ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จในยุคใหม่นั้นดำเนินการโดยอิงจากข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ ตัวอย่างเช่น ธนาคารขนาดใหญ่อย่าง JPMorgan Chase ใช้การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำในโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงเพื่อลดผลบวกปลอม (เช่น ธุรกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมายซึ่งถูกระบุว่าเป็นการฉ้อโกง) ได้มากถึง 30% ธุรกิจทุกขนาดได้รับประโยชน์จากการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ธุรกิจเหล่านั้นจะต้องรู้ว่าตนต้องการข้อมูลประเภทใด และกำลังพยายามทำอะไรกับข้อมูลนั้น ไม่ว่าจะเป็นการคาดการณ์ความต้องการ การคาดการณ์ความเสี่ยง หรือการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลในอนาคต

การวิเคราะห์แบบคาดการณ์และแบบให้คำแนะนำมีบทบาทแตกต่างกันในการช่วยให้ธุรกิจรับมือกับความไม่แน่นอน แต่ถ้าคุณไม่เข้าใจว่าสิ่งเหล่านี้ทำงานอย่างไรหรือควรใช้เมื่อใด คุณได้รับเพียงการคาดการณ์ที่คุณไม่สามารถดำเนินการตามได้ หรือกลยุทธ์ที่ขาดบริบท เราจะอธิบายว่ารูปแบบการวิเคราะห์ทั้งสองรูปแบบนี้แตกต่างกันอย่างไร ควรใช้งานเมื่อใด และช่วยให้ตัดสินใจได้ชาญฉลาดยิ่งขึ้นในสถานการณ์จำลองทางธุรกิจของโลกจริงได้อย่างไรที่ด้านล่างนี้

บทความนี้ให้ข้อมูลอะไรบ้าง

• การวิเคราะห์แบบคาดการณ์คืออะไร
  
• การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำคืออะไร
  
• การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำกับแบบคาดการณ์แตกต่างกันอย่างไร
  
• ธุรกิจใช้การวิเคราะห์แบบคาดการณ์อย่างไร
  
• ธุรกิจใช้การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำอย่างไร
  
• คุณควรใช้การวิเคราะห์แบบคาดการณ์หรือแบบให้คำแนะนำเมื่อใด
  
• กรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์แบบคาดการณ์มีอะไรบ้าง
  

การวิเคราะห์แบบคาดการณ์คืออะไร

การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ ซึ่งจะค้นหารูปแบบในข้อมูลที่ผ่านมา จากนั้นใช้โมเดลทางสถิติและ AI เพื่อประมาณสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นความน่าจะเป็นมากกว่าความแน่นอน แต่บ่อยครั้งก็เพียงพอที่จะช่วยให้ตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น

ตัวอย่างของการวิเคราะห์แบบคาดการณ์ ได้แก่

• ผู้ค้าปลีกที่คาดการณ์ยอดขายในช่วงเทศกาลวันหยุด
  
• ธนาคารที่ทำเครื่องหมายธุรกรรมว่าอาจเป็นการฉ้อโกง
  
• แพลตฟอร์มการชำระเงินตามรอบบิลที่คาดการณ์ว่าผู้ใช้รายใดอาจยกเลิกบริการ
  

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำคืออะไร

ในขณะที่การวิเคราะห์แบบคาดการณ์จะคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจะให้ข้อมูลมากกว่านั้น โดยจะแนะนำการดำเนินการที่เฉพาะเจาะจงตามการคาดการณ์ที่ได้ โดยปกติแล้วจะเกี่ยวข้องกับการชั่งน้ำหนักสถานการณ์ที่เป็นไปได้หลายสถานการณ์ การจำลองสถานการณ์ต่างๆ และการปรับแต่งผลลัพธ์อันเจาะจงภายใต้ข้อจำกัด (เช่น งบประมาณ เวลา ทรัพยากร)

