迈克尔颗粒|2019年10月7日
这些天数据是使企业的目标是什么，现在超过历史上的任何时间。在制造和配送行业中，这依赖于数据作为任何行业的数据，预测分析 - 机器学习的分支 - 是境界的硬币。它允许制造商找到隐藏的模式，找到可能导致改进的趋势，继续满足客户需求，将业务纳入正确的受众，并在竞争对手上保持腿部。
关于制造商如何管理数据和运行业务，最有用和最关键的信息来源当然是客户。还有其他关键因素——库存、内部控制、劳动力准备等——但没有一个比客户如何反应更重要。因此，有了客户反馈的这种级别的可靠性，预测分析提供了一种宝贵的工具来注意和响应行业趋势，并确保保持客户满意度。
通过使用算法和统计模型，预测分析有助于确定某些现有产品(除了新产品和库存之外)的需求量。这是人工智能的一部分，依赖于模式和推理;简而言之，它根据样本数据建立一个数学模型，然后提供预测或决策，而无需编程来执行特定的任务。
制造公司全年看到天然的退潮和活动流动;高库存和生产的时间，强烈的客户需求的时间，以及事情较慢的时间。在这些实例中可以做什么机器学习是帮助预测基于特定时间的客户需求，然后使用该信息与供应商，分销商和其他信息共享。确保一切仍然是运作和高效的，它成为一个宝贵的工具。
预测分析在运输和物流等领域也发挥着重要作用。制造商总是受制于客户的精确截止日期，而机器学习可以创造更高的确定性，让他们知道这些截止日期将被满足，客户的需求将得到满足。想想看，对于制造商来说，了解交付所需的停车次数、交通模式和可能的延误是多么重要。这就是预测分析所能带来的价值。
通过将机器学习工具应用到数据中，这些公司能够优化资源，满足目标，并识别客户趋势和需求。当与现代制造业所采用的最先进技术相结合时，预测分析可以成为那些希望在竞争中保持领先地位的制造企业的主要游戏规则改变者。
