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比以往任何時候都更具挑戰性。幸運的是，制造業中預測分析的出現可以幫助企業做出數據驅動的決策，并通過更精確的預測保持競爭優勢。

如今，越來越多的制造商將預測分析整合到他們的技術堆棧中。根據IMARC集團發布的《2022-2027年制造業預測分析市場預測報告》，到2027年，全球制造業預測分析的規模預計將達到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有很多好處，但需要記住的是，采用它是一項非常苛刻和具有挑戰性的任務。本文提供了一些專業建議，以幫助制造商確保其預測分析項目的成功。

實施產品內部分析

首先，建議決策者考慮使用內置的產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，從而提高整個企業的采用率。

以下是一些內置產品分析如何在實踐中發揮作用的例子：

(1)用戶跟蹤

開發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，開發人員可以使用這些數據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，開發人員可以測試新功能，并確保它們與員工相關。

(3)KPI監控

開發人員可以定制某些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

如果有數十個或數百個用戶使用該解決方案，制造商可以根據地區、設備或行為將這些用戶劃分為不同的組。然后，開發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)驗證數據質量

預測分析解決方案只有在相關數據持續推動下才有效。因此，數據質量是決定預測分析是否帶來真正業務價值的關鍵因素之一。

這里有一些做法可以幫助制造商確保數據的最高質量。

(1)自動數據驗證

通過正確的功能，預測分析解決方案可以自動驗證數據的質量。這樣，員工就可以簡化數據驗證過程，而無需人工執行任何操作。

(2)數據清理

鑒于數據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，數據清理可能會派上用場。通過為預測分析配備合適的內置工具，軟件開發人員可以幫助制造商緩解以下問題:

?無關數據

?重復數據

?結構錯誤

?缺失的值

(3)數據概要分析

在數據分析工具的幫助下，開發人員可以根據元數據(如作者身份、文件大小和創建時間)對信息進行分類。現在，任何信息都可以通過特定的關鍵詞找到，顯著提高了數據搜索，而這一優勢在處理大數據時尤為重要。

(4)加強數據安全

根據IBM的《2022年數據泄露成本》報告，美國平均一次數據泄露的成本為944萬美元。考慮到預測分析處理大量數據，我們建議制造商特別注意其分析解決方案的網絡安全。

以下是一些有助于確保預測分析數據安全性的提示。

(1)基于角色的訪問控制

開發人員可以在解決方案中構建RBAC機制，根據用戶角色和權限區分對數據的訪問。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絡攻擊，避免關鍵數據丟失。

(2)動態數據屏蔽

開發人員還可以實現動態數據屏蔽機制，對非特權用戶隱藏敏感數據。因此，這些用戶將無法訪問和查看數據。這一措施將有助于降低網絡犯罪的風險。

(3)端到端數據加密

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

(4)確保數據合規性

在采用預測分析時，數據遵從性也應該是重中之重。一方面，數據遵從性有助于自動化和優化數據管理。另一方面，它有助于數據安全。

每個企業處理數據合規性的方式都不同，因此很難給出統一的建議。然而，在任何情況下，建議基于ISO標準的要求構建預測分析軟件。

此外，建議進行數據審計，以檢查解決方案是否符合特定的法律要求。例如，開發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。

結語

如今，經營一家制造企業比以往任何時候都更具挑戰性。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字技術(包括預測分析)才能實現。

后者有助于根據過去事件的結果在未來做出更明智的業務決策。然而，盡管有這種明顯的業務優勢，實現預測分析需要時間和精力。

企業必須在確保數據質量、安全性和遵從性的同時實現高用戶采用率。幸運的是，有一些經過時間考驗的實踐，如數據分析和清理，可以幫助制造商減輕預測分析的挑戰。