สมมติว่าโมเดลของคุณคาดการณ์ว่าจะขาดดุลเงินสดในไตรมาสหน้า ระบบแบบให้คำแนะนำอาจแนะนำให้ลดค่าใช้จ่ายบางส่วน ปรับงบประมาณทางการตลาด หรือเจรจาข้อกำหนดกับซัพพลายเออร์ใหม่อีกครั้ง ซึ่งเป็นการดำเนินการที่เฉพาะเจาะจงกับบริบทและข้อมูลของคุณ

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำกับแบบคาดการณ์แตกต่างกันอย่างไร

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำกับแบบคาดการณ์มักเชื่อมโยงกัน เนื่องจากแบบแรกนั้นพัฒนาขึ้นมาโดยใช้แบบหลัง แต่ทั้งสองมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันและให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันมาก การเข้าใจถึงความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนี้มีความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณกำลังตัดสินใจว่าจะใช้วิธีการใดในการแก้ไขปัญหาทางธุรกิจ การวิเคราะห์แบบคาดการณ์จะบอกถึงสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นมากที่สุด ในขณะที่การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจะบอกว่าควรดำเนินการใดดีที่สุด

ตัวอย่างเช่น โมเดลแบบคาดการณ์อาจบอกคุณว่ามีโอกาส 70% ที่ลูกค้าจะเลิกใช้บริการในเดือนถัดไป โมเดลแบบให้คำแนะนำจะนำการคาดการณ์นั้นไปประเมินตัวเลือกต่างๆ (เช่น การให้ส่วนลด การปรับประสบการณ์กระบวนการเริ่มต้นใช้งาน) และแนะนำแนวทางการดำเนินการที่มีประสิทธิผลมากที่สุด โดยพิจารณาจากผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ข้อจำกัด และการแลกเปลี่ยนผลประโยชน์

ในแง่ของฟังก์ชันการใช้งาน การวิเคราะห์แบบคาดการณ์จะเป็นการประมาณความน่าจะเป็นโดยใช้ข้อมูลและรูปแบบในอดีต การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจะรวมความน่าจะเป็นเหล่านั้นเข้าไว้ในกรอบการตัดสินใจที่กว้างขึ้น โดยใช้วิธีการต่างๆ เช่น การจำลอง การเพิ่มประสิทธิภาพ และการวิเคราะห์สถานการณ์จำลอง เพื่อเสนอแนะกลยุทธ์ที่มีประสิทธิผลมากที่สุด

โดยทั่วไปแล้วโมเดลแบบให้คำแนะนำมักต้องใช้ตัวแปรชุดที่กว้างขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเรียลไทม์ กฎทางธุรกิจ และข้อจำกัดภายนอก เนื่องจากจุดประสงค์คือเพื่อกำหนดขั้นตอนปฏิบัติต่อไป ในขณะที่การวิเคราะห์แบบคาดการณ์อาจแยกแนวโน้มออกมา การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจะพิจารณาบริบท วัตถุประสงค์ และผลกระทบที่ตามมา

คุณอาจใช้การวิเคราะห์แบบคาดการณ์เพื่อระบุหาความต้องการสินค้าที่มีแนวโน้มจะเพิ่มขึ้น แต่เพื่อให้ตอบสนองได้ดี คุณต้องใช้การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำเพื่อหาแนวทางในการปรับสินค้าคงคลัง จัดสรรงบประมาณ หรือเปลี่ยนเส้นทางโลจิสติกส์ให้สอดคล้องกับความต้องการนั้น โดยทำให้เกิดการหยุดชะงักหรือใช้ต้นทุนน้อยที่สุด

ธุรกิจใช้การวิเคราะห์แบบคาดการณ์อย่างไร

การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจมีเวลาในการวางแผนและดำเนินการด้วยความมั่นใจ เมื่อคุณมองเห็นสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น คุณก็สามารถตอบสนองได้รวดเร็วขึ้นและชาญฉลาดมากขึ้น

