Logisztikai és beszerzési tréningek
Prediktív modellek, melyek hatékonyan támogathatják árképzését, vagy csökkenthetik karbantartási költségeit

Prediktív modellek, melyek hatékonyan támogathatják árképzését, vagy csökkenthetik karbantartási költségeit

A prediktív elemzés képessége – megkerülhetetlen

 

Akár kereskedelemről, akár gyártásról beszélünk, a megfelelő és adekvát módszertanon alapuló előrejelzés alapvető fontossággal bír. A vevői szokások megismerése, a múlt adatain alapuló kereslet előrejelzés olyan komplex prediktív modellek kidolgozását teszik lehetővé, amelyek alkalmasak a már említett kereslet előjelzésen túl hatékonyan támogatni az árképzést vagy éppen – termelő vállalkozás esetén – a karbantartási költségek csökkentését is.

A Controlling Portál cikke rövid összefoglalást ad az előrejelzési technikák legnagyobb haszonnal kecsegtető területeiről.

Nem meglepő, hogy a forecast alkalmazások közül első helyen a keresletre vonatkozó modelleket említi. Nemzetközi tapasztalatok az idősoros (múltbéli) adatokat és a böngészési előzményeket kombináló módszereket találták alkalmas eszköznek.

Az online WEB áruházak böngészési adatainak elemzése a vásárlási attitűd megfigyelésére és ezzel a vevők árérzékenységének tapasztalati úton történő megismerésére adnak lehetőséget. A keletkező adatmennyiség mérete és az alkalmazható elemzési eszköztár a big data világában megszokott módszereket helyezi előtérbe.

Az összefoglaló harmadik helyen hozza az eszközintenzív iparágak lehetőségeit. A termelési folyamatokban komoly kockázatot hordoz a részt vevő eszközök és berendezések véletlenszerű meghibásodása. A rendelkezésre álló mérési technológiák, az alkalmazható szenzorok sokszínűsége a technológiából ma már online adatgyűjtésre képes. Az adatbányászati technikák alkalmazásával előre jelezhetőek a kopások és meghibásodások, ezzel a megelőző karbantartás racionalizálható és a kiesésből adódó károk minimalizálhatók.

Forrás: IFUA, Controlling Portál

Adjon visszajelzést!