博客现代制造业世界是一个微妙的舞蹈，数据和大数据的区别，充满了相互关联的部分，它们都需要完美地工作，才能生产出能让世界运转的商品。在移动部件方面，我们探索制造企业每天面临的独特数据和分析挑战。建立一个准确的预测分析模型并不容易。它需要一个熟练的数据团队，智能物联网，先进的工具，以及来自正确输入组合的大量干净数据。这是一个困难的过程，但一个有效的预测分析引擎是任何组织的巨大资产。大挑战，大回报制造业公司在数据方面处于独特的地位：他们每天都要创建和捕获大量的数据。生产商品的过程是数据优化的巨大机会。原材料需要以最有效的方式订购、接收、建造、包装和装运出去销售。由于这些步骤在整个过程中重复了很多次，因此通过预测分析在制造业中产生的一个小优势将在每次重复时被放大，从而产生显著的效益。由于制造过程的周期性，物联网概念，数据驱动的公司正在构建更好的流程，以创造越来越大的优势。以下是一些公司利用制造业分析赢得未来的例子：预测收益率Skullcandy的预测分析始于理解新产品的回报率的挑战。其逻辑是，如果团队能够预测产品的某些特性或方面会导致退货，那么他们就可以围绕退货产品优化这些策略。他们使用BigSquid来混合和分析与收益相关的历史数据，并将学到的知识添加到他们的路线图中的特性和产品中。从那里，团队可以对数据集提出新的问题，以了解客户与他们的产品交互的方式，并最终在产品发布之前为产品制定更好的保修政策。这些数据对产品经理也很有用，淘客源码，让他们清楚地了解是什么促使客户采用Skullcandy的产品（或不采用）。一旦退货率问题得到了回答，团队就集中精力去发现关于审查和保修索赔的见解，从而形成关于积极和消极驱动因素的见解。像这样的数据对于制定产品路线图非常理想。所有这些客户洞察力都可以用在许多创造性的方法上，以更好地集中资源和改进产品。改进预测并最大化收入Gentex充分利用预算优化收入。在实施预测分析仅仅六个月后，他们的电子商务销售额就增长了50%！Gentex在从过时的ERP系统切换过来后，部署了Sisense来梳理数百万条记录。他们需要一个平台，能够快速处理所有数据，并提供有关当前和未来收入的快速情报。最初，Gentex为他们的销售和运营团队创建了仪表盘，这些仪表盘收集了整个公司的销售、报价和订单信息。这些仪表盘立即回答了有关当前业务状态的问题。为了回答更具前瞻性的问题，Gentex仅使用几个月的数据就创建了一个全年的销售预测。他们使用预测模型根据支出预测收入。他们甚至整合了趋势数据，以提高准确性。目前，Gentex构建了今年迄今为止的收入数据的可视化，以预测未来15个月的收入。根据这些准确的预测，Gentex充分利用预算优化收入。在实施预测分析仅仅六个月后，他们的电子商务销售额就增长了50%！利用需求预测改进库存管理只有当一家公司能够找到一种方法让消费者看到他们想要的产品时，大数据都学什么，制造一种消费者想要购买的产品才是有用的。当今几家最尖端的制造商正在将历史客户数据和外部因素结合起来预测商品需求，以便在需求较高时增加产量，在需求较低时减少产量。这些公司不仅仅是在为未来而建设，他们在建设未来。对这些制造商来说，准确预测需求的需求至关重要。实时评估需求是无效的，因为公司需要提前足够多的时间来决定需求，以完成整个生产周期，并将产品呈现在客户面前。有了可靠的预测分析模型，制造商就可以准确地创造出适当数量的产品（以及这些产品的正确品种），以满足未来客户的需求。这些预测优化了销售收入，但也避免了不必要的生产、运输和库存成本。准确的预测对任何制造商来说都是双赢的。利用分析构建您的制造业务制造业中的预测分析已经从科幻小说变成了任何一家公司技术堆栈中的成败补充。使用Sisense这样的平台进行制造分析，将内部和外部信息结合到一系列准确的预测中，对于任何制造商来说都是极其宝贵的。改进制造过程的任何一个步骤都比竞争对手有优势，但改进每一步都是数据驱动的方式，可以更快地成为行业领导者。杰克·西斯拉克是一位在科技界工作了10年的老手。他为亚马逊（Amazon）、CB Insights和其他公司撰稿，涉及的主题从电子商务和风险投资到疯狂的产品发布和绝密的创业项目。标签：制造|制造分析|制造过程|预测分析|情绪分析| skullcandy