ต่อไปนี้คือวิธีที่คุณสามารถใช้การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ในการดำเนินธุรกิจ

การตัดสินใจที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

การคาดการณ์ตามข้อมูลช่วยลดความไม่แน่นอน ไม่ว่าคุณจะกำลังตัดสินใจว่าจะสั่งซื้อสินค้าคงคลังปริมาณเท่าใด จะเปิดสาขาใหม่ที่ไหน หรือจะเจาะตลาดใด โมเดลแบบคาดการณ์สามารถให้ทิศทางที่ชัดเจนได้

คำเตือนล่วงหน้าเกี่ยวกับความเสี่ยง

ผู้ให้กู้ใช้การวิเคราะห์แบบคาดการณ์เพื่อค้นหาผู้กู้ที่อาจผิดนัดชำระหนี้ ทีมรักษาความปลอดภัยใช้สิ่งนี้เพื่อตรวจจับความผิดปกติที่อาจเป็นสัญญาณของการฉ้อโกงหรือการโจมตีทางไซเบอร์ การระบุปัญหาต่างๆ ก่อนที่จะลุกลามจะช่วยให้คุณมีช่องทางในการเข้าแทรกแซงอันเป็นประโยชน์

ประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

การทราบถึงสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นสามารถช่วยคุณปรับปรุงการจัดการด้านลอจิสติกส์และการจัดสรรทรัพยากรได้

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของการเปลี่ยนแปลงที่ธุรกิจอาจดำเนินการตามการวิเคราะห์แบบคาดการณ์

• กลุ่มยานพาหนะสำหรับขนส่งสามารถกำหนดตารางการบำรุงรักษาเชิงรุกก่อนที่จะเกิดความเสียหาย
  
• ผู้ค้าปลีกอาจปรับเปลี่ยนพนักงานหรือสินค้าคงคลังตามการคาดการณ์ความต้องการ
  
• ผู้ผลิตสามารถปรับเปลี่ยนการผลิตเพื่อให้ตรงกับปริมาณคำสั่งซื้อที่คาดไว้
  

ผลลัพธ์ของการเปลี่ยนแปลงประเภทนี้มีแนวโน้มที่จะลดปริมาณขยะให้น้อยลง ส่งผลให้มีการหยุดชะงักน้อยลง และช่วยให้มีอัตรากำไรสูงขึ้น

การมีส่วนร่วมของลูกค้าที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น

การวิเคราะห์แบบคาดการณ์สามารถระบุได้ว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะเลิกใช้บริการมากที่สุด และรายใดที่พร้อมจะอัปเกรด ทีมสามารถปรับแต่งการเข้าถึงให้แม่นยำยิ่งขึ้นด้วยข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวโดยวิธีการต่อไปนี้

• ส่งข้อเสนอการเก็บรักษาลูกค้าก่อนที่ลูกค้าจะชำระเงิน
  
• แนะนำผลิตภัณฑ์ตามสัญญาณการซื้อ
  
• จัดลำดับความสำคัญของกลุ่มเป้าหมายตามความเป็นไปได้ในการเปลี่ยนมาเป็นผู้ใช้
  

คุณจะได้รับผลตอบแทนจากความพยายามที่ดีขึ้นด้วยการวิเคราะห์แบบคาดการณ์ และลูกค้าจะได้รับประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องกับตนมากขึ้น

ธุรกิจใช้การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำอย่างไร

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำช่วยให้ทีมดำเนินการตามข้อมูลของตน การวิเคราะห์ประเภทนี้จะมอบคำแนะนำที่เป็นรูปธรรมซึ่งมาจากข้อมูลอันเฉพาะเจาะจงต่อเป้าหมายและข้อจำกัดของคุณ แทนที่จะเปิดเผยรูปแบบหรือคาดการณ์ผลลัพธ์

