit Asthma und der Lungenerkrankung COPD zu erleichtern.
     
  • Luft- und/Raumfahrt: Um die Betriebszeit von Flugzeugen zu verbessern und Wartungskosten zu verringern, hat ein Triebwerkshersteller eine Echtzeit-Analyseanwendung erstellt, die die Leistung der Teilsysteme für Öl, Treibstoff, Flugzeugstart, mechanischen Zustand und Steuerung vorhersagt.
     
  • Automatisierung und Maschinenbau: Ein Kunststoff- und Folienhersteller spart monatlich 50.000 Euro mit einer Anwendung für die Zustandsüberwachung und vorausschauende Instandhaltung, die Ausfallzeiten reduziert und Verschwendung minimiert.
     
  • Energieversorgung: Fortschrittliche Vorhersage-Apps verwenden Modelle, die die verfügbare Kapazität von Kraftwerken, das Wetter sowie den jahreszeitabhängigen Verbrauch überwachen.

 

Herausforderungen und Lösungsansätze bei der Implementierung von Predictive Analytics
 

Obwohl Predictive Analytics enorme Vorteile bietet, stehen Unternehmen bei der Implementierung vor verschiedenen Herausforderungen.

Die Genauigkeit der Vorhersagen hängt stark von der Qualität und Verfügbarkeit der Daten ab. Unvollständige, fehlerhafte oder inkonsistente Daten können zu verzerrten Ergebnissen führen. Aufgrund dessen müssen Unternehmen in eine robuste Dateninfrastruktur investieren, die die Erfassung, Bereinigung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht. Dazu gehören Data Warehouses, Data Lakes und ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load).

Zudem erfordert die Auswahl und Anwendung der richtigen Algorithmen und Modelle Fachwissen und Erfahrung, denn die Interpretation der Ergebnisse kann komplex sein und benötigt ein tiefes Verständnis der zugrundeliegenden statistischen Methoden. Dementsprechend sollten Unternehmen in die Schulung von Mitarbeitern investieren oder erfahrene Datenwissenschaftler einstellen. Der Einsatz von benutzerfreundlichen KI-Tools mit intuitiven Benutzeroberflächen kann diesen Prozess vereinfachen und die Analyseergebnisse der KI leichter verständlich machen.

Auch die Integration von Predictive Analytics in bestehende IT-Systeme und Geschäftsprozesse kann eine Herausforderung sein. Es ist wichtig, dass die Ergebnisse der Analysen nahtlos in die Entscheidungsfindungsprozesse integriert werden. Hierbei ist die Zusammenarbeit zwischen den IT- und Fachabteilungen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Analysen die relevanten Geschäftsfragen beantworten und die Ergebnisse effektiv genutzt werden.

Eine weitere wichtige Bedingung ist, dass der Einsatz von KI datenschutzkonform und ethisch vertretbar sein muss. Die Verwendung von sensiblen Daten erfordert besondere Sorgfalt und Transparenz. Dazu müssen die geltenden Datenschutzbestimmungen eingehalten und sichergestellt werden, sodass die Verwendung von Daten transparent und ethisch gerechtfertigt ist. Die Anonymisierung von Daten und die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien sind wichtige Maßnahmen.

 

Wie Künstliche Intelligenz und Predictive Analytics die Nachhaltigkeit im Unternehmen fördern
 

Predictive Analytics unterstützt Unternehmen dabei, präzise Preisvorhersagen zu treffen und strategische Entscheidungen im Einkauf zu optimieren. Diese Methodik ermöglicht es, durch die Analyse großer Datenmengen wertvolle Einblicke zu gewinnen, um Wettbewerbsfähigkeiten zu stärken und Kosten zu minimieren.

Im Zuge des Klimawandels und der ökologischen Krisen gewinnt die Förderung von Nachhaltigkeit in der Beschaffung durch datengestützte Entscheidungen immer mehr an Bedeutung. Unternehmen können mithilfe von KI-gestützter Predictive Analytics nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch umweltfreundliche Praktiken entwickeln, die den ökologischen Fußabdruck reduzieren und gleichzeitig soziale Verantwortung übernehmen. Indem sie nachhaltige Materialien und Lieferanten identifizieren, können sie nicht nur Kosten sparen, sondern auch zu einer besseren Zukunft beitragen.