Glossaire

L’analyse prédictive consiste à analyser des données historiques et actuelles afin de prévoir des évolutions, des événements ou des comportements futurs. À l’aide de méthodes statistiques et de l’intelligence artificielle, elle permet d’établir des prévisions facilitant des décisions fondées sur les données et une planification anticipative.

Dans le domaine de la logistique, l’analyse prédictive est utilisée pour anticiper les besoins, les délais de livraison, les intervalles de maintenance ou les taux d’utilisation. L’analyse de grandes quantités de données provenant de capteurs et de systèmes ERP, WMS et TMS contribue à éviter les goulots d’étranglement, à optimiser l’utilisation des ressources et à améliorer continuellement les processus. Les entreprises peuvent ainsi accroître leur efficacité et réagir plus rapidement aux changements.

Exemple pratique :
Un prestataire logistique analyse les données d’expédition des années précédentes afin de prévoir les pics saisonniers de commandes et de planifier suffisamment tôt les effectifs et les capacités de transport.

Voir aussi : Analyse des données, Big Data, Données de base, Intelligence artificielle (IA), KPI (Key Performance Indicators), Machine Learning, Optimisation des processus, Visualisation