迈克尔·佩尔蒂埃2019年3月15日
数据让世界运转，在食品和饮料领域，没有比预测分析更好的方法来揭示隐藏的模式、满足客户期望、改进营销活动，甚至比竞争对手获得优势。
当然，一个组织在其企业资源计划(ERP)系统中可能拥有的数据，如库存管理、生产控制、仓储等，是至关重要的，但最终是客户提供最有用的信息。随着客户的影响力越来越大，现在比以往任何时候都更重要的是要关注他们的需求，预测趋势，并收集必要的信息，以便作出决策，从而获得可量化的优势。
由于食品和饮料行业包括许多方面-供应，运输，质量控制-每个组成部分将有不同的要求，但所有的驱动消费者。
例如，杂货店可能与常规供应商有忠诚的关系，但同时必须能够对不断变化的市场做出反应。在一些特殊的场合，比如超级碗、情人节或圣诞节，特定的食品需求很大。商店老板可能知道他们需要储备哪些产品，但在缺乏分析数据的情况下，可能不知道手头有多少，或者是否有其他项目应该提供以增加价值和留住客户。
预测分析有时也被称为“机器学习”，通过使用算法和统计模型，可以帮助确定现有产品的需求数量，以及新增的商店商品。人工智能的这个子集依赖于模式和推理。无需太过技术化，预测性分析通过样本数据构建数学模型，从而做出预测或决策，而无需明确编程来执行特定任务。
机器学习系统可以根据特定事件帮助预测杂货店的需求，然后获取该信息，不仅与一家杂货店或连锁店分享，还与分销商分享。仅仅因为一家杂货店为今年的超级碗周日订购了比去年多一倍的薯片袋，并不意味着芯片分销商将有足够的库存来满足增加的需求。在bl必威电子umshapiro，我们认为这类信息交叉共享应该在供应链参与者中更加普遍。
机器学习也可以在运输和物流中发挥作用。假设你是一家大型的食品杂货分销商，需要确保及时将产品交付给客户。为了满足这种需求，司机必须随时待命。而且，知道他们应该走哪条路线是有益的，这样可以减少停靠站的数量，最大限度地提高准时交付的可能性。机器学习可以用来提出优化的解决方案。
预测分析也可以在食品生产商中发挥作用。总而言之，食品生产商本质上是生产过程的制造商。例如，蛋糕配料的制造商在制作最终产品时必须考虑所有的配料。但根据季节的不同，热、冷、湿等都会产生影响。环境因素可以影响配方的生成方式，而使用预测分析和异常检测可以防止代价高昂的不良批次。
有趣的是，我们知道一个制造商已经创造了一个新的终端显示，包括电子价格条显示相机。当顾客走近时，他们会被摄像机观察，以评估任何可能影响购买倾向的推论(性别、年龄、种族、体型、性格)。通过使用这种机器学习和计算机视觉的结合，制造商可以根据过去的购买历史和客户的种类，自动改变显示方式，展示特定的交易。
通过对他们的数据应用预测分析，食品和饮料行业的人可以优化他们的资源，满足目标，识别他们的客户的趋势和模式，甚至鼓励他们的态度!