ต่อไปนี้คือสิ่งที่การวิเคราะห์ดังกล่าวทำให้กับธุรกิจของคุณได้

การตัดสินใจที่รวดเร็วและมั่นใจยิ่งขึ้น

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจะชี้ไปที่ขั้นตอนถัดไปที่เฉพาะเจาะจง และอธิบายว่าเหตุใดจึงสมเหตุสมผล วิธีนี้สามารถลดภาวะไม่กล้าตัดสินใจได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีความเสี่ยงสูงหรือมีเวลาจำกัด

การจัดสรรทรัพยากรที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

โมเดลแบบให้คำแนะนำจะพิจารณาปัจจัยต่างๆ มากมายและลำดับความสำคัญที่ต้องการความสนใจไม่แพ้กันเพื่อแนะนำวิธีที่จะใช้ประโยชน์สูงสุดจากทรัพยากรที่มี

ตัวอย่างเช่น โมเดลอาจแนะนำให้คุณดำเนินการต่อไปนี้

• ปรับปรุงเวลาการบำรุงรักษาเพื่อลดระยะเวลาหยุดทำงานโดยไม่ต้องให้บริการเกินจำเป็น
  
• กระจายสินค้าคงคลังไปยังคลังสินค้าต่างๆ เพื่อลดต้นทุนการขนส่งและความล่าช้า
  
• จัดลำดับตารางการจัดจำนวนพนักงานให้ตรงกับความต้องการที่คาดการณ์ไว้ในแต่ละภูมิภาคหรือแต่ละกะ
  

โมเดลเหล่านี้ช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นโดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีใช้ทรัพยากรอย่างมีกลยุทธ์มากขึ้น

การบริหารจัดการความเสี่ยงในเชิงรุก

การวิเคราะห์แบบคาดการณ์จะระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจะบอกคุณว่าจะต้องทำอย่างไรเกี่ยวกับความเสี่ยงเหล่านั้น ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์อย่างหลังอาจแนะนำให้คุณกำหนดขั้นตอนการตรวจสอบยืนยันให้กับธุรกรรมที่มีความเสี่ยงสูง หรือเสนอโครงสร้างสินเชื่อทางเลือกให้กับผู้สมัครที่ไม่มีคุณสมบัติตามข้อกำหนดมาตรฐาน

การปรับแต่งให้เหมาะสมอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ระบบแบบให้คำแนะนำสามารถระบุการดำเนินการที่ดีที่สุดสำหรับลูกค้าแต่ละรายโดยพิจารณาจากพฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งช่วยให้คุณสามารถติดต่อลูกค้าได้อย่างเป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่ต้องคาดเดาอีกต่อไป นี่คือความแตกต่างระหว่างการส่งโปรโมชันทั่วไปให้กับลูกค้ากับการเสนอสิ่งที่ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะสนใจในเวลาที่เหมาะสมที่สุดตามสถิติ

คุณควรใช้การวิเคราะห์แบบคาดการณ์หรือแบบให้คำแนะนำเมื่อใด

การวิเคราะห์แบบคาดการณ์และแบบให้คำแนะนำได้รับการออกแบบมาสำหรับคำถามประเภทที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับแต่ละสถานการณ์ขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการข้อมูลเชิงลึกประเภทใด และความสามารถด้านข้อมูลสมบูรณ์แค่ไหน

ในบางกรณี สิ่งเดียวที่ธุรกิจต้องการก็คือการคาดการณ์ที่เชื่อถือได้ หากคุณกำลังตัดสินใจในเกี่ยวกับเรื่องเดียว (เช่น การกำหนดงบประมาณโฆษณาเดือนหน้า การประมาณพื้นที่คลังสินค้า) โมเดลแบบคาดการณ์อาจให้ความชัดเจนเพียงพอในการดำเนินการต่อไป ธุรกิจสามารถใช้การวิเคราะห์แบบคาดการณ์เพื่อสิ่งต่อไปนี้

• เข้าใจสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นต่อไป
  
• ระบุแนวโน้ม ทำเครื่องหมายความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น หรือคาดการณ์สภาวะในอนาคต
  
