Minitab Predictive Analytics คาดการณ์อนาคต ชี้ทางธุรกิจ

Minitab Predictive Analytics คาดการณ์อนาคต ชี้ทางธุรกิจ

ข้อมูลกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการดำเนินธุรกิจ และมีข้อมูลเกิดขึ้นอยู่ตลอดเวลา ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลยอดขาย ข้อมูลลูกค้า รายได้ ค่าใช้จ่าย การทำการตลาด การให้บริการ ข้อมูลที่เกิดขึ้นในสายการผลิตของโรงงานอุตสาหกรรม หรือข้อมูลจากการดำเนินงานในแต่ละวัน บางธุรกิจอาจมีข้อมูลอยู่เพียงไม่กี่เดือน ขณะที่ธุรกิจขนาดใหญ่อาจมีข้อมูลสะสมเป็นเวลาหลายปี และเมื่อธุรกิจเติบโตขึ้น ปริมาณข้อมูลก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย แต่การมีข้อมูลจำนวนมากไม่ได้หมายความว่าธุรกิจจะสามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้เสมอไป

โดยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบทั่วไปอาจช่วยให้ธุรกิจเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้ว เช่น ยอดขายเพิ่มขึ้นหรือลดลง ลูกค้ามีจำนวนมากขึ้นหรือไม่ แนวโน้มปริมาณของเสียในไลน์การผลิต หรือค่าใช้จ่ายในช่วงที่ผ่านมาเป็นอย่างไร แต่เมื่อถึงเวลาต้องวางแผนสำหรับอนาคต ธุรกิจต้องการคำตอบของคำถามที่ลึกซึ้งมากกว่านั้น อาทิ

• เดือนหน้าจะเป็นอย่างไร ?
• ยอดขายมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นหรือลดลง ?
• ลูกค้ากลุ่มใดมีแนวโน้มจะกลับมาใช้บริการ ?
• ปัจจัยอะไรที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ ?
• จะลดปริมาณการผลิตของเสีย โดยไม่ลดความเร็วในการผลิตได้อย่างไร ?

และนี่คือแนวคิดของ Predictive Analytics หรือ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

Minitab Solution Center Analytic คืออะไร ? (What is Minitab Solution Center Analytic ?)

โปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลสถิติเชิงลึก Minitab มีรากฐาน และมีพัฒนาการมาอย่างต่อเนื่องยาวนานกว่า 50 ปี เป็นเครื่องมือสำคัญที่อุตสาหกรรมการผลิต และองค์กรธุรกิจมากกว่า 85% ในกลุ่ม Fortune 500 ได้เลือกใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ

โดยนอกจาก Minitab จะมีเวอร์ชันสำหรับการติดตั้งใช้งานบน เครื่อง PC แล้ว (ติดตั้งบน ระบบปฏิบัติการ Windows) ก็ยังมีอีกหนึ่งออปชันการใช้งานในรูปแบบ "Minitab Solution Center (MSC)" แพลตฟอร์มรวมโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลบน ระบบคลาวด์ (Cloud System) ที่ปลอดภัยและยืดหยุ่น เข้าใช้งานผ่าน เว็บเบราว์เซอร์ (Web Browser) ได้ทันที โดยไม่ต้องยุ่งยากกับการติดตั้งโปรแกรมลงในเครื่อง

Minitab Solution Center มาพร้อมกับเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่าง Predictive Analytics ที่ช่วยให้อุตสาหกรรมการผลิต และองค์กรธุรกิจ นำข้อมูลในอดีตและข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบัน มาวิเคราะห์ เพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ของข้อมูล จากนั้นนำสิ่งที่ค้นพบมาช่วยประเมินว่า ผลลัพธ์ในอนาคตมีแนวโน้มเป็นอย่างไร

ลองนึกภาพว่าธุรกิจแห่งหนึ่งมีข้อมูลยอดขายย้อนหลัง 3 ปี เราสามารถนำข้อมูลดังกล่าวมาหาข้อสรุปว่า

• ช่วงเวลาไหนมียอดขายสูง
• ช่วงเวลาไหนยอดขายลดลง
• สินค้าประเภทใดขายดี
• โปรโมชันแบบใดส่งผลต่อยอดขาย
• ปัจจัยใดมีความเกี่ยวข้องกับยอดขาย

