El análisis predictivo, que forma parte de la analítica avanzada y es una disciplina propia de la Industria 4.0, es un método para realizar predicciones de futuro basándose en datos recogidos mediante diversas técnicas. En su uso dentro del ámbito empresarial, la minería de datos recoge información de la gestión, los procedimientos, los clientes o del proceso de construcción de la empresa.
Usando el software adecuado, estos datos sirven para poder prever qué riesgos, oportunidades y tendencias pueden aparecer en el horizonte con el fin de adaptar la política de la empresa y sacar el máximo provecho. En una empresa industrial, el software predictivo ha de estar estrechamente conectado con el Software de Gestión de Producción o MES (Manufacturing Execution System).
“Un Software de Simulación de Producción nos ayuda a estudiar las consecuencias que tendrán nuestras decisiones, devolviendo los outputs a través del tiempo de ciertas variables a estudiar, partiendo de unos inputs o configuración inicial determinada por el investigador”
Herramientas como el Software de Simulación de Producción y el Software MES son propias de los ERP Verticales, sobre todo aquellos ERPs especializados en la Industria.
La analítica predictiva es una gran herramienta para que las organizaciones sean más proactivas y tengan una visión de futuro basado en datos reales y no en especulaciones. De hecho, las simulaciones van un paso más allá y sugieren estrategias basadas en sus propias predicciones de cara al futuro.
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La importancia del análisis productivo es tal que, de acuerdo a algunos estudios recientes, hasta un 40% de las empresas han comenzado a utilizarlo.
El objetivo de estas simulaciones es tener una base para tomar decisiones que resulten beneficiosas para la empresa. Los resultados obtenidos se convierten, así, en una ayuda fundamental para poder ganar competitividad en plena era de la globalización.
La analítica predictiva desarrolla una serie de modelos que aportan una información diversa y completan una visión global del entorno con el que la empresa se va a enfrentar. Cada modelo tiene unos propósitos diferentes, variando también las técnicas estadísticas necesarias para obtener las conclusiones.
Modelos predictivos
Este tipo de modelo es extremadamente útil en áreas como el marketing. Es capaz de desvelar patrones ocultos que ofrecen información sobre los posibles clientes para que la empresa pueda ampliar su cartera.
Los últimos avances han conseguido que estos modelos sean capaces de simular el comportamiento humano frente a circunstancias o ofrecimientos específicos.
Modelos descriptivos
A diferencia de los anteriores, que buscaban predecir los comportamientos, los modelos descriptivos están indicados para clasificar clientes o contactos en grupos o clusters. De esta forma, son capaces de informar sobre las relaciones entre los consumidores y los productos que hay en el mercado.
La principal utilidad de estos modelos es asignar categorías a los clientes de acuerdo a sus preferencias o a características psicosociales.
Modelos de decisión
Por último, los modelos de decisión tienen como función predecir los resultados de una decisión concreta mediante el uso de multitud de variables.
Los modelos de decisión descansan sobre disciplinas como la Programación Lineal (cuando tratamos problemas de optimización o decisiones contra la naturaleza, es decir, juegos de un jugador), o la teoría de juegos (cuando tratamos problemas con más de un jugador y la maximización de mi utilidad depende de las acciones de terceros).
Beneficios del análisis predictivo
La principal ayuda que ofrecen estos modelos a la empresa es ofrecer la información necesaria para la toma de decisiones en busca de un resultado concreto.
En base al conocimiento que se extrae del análisis predictivo, son muchas las empresas que ven incrementado su volumen de negocio, alcanzados su objetivos y aumentados sus ingresos gracias a la aplicación de estrategias como:
La creación de inventarios duraderos.
Ser capaces de prever cuándo y en qué cantidad conviene subir o bajar los precios.
Ajustar la oferta a la demanda.
Poder prevenir cualquier posible fraude.
Agrupar a los clientes según los factores deseados para poder personalizar la oferta o el marketing
Aumentar la fidelidad de los clientes.Mejorar la planificación de los materiales que se van a necesitar.
Características del programa de simulación de procesos productivos
Mientras que, en el pasado, una de las características de los análisis productivos era la necesidad de contar con habilidades muy avanzadas para poder realizarlos, la aparición de software destinado a ese fin ha hecho el proceso mucho más sencillo.
Las nuevas tecnologías han ampliado enormemente la cantidad de empresas que utilizan estas simulaciones, por lo que ahora es más común que utilicen esa gran herramienta para poder mejorar sus resultados.
De igual forma, ha crecido muchísimo el papel del usuario. Hasta hace poco, tan solo las empresas utilizaban este tipo de herramientas, pero, en la actualidad, los consumidores están demandando softwares que ellos mismos puedan utilizar con autonomía. Esto está provocando que disminuya la complejidad matemática de los programas, haciéndolos, a la vez, más atractivos e intuitivos.
Al mismo tiempo, las empresas que suministran estos programas están buscando hacerlos más potentes y sofisticados. Se pretende que cualquier cargo pueda extraer los conocimientos necesarios para tomar decisiones.
La manera en la que estos programas presentan sus conclusiones es mediante tablas, gráficos o clasificaciones. Aunque no todos lo consiguen, lo ideal es ofrecer una presentación de la información que resulte fácil de analizar sin que ello suponga la eliminación de algún aspecto importante.
Machine Learning y Big data
La Industria 4.0 también se está aprovechando de las mejoras en la analítica predictiva. De hecho, esta se ha convertido en una herramienta fundamental en la digitalización que este nuevo paradigma industrial lleva aparejada.
Factores como la globalización y la, cada vez mayor, competitividad, están provocando que las empresas luchen por conseguir reducir costes mientras incrementa la calidad. En este contexto, el análisis de los datos obtenidos del propio proceso productivo se ha convertido en algo fundamental.
El Big data también tiene su papel en el análisis predictivo. La conexión global que supone internet, es una gran oportunidad para conseguir datos que mejoren las predicciones presentadas. Por ejemplo, la ingeniería intenta aprovechar la información obtenida de de sensores, instrumentos y sistemas conectados del mundo real.
Los expertos afirman que, en 2020, los datos valiosos a analizar se habrán duplicado, lo que va a cambiar la naturaleza de la analítica predictiva.
Ya hoy en día se están aprovechando las ventajas que ofrece el Big Data en este aspecto. La Tecnología de la Información, unida a los avances técnicos en los CPUs, el aumento de la memoria y de otros componentes, están convirtiendo al Big Data en el núcleo del sistema predictivo más potente de la historia.
El reto más complicado que tienen que encarar las nuevas soluciones tecnológicas es poder entregar resultados en un tiempo aceptable y que resulten certeros. El modo de conseguir hacer esto sin que los datos obtenidos por el Big Data ralenticen el proceso es usando técnicas de Machine Learning.
La clave de estas técnicas es crear algoritmos que sean capaces de aprender de los datos recibidos y predecir situaciones basándose en los datos generados por las fábricas.