• ลดความไม่แน่นอนในด้านต่างๆ เช่น พฤติกรรมของลูกค้า การคาดการณ์ยอดขาย ความต้องการสินค้าคงคลัง และความเสี่ยงทางการเงิน
  

แต่เมื่อการตัดสินใจมีความซับซ้อนมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการพึ่งพาสิ่งใดสิ่งหนึ่ง ลำดับความสำคัญที่ขัดแย้งกัน หรือผลกระทบทางการเงินที่สำคัญ คุณจะต้องมีทั้งวิธีในการคาดการณ์ผลลัพธ์และการเลือกจากตัวเลือกต่างๆ การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำช่วยให้คุณประเมินผลประโยชน์ที่ได้รับ และค้นหากลยุทธ์ที่มีประสิทธิผลที่สุดตามข้อจำกัดที่แท้จริง ธุรกิจสามารถใช้การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำเพื่อสิ่งต่อไปนี้

• รับคำแนะนำที่ชัดเจนและมีข้อมูลรองรับเกี่ยวกับการดำเนินการที่จะลงมือ
  
• จัดการตัวแปร ข้อจำกัด หรือการแลกเปลี่ยนผลประโยชน์ที่เป็นไปได้คราวละหลายรายการ
  
• ปรับปรุงขั้นตอนหรือผลลัพธ์
  

ในสถานการณ์จำลองทางธุรกิจหลายๆ สถานการณ์ การวิเคราะห์แบบคาดการณ์และแบบให้คำแนะนำจะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อใช้ควบคู่กัน การวิเคราะห์แบบคาดการณ์จะระบุเหตุการณ์หรือผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้ (เช่น ความต้องการที่เพิ่มขึ้น อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า ความล้มเหลวของเครื่องจักร) จากนั้นการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจะประเมินตัวเลือก และแนะนำการตอบสนองที่มีประสิทธิผลที่สุด (เช่น การเปลี่ยนเส้นทางสินค้าคงคลัง การปรับการตั้งราคา จุดเชื่อมต่อระหว่างลูกค้ากับธุรกิจ)

กรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์แบบคาดการณ์มีอะไรบ้าง

มีการนำการวิเคราะห์แบบคาดการณ์ไปประยุกต์ใช้ในเกือบทุกอุตสาหกรรมเมื่อใดก็ตามที่ธุรกิจจำเป็นต้องคาดการณ์พฤติกรรม ความต้องการ หรือความเสี่ยง ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งานทั่วไปในธุรกิจประเภทต่างๆ

การตรวจจับการฉ้อโกงและความเสี่ยงด้านเครดิต

สถาบันทางการเงินพึ่งพาโมเดลแบบคาดการณ์อย่างหนักหน่วงในการจัดการความเสี่ยง ระบบติดตามตรวจสอบธุรกรรมจะทำเครื่องหมายการชำระเงินที่ดูน่าสงสัย โดยพิจารณาจากรูปแบบของการฉ้อโกงในอดีต โมเดลการให้คะแนนเครดิตจะคาดการณ์ความเป็นไปได้ที่ผู้กู้จะผิดนัดชำระเงินกู้ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ให้กู้ตัดสินใจเกี่ยวกับการประเมินและควบคุมความเสี่ยงได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น และกำหนดอัตราดอกเบี้ยที่สะท้อนถึงความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้น โมเดลเหล่านี้ได้รับการพัฒนาแบบเรียลไทม์ และปรับปรุงตัวเองอย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่ๆ เข้ามา

