Gericht ontwikkelen van een toekomstbestendige organisatie
Realiseer impact door ontwikkeling van kennis en vaardigheden
Predictive Analytics gebruikt data om toekomstige procesprestaties beter te voorspellen.
Symbol helpt organisaties om procesdata te analyseren, voorspellende modellen te ontwikkelen en inzichten te vertalen naar proactieve sturing.
Predictive Analytics gebruikt historische en actuele data om patronen te herkennen en toekomstige procesprestaties te voorspellen. Waar traditionele analyses vooral laten zien wat er is gebeurd, helpt Predictive Analytics om eerder te zien wat waarschijnlijk gaat gebeuren.
Met statistische modellen en machine learning kunnen organisaties trends, afwijkingen en risico’s vroegtijdig signaleren. Daardoor wordt het mogelijk om niet alleen achteraf te verbeteren, maar ook proactief te sturen op kwaliteit, prestaties en betrouwbaarheid.
Binnen CIMM Niveau 4 ondersteunt Predictive Analytics organisaties bij het verder verbeteren van capabele processen. Data wordt gebruikt om betere voorspellingen te doen, risico’s te verlagen en besluitvorming te versterken.
Binnen Predictive Analytics worden de volgende vier analysetechnieken veel toegepast. Symbol gebruikt daarvoor o.a. Minitab. Door toepassing van deze technieken worden complexe patronen ontdekt en kunnen toekomstige prestaties voorspelt worden.
Deze technieken worden in de Six Sigma Black Belt training behandeld of meer uitgebreid in de Predictive Analytics masterclass.
CART gebruikt één beslisboom om data stapsgewijs in homogene groepen te verdelen. Het model voorspelt categorieën of waarden en levert begrijpelijke beslisregels, waardoor oorzaken, risico’s en segmenten zichtbaar worden gemaakt.
Random Forest combineert vele willekeurig opgebouwde beslisbomen tot één robuuste voorspelling. Het model verwerkt complexe relaties, beperkt overfitting en voorspelt nauwkeurig, maar is minder eenvoudig uitlegbaar dan CART voor gebruikers.
TreeNet bouwt opeenvolgende beslisbomen die telkens eerdere voorspellingsfouten corrigeren. Deze boostingtechniek ontdekt subtiele, niet-lineaire patronen en levert hoge nauwkeurigheid, mits instellingen, validatie en bewaking overfitting effectief beheersen tijdens praktisch gebruik.
MARS modelleert continue uitkomsten met gekoppelde lijnstukken en automatisch bepaalde omslagpunten. De techniek herkent niet-lineaire verbanden, drempeleffecten en interacties en blijft doorgaans beter uitlegbaar dan complexe ensemblemodellen voor operationele besluitvorming.
Predictive Analytics-technieken zoals CART, Random Forest, TreeNet en MARS helpen organisaties complexe patronen, interacties en niet-lineaire verbanden in procesdata te ontdekken. Hierdoor kunnen zij toekomstige prestaties, storingen, kwaliteitsproblemen en risico’s voorspellen voordat deze daadwerkelijk optreden. De modellen ondersteunen snellere, beter onderbouwde beslissingen en maken gerichte preventieve maatregelen mogelijk.
Een Master Black Belt of data analist van Symbol start met een inventarisatie waarin de kwaliteit van de data wordt beoordeeld. Vervolgens wordt een pilot gestart om aan te tonen wat de toegevoegde waarde van Predictive Analytics is.
Binnen CIMM Niveau 4 worden deze technieken toegepast in datagedreven doorbraakprojecten, waarbij complexe procesproblemen gestructureerd worden aangepakt en voorspellingen aantoonbaar bijdragen aan stabielere, betere en voorspelbaardere procesprestaties en duurzaam geborgde operationele besluitvorming binnen de organisatie.
Symbol helpt organisaties om procesdata om te zetten in voorspellende inzichten die bijdragen aan betere prestaties en proactieve besluitvorming.