供应成本的波动、消费者行为的不断变化以及激烈的竞争使得制造业比以往任何时候都更具挑战性。幸运的是，制造业中预测分析的出现可以帮助企业做出数据驱动的决策，并通过更精确的预测保持竞争优势。
如今，越来越多的制造商将预测分析整合到他们的技术堆栈中。根据IMARC集团发布的《2022-2027年制造业预测分析市场预测报告》，到2027年，全球制造业预测分析的规模预计将达到29亿美元，2022～2027年期间的复合年增长率为21.2%。
尽管预测分析对制造业有很多好处，但需要记住的是，采用它是一项非常苛刻和具有挑战性的任务。本文提供了一些专业建议，以帮助制造商确保其预测分析项目的成功。
实施产品内部分析
首先，建议决策者考虑使用内置的产品分析来增强他们的预测分析解决方案。通过研究用户行为和探索用户如何与解决方案交互，制造商可以使预测分析更有效，并改善用户体验，从而提高整个企业的采用率。
以下是一些内置产品分析如何在实践中发挥作用的例子：
(1)用户跟踪
开发人员可以启用自动事件跟踪，以了解用户如何与预测分析解决方案交互。之后，开发人员可以使用这些数据来识别用户旅程中棘手或有问题的部分。有了这些信息，开发人员可以改善用户体验，使与软件的交互更顺畅、更舒适。
(2)A/B测试
在A/B测试的帮助下，开发人员可以测试新的假设，从而了解需要做哪些软件改进来增强预测分析。例如，开发人员可以测试新功能，并确保它们与员工相关。
(3)KPI监控
开发人员可以定制某些KPI，例如用户参与度或登录率，以更好地了解员工是否对预测分析解决方案感到满意。然后，制造商可以根据用户的行为选择和跟踪任何其他指标。
(4)用户分类
如果有数十个或数百个用户使用该解决方案，制造商可以根据地区、设备或行为将这些用户划分为不同的组。然后，开发人员可以为这些群体量身定制预测分析软件，这也有助于用户采用。
(5)验证数据质量
预测分析解决方案只有在相关数据持续推动下才有效。因此，数据质量是决定预测分析是否带来真正业务价值的关键因素之一。
这里有一些做法可以帮助制造商确保数据的最高质量。
(1)自动数据验证
通过正确的功能，预测分析解决方案可以自动验证数据的质量。这样，员工就可以简化数据验证过程，而无需人工执行任何操作。
(2)数据清理
鉴于数据中的错误和不一致可能会破坏预测分析模型，因此应该提前解决这些问题，在这里，数据清理可能会派上用场。通过为预测分析配备合适的内置工具，软件开发人员可以帮助制造商缓解以下问题:
•无关数据
•重复数据
•结构错误
•缺失的值
(3)数据概要分析
在数据分析工具的帮助下，开发人员可以根据元数据(如作者身份、文件大小和创建时间)对信息进行分类。现在，任何信息都可以通过特定的关键词找到，显著提高了数据搜索，而这一优势在处理大数据时尤为重要。
(4)加强数据安全
根据IBM的《2022年数据泄露成本》报告，美国平均一次数据泄露的成本为944万美元。考虑到预测分析处理大量数据，我们建议制造商特别注意其分析解决方案的网络安全。
以下是一些有助于确保预测分析数据安全性的提示。
(1)基于角色的访问控制
开发人员可以在解决方案中构建RBAC机制，根据用户角色和权限区分对数据的访问。因此，员工只能访问他们工作所需的信息，这有助于制造商减少潜在的网络攻击，避免关键数据丢失。
(2)动态数据屏蔽
开发人员还可以实现动态数据屏蔽机制，对非特权用户隐藏敏感数据。因此，这些用户将无法访问和查看数据。这一措施将有助于降低网络犯罪的风险。
(3)端到端数据加密
端到端数据加密通过将数据(文本、图片、文档)转换为不可读的格式来帮助确保通信的机密性。通过将这种机制内置于预测分析中，制造商可以确保同事之间更安全的数据交换。
(4)确保数据合规性
在采用预测分析时，数据遵从性也应该是重中之重。一方面，数据遵从性有助于自动化和优化数据管理。另一方面，它有助于数据安全。
每个企业处理数据合规性的方式都不同，因此很难给出统一的建议。然而，在任何情况下，建议基于ISO标准的要求构建预测分析软件。
此外，建议进行数据审计，以检查解决方案是否符合特定的法律要求。例如，开发人员可以审核预测分析软件，以确定它是否符合GDPR、HIPAA或其他法规。
结语
如今，经营一家制造企业比以往任何时候都更具挑战性。制造商应该适应不断变化的市场条件，这只有使用正确的数字技术(包括预测分析)才能实现。
后者有助于根据过去事件的结果在未来做出更明智的业务决策。然而，尽管有这种明显的业务优势，实现预测分析需要时间和精力。
企业必须在确保数据质量、安全性和遵从性的同时实现高用户采用率。幸运的是，有一些经过时间考验的实践，如数据分析和清理，可以帮助制造商减轻预测分析的挑战。
