{"id":100195,"date":"2025-04-23T11:25:56","date_gmt":"2025-04-23T09:25:56","guid":{"rendered":"https:\/\/devepg.bfoundlabs.com\/lexicon-articles\/predictive-analytics\/"},"modified":"2025-07-11T12:35:54","modified_gmt":"2025-07-11T10:35:54","slug":"predictive-analytics","status":"publish","type":"lexicon-articles","link":"https:\/\/epg.com\/de\/logistik-know-how\/lexikon\/predictive-analytics\/","title":{"rendered":"Predictive analytics"},"content":{"rendered":"<p>Der Begriff \u201e<strong>Predictive Analytics\u201d<\/strong> bezeichnet ein Verfahren, mit dem sich auf der Grundlage <strong>vorhandener Daten Prognosen \u00fcber aktuelle oder zuk\u00fcnftige Trends und Ereignisse erstellen lassen<\/strong>.<\/p>\n<p>In der <strong>Logistik<\/strong> werden beispielsweise Daten \u00fcber die Auslastung des Fuhrparks gesammelt und analysiert, um selbige zu optimieren. Dabei stellen die historischen (gesammelten) Daten die bisherige Erfahrungsgrundlage dar. Diese wird um aktuelle Informationen erg\u00e4nzt oder mit weiteren Daten verkn\u00fcpft, sodass sich pr\u00e4zise Aussagen treffen lassen.<br \/>\nDar\u00fcber hinaus lassen sich wiederkehrende Ereignisse und wichtige Strukturen oder Muster aus der Datenanalyse ablesen.<\/p>\n<p>Durch die vorausschauende Analyse, die auf <strong>maschinellem Lernen und der Entwicklung von Algorithmen basiert<\/strong>, wird also Wissen gewonnen, das sich f\u00fcr ein effizientes Management und rational begr\u00fcndete Entscheidungen nutzen l\u00e4sst.\u00a0Ziel ist es, <strong>Kapazit\u00e4ten, Kosten und Personaleinsatz effizient zu planen und zu steuern<\/strong>. Das Verfahren eignet sich daher f\u00fcr den Einsatz in der <strong>Lagerhaltung<\/strong> und zur <strong>Verwaltung des Fahrzeugflotte<\/strong> ebenso wie f\u00fcr <strong>Personal- und Budgetentscheidungen<\/strong>.<\/p>\n<p>Ein einfaches Beispiel kann den Nutzen des Einsatzes von Algorithmen f\u00fcr die Logistik verdeutlichen: Bekannt ist, dass bestimmte Artikel zu Weihnachten oder an Ostern deutlich st\u00e4rker nachgefragt werden als im Rest des Jahres. Daher m\u00fcssen <strong>zus\u00e4tzliche Kapazit\u00e4ten f\u00fcr Lagerung, Verpackung, Vertrieb und Auslieferung eingeplant werden<\/strong>.\u00a0Die vorhandenen Daten geben Aufschluss \u00fcber das bisherige Kundenverhalten. Aktuelle Daten erweitern die Prognose, beispielsweise um Trends im Kundenverhalten oder die Verkehrs- und Wetterlage, sodass eine sinnvolle Planung m\u00f6glich ist.<\/p>\n<p>Weitere <strong>typische Aufgabenbereiche<\/strong>, in denen Predictive Analytics zum Einsatz kommt, sind beispielsweise:<\/p>\n<p><strong>\u2022 die Erstellung von Kundenprofilen<\/strong><br \/>\n<strong>\u2022 die Bestimmung von Angebot und Nachfrage<\/strong><br \/>\n<strong>\u2022 die Ermittlung des Fahrzeug- und Personalbedarfs<\/strong><br \/>\n<strong>\u2022 die Erfassung lagerinterner Prozesse<\/strong><br \/>\n<strong>\u2022 der Vergleich mit den Verkaufszahlen oder Prognosen von Mitbewerbern (sofern Daten vorliegen)<\/strong><br \/>\n<strong>\u2022 die Berechnung von Kosten-Nutzen-Relationen f\u00fcr Investitionen<\/strong><br \/>\n<strong>\u2022 die Ber\u00fccksichtigung von Ausf\u00e4llen, Versp\u00e4tungen oder Lieferschwierigkeiten<\/strong><\/p>\n<p>Problematische Situationen werden nicht allein erfasst, es l\u00e4sst sich auch statistisch ermitteln, welche Ma\u00dfnahmen sich als unwirksam erweisen, um diesen rechtzeitig entgegenzuwirken. Insgesamt erweist sich Predictive Analytics damit als sinnvolles Verfahren, von dessen Anwendung die gesamte <strong>Wertsch\u00f6pfungskette<\/strong> profitiert.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-100195","lexicon-articles","type-lexicon-articles","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/epg.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/lexicon-articles\/100195","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/epg.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/lexicon-articles"}],"about":[{"href":"https:\/\/epg.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/lexicon-articles"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/epg.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=100195"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}