การคาดการณ์การเลิกใช้บริการและการเก็บรักษาลูกค้า

ในธุรกิจที่ใช้ระบบการชำระเงินตามรอบบิล การวิเคราะห์แบบคาดการณ์จะช่วยระบุพบลูกค้าที่มีแนวโน้มอาจยกเลิกบริการก่อนที่จะดำเนินการยกเลิกจริง รูปแบบการใช้งาน การโต้ตอบการสนับสนุน และสัญญาณทางพฤติกรรม (เช่น การเข้าสู่ระบบน้อยลง การมีส่วนร่วมลดลง) จะถูกป้อนเข้าสู่โมเดลการยกเลิกบริการซึ่งให้คะแนนความเสี่ยงในระดับบุคคล ทีมการตลาดและทีมการสนับสนุนสามารถเข้าแทรกแซงในเชิงรุกด้วยข้อเสนอเพื่อเก็บรักษาลูกค้า ข้อความที่ตรงเป้าหมาย หรือการติดต่อไปตามบัญชี

คำแนะนำผลิตภัณฑ์และการปรับแต่งให้เหมาะกับบุคคล

ระบบแบบคาดการณ์มักจะแจ้งข้อมูลไปยังเครื่องมือการแนะนำที่คุณพบทางออนไลน์ ระบบจะวิเคราะห์ประวัติการซื้อ พฤติกรรมการค้นหา และข้อมูลประชากร เพื่อคาดการณ์ว่าลูกค้าน่าจะต้องการอะไรต่อไป แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าแต่ละรายมีแนวโน้มจะซื้อมากที่สุด แพลตฟอร์มสื่อปรับใช้ตรรกะที่คล้ายคลึงกันในการแนะนำรายการ เพลย์ลิสต์ หรือบทความโดยอิงจากรูปแบบการดูและการมีส่วนร่วมก่อนหน้า

เมื่อปรับใช้ได้อย่างเหมาะสม สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มอัตราการเปลี่ยนมาเป็นผู้ใช้และยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้

การคาดการณ์ความต้องการและการวางแผนสินค้าคงคลัง

ผู้ค้าปลีกและห่วงโซ่อุปทานใช้โมเดลแบบคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ความต้องการตามผลิตภัณฑ์ ภูมิภาค ช่องทาง และกรอบเวลา แนวโน้มยอดขายในอดีต ฤดูกาล ปฏิทินส่งเสริมการขาย และแม้แต่ปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศและสัญญาณทางเศรษฐกิจมหภาค ล้วนส่งผลต่อการคาดการณ์ทั้งสิ้น ข้อมูลเชิงลึกนี้สามารถขับเคลื่อนการซื้อสินค้าคงคลัง การวางแผนคลังสินค้า และการกระจายสินค้าได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

เป้าหมายคือการหลีกเลี่ยงไม่ให้เกิดสินค้าขาดสต๊อก ปลดล็อกเงินทุนหมุนเวียน และลดการสั่งซื้อเกินจำเป็น โดยจับคู่อุปทานกับอุปสงค์ที่คาดหวังให้ใกล้เคียงที่สุด

การบำรุงรักษาแบบคาดการณ์

ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การผลิต โลจิสติกส์ และการบิน โมเดลการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์มีความสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่ามีระยะเวลาให้บริการสูง เซนเซอร์เก็บข้อมูลเกี่ยวกับการสั่นสะเทือน อุณหภูมิ ชั่วโมงการใช้งาน รวมถึงตัวบ่งชี้การสึกหรออื่นๆ จากนั้น โมเดลแบบคาดการณ์จะประเมินความน่าจะเป็นที่จะเกิดความล้มเหลว แล้วแนะนำระยะเวลาการบริการที่เหมาะสมที่สุด

วิธีนี้ช่วยให้ทีมสามารถให้บริการบำรุงรักษาอุปกรณ์ได้ทันทีก่อนที่จะเกิดปัญหา ซึ่งจะช่วยหลีกเลี่ยงระยะเวลาหยุดทำงานที่มีค่าใช้จ่ายสูงและการบำรุงรักษาตามกำหนดเวลาที่ไม่จำเป็น ซึ่งนับเป็นการเปลี่ยนจากการดำเนินการแบบรับมือตามเหตุการณ์ไปสู่การดำเนินการเชิงรุก