供應成本的波動、消費者行為的不斷變化以及激烈的競爭使得制造業(yè)比以往任何時候都更具挑戰(zhàn)性。幸運的是，制造業(yè)中預測分析的出現(xiàn)可以幫助企業(yè)做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，并通過更精確的預測保持競爭優(yōu)勢。

如今，越來越多的制造商將預測分析整合到他們的技術(shù)堆棧中。根據(jù)IMARC集團發(fā)布的《2022-2027年制造業(yè)預測分析市場預測報告》，到2027年，全球制造業(yè)預測分析的規(guī)模預計將達到29億美元，2022～2027年期間的復合年增長率為21.2%。

盡管預測分析對制造業(yè)有很多好處，但需要記住的是，采用它是一項非?？量毯途哂刑魬?zhàn)性的任務。本文提供了一些專業(yè)建議，以幫助制造商確保其預測分析項目的成功。

實施產(chǎn)品內(nèi)部分析

首先，建議決策者考慮使用內(nèi)置的產(chǎn)品分析來增強他們的預測分析解決方案。通過研究用戶行為和探索用戶如何與解決方案交互，制造商可以使預測分析更有效，并改善用戶體驗，從而提高整個企業(yè)的采用率。

以下是一些內(nèi)置產(chǎn)品分析如何在實踐中發(fā)揮作用的例子：

(1)用戶跟蹤

開發(fā)人員可以啟用自動事件跟蹤，以了解用戶如何與預測分析解決方案交互。之后，開發(fā)人員可以使用這些數(shù)據(jù)來識別用戶旅程中棘手或有問題的部分。有了這些信息，開發(fā)人員可以改善用戶體驗，使與軟件的交互更順暢、更舒適。

(2)A/B測試

在A/B測試的幫助下，開發(fā)人員可以測試新的假設，從而了解需要做哪些軟件改進來增強預測分析。例如，開發(fā)人員可以測試新功能，并確保它們與員工相關(guān)。

(3)KPI監(jiān)控

開發(fā)人員可以定制某些KPI，例如用戶參與度或登錄率，以更好地了解員工是否對預測分析解決方案感到滿意。然后，制造商可以根據(jù)用戶的行為選擇和跟蹤任何其他指標。

(4)用戶分類

如果有數(shù)十個或數(shù)百個用戶使用該解決方案，制造商可以根據(jù)地區(qū)、設備或行為將這些用戶劃分為不同的組。然后，開發(fā)人員可以為這些群體量身定制預測分析軟件，這也有助于用戶采用。

(5)驗證數(shù)據(jù)質(zhì)量

預測分析解決方案只有在相關(guān)數(shù)據(jù)持續(xù)推動下才有效。因此，數(shù)據(jù)質(zhì)量是決定預測分析是否帶來真正業(yè)務價值的關(guān)鍵因素之一。

這里有一些做法可以幫助制造商確保數(shù)據(jù)的最高質(zhì)量。

(1)自動數(shù)據(jù)驗證

通過正確的功能，預測分析解決方案可以自動驗證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。這樣，員工就可以簡化數(shù)據(jù)驗證過程，而無需人工執(zhí)行任何操作。

(2)數(shù)據(jù)清理

鑒于數(shù)據(jù)中的錯誤和不一致可能會破壞預測分析模型，因此應該提前解決這些問題，在這里，數(shù)據(jù)清理可能會派上用場。通過為預測分析配備合適的內(nèi)置工具，軟件開發(fā)人員可以幫助制造商緩解以下問題:

?無關(guān)數(shù)據(jù)

?重復數(shù)據(jù)

?結(jié)構(gòu)錯誤

?缺失的值

(3)數(shù)據(jù)概要分析

在數(shù)據(jù)分析工具的幫助下，開發(fā)人員可以根據(jù)元數(shù)據(jù)(如作者身份、文件大小和創(chuàng)建時間)對信息進行分類。現(xiàn)在，任何信息都可以通過特定的關(guān)鍵詞找到，顯著提高了數(shù)據(jù)搜索，而這一優(yōu)勢在處理大數(shù)據(jù)時尤為重要。

(4)加強數(shù)據(jù)安全

根據(jù)IBM的《2022年數(shù)據(jù)泄露成本》報告，美國平均一次數(shù)據(jù)泄露的成本為944萬美元?？紤]到預測分析處理大量數(shù)據(jù)，我們建議制造商特別注意其分析解決方案的網(wǎng)絡安全。

以下是一些有助于確保預測分析數(shù)據(jù)安全性的提示。

(1)基于角色的訪問控制

開發(fā)人員可以在解決方案中構(gòu)建RBAC機制，根據(jù)用戶角色和權(quán)限區(qū)分對數(shù)據(jù)的訪問。因此，員工只能訪問他們工作所需的信息，這有助于制造商減少潛在的網(wǎng)絡攻擊，避免關(guān)鍵數(shù)據(jù)丟失。

(2)動態(tài)數(shù)據(jù)屏蔽

開發(fā)人員還可以實現(xiàn)動態(tài)數(shù)據(jù)屏蔽機制，對非特權(quán)用戶隱藏敏感數(shù)據(jù)。因此，這些用戶將無法訪問和查看數(shù)據(jù)。這一措施將有助于降低網(wǎng)絡犯罪的風險。

(3)端到端數(shù)據(jù)加密

端到端數(shù)據(jù)加密通過將數(shù)據(jù)(文本、圖片、文檔)轉(zhuǎn)換為不可讀的格式來幫助確保通信的機密性。通過將這種機制內(nèi)置于預測分析中，制造商可以確保同事之間更安全的數(shù)據(jù)交換。

(4)確保數(shù)據(jù)合規(guī)性

在采用預測分析時，數(shù)據(jù)遵從性也應該是重中之重。一方面，數(shù)據(jù)遵從性有助于自動化和優(yōu)化數(shù)據(jù)管理。另一方面，它有助于數(shù)據(jù)安全。

每個企業(yè)處理數(shù)據(jù)合規(guī)性的方式都不同，因此很難給出統(tǒng)一的建議。然而，在任何情況下，建議基于ISO標準的要求構(gòu)建預測分析軟件。

此外，建議進行數(shù)據(jù)審計，以檢查解決方案是否符合特定的法律要求。例如，開發(fā)人員可以審核預測分析軟件，以確定它是否符合GDPR、HIPAA或其他法規(guī)。

結(jié)語

如今，經(jīng)營一家制造企業(yè)比以往任何時候都更具挑戰(zhàn)性。制造商應該適應不斷變化的市場條件，這只有使用正確的數(shù)字技術(shù)(包括預測分析)才能實現(xiàn)。

后者有助于根據(jù)過去事件的結(jié)果在未來做出更明智的業(yè)務決策。然而，盡管有這種明顯的業(yè)務優(yōu)勢，實現(xiàn)預測分析需要時間和精力。

企業(yè)必須在確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全性和遵從性的同時實現(xiàn)高用戶采用率。幸運的是，有一些經(jīng)過時間考驗的實踐，如數(shù)據(jù)分析和清理，可以幫助制造商減輕預測分析的挑戰(zhàn)。