Предиктивная аналитика в управлении цепями поставок

Для эффективного управления организацией и принятия оптимальных управленческих решений на всех уровнях необходимо осуществление анализа результатов деятельности. Интеллектуальная аналитика больших данных - современный тренд в области анализа финансово-хозяйственной и операционной деятельности. К интеллектуальной аналитике больших данных можно отнести предиктивную аналитику, результаты которой формируются на основе исторических фактов, обработанных системой, прошедшей машинное обучение. Активно развивается направление предиктивной аналитики, в том числе и в области управления цепями поставок. Предиктивная аналитика может быть эффективно использована на каждом из этапов управления цепью поставок: планировании запасов, дистрибуции, прогнозировании спроса, складировании, планировании производства, доставке. В данной статье рассмотрены возможности применения предиктивной аналитики и эффекты от ее использования для повышения эффективности управления цепями поставок. В качестве подтверждения данного заключения автор приводит примеры крупных международных компаний, использующих прогнозный анализ для прогнозирования спроса на свою продукцию, планирования поставок, ценообразования, планирования послепродажного обслуживания и др. Автор делает вывод о необходимости внедрения систем прогнозной аналитики в систему бизнес-аналитики компаний, занимающихся производством и поставкой продукции.