เมื่อเข้าใจรูปแบบเหล่านี้แล้ว ก็สามารถนำมาสร้างแบบจำลองเพื่อช่วยประเมินว่า หากมีเงื่อนไขในลักษณะเดียวกัน ผลลัพธ์ในอนาคตมีแนวโน้มเป็นอย่างไร

ดังนั้น Predictive Analytics จึงไม่ได้หมายถึงการ ทำนายอนาคตได้อย่างแม่นยำ 100% แต่เป็นการใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อช่วยให้มองเห็นแนวโน้ม ประเมินความเป็นไปได้ และเตรียมพร้อมสำหรับสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

ติดต่อขอข้อมูลเพิ่มเติม : ตัวแทนจำหน่าย Minitab Solution Center โซลูชันเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสถิติเชิงลึกบนคลาวด์ โดย Thaiware Shop

ความสามารถของฟังก์ชัน Analytic ใน Minitab (Capabilities of Analytic Functions in Minitab)

การสร้าง แบบจำลองเพื่อคาดการณ์ (Predictive Model) อาจฟังดูเป็นเรื่องซับซ้อน โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ไม่เคยทำงานด้าน Data Science หรือ Machine Learning มาก่อน ทำให้ Minitab ได้พัฒนาเครื่องมือ Predictive Analytics ขึ้นมาเพื่อช่วยลดความซับซ้อนของขั้นตอนเหล่านี้ โดยธุรกิจสามารถนำข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์เข้ามาใน Minitab จากนั้นเลือกข้อมูลที่ต้องการศึกษาและสร้างแบบจำลองเพื่อดูว่า ข้อมูลเหล่านั้นสามารถช่วยคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างไร

Minitab รองรับเทคนิคการสร้างแบบจำลองหลายรูปแบบ เช่น Regression, CART, Random Forests, TreeNet และ MARS รวมถึง Automated Machine Learning ที่ช่วยทดลองและเปรียบเทียบแบบจำลองหลายรูปแบบ เพื่อค้นหาแบบจำลองที่เหมาะสมกับข้อมูล และสามารถนำไปใช้คาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างเหมาะสม โดยที่ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดล Machine Learning ขึ้นมาด้วยตัวเองตั้งแต่ต้น ทำให้เหมาะทั้งสำหรับผู้ที่มีประสบการณ์ด้านการวิเคราะห์ข้อมูล และธุรกิจที่ต้องการเริ่มต้นนำ Predictive Analytics มาใช้งานอย่างจริงจัง

ไม่ใช่แค่คาดการณ์ แต่ช่วยให้เข้าใจข้อมูลด้วย (Gaining Deeper Insights from Your Data)

ประโยชน์ของ Predictive Analytics ไม่ได้จบลงที่การได้คำตอบว่า กำลังจะมีอะไรเกิดขึ้นในอนาคต อีกเรื่องที่สำคัญคือการทำความเข้าใจว่า อะไรเป็นปัจจัยสำคัญที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์นั้น ?

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจต้องการศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับยอดขาย โดยอาจมีข้อมูลหลายประเภท เช่น

• ราคาสินค้า
• โปรโมชัน
• จำนวนลูกค้า
• ช่วงเวลา
• ช่องทางการขาย
• ประเภทสินค้า
• พื้นที่
• งบประมาณโฆษณา

ข้อมูลเหล่านี้อาจมีความสัมพันธ์กับยอดขายในระดับที่แตกต่างกัน และเครื่องมือ Predictive Analytics ช่วยให้ผู้ใช้มองเห็นว่าตัวแปรใดมีความสำคัญต่อแบบจำลองมากกว่าตัวแปรอื่น ข้อมูลนี้ช่วยให้ธุรกิจไม่จำเป็นต้องพยายามเปลี่ยนแปลงทุกอย่างพร้อมกัน แต่สามารถมุ่งความสนใจไปยังปัจจัยที่มีความสำคัญก่อน เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจตามที่ต้องการ

ตัวอย่างการใช้งาน Minitab Predictive Analytics ในอุตสาหกรรมการผลิต (Examples of Minitab Predictive Analytics Applications in the Manufacturing Industry)

มีอุตสาหกรรมระดับชั้นนำจำนวนมากเลือกใช้ Minitab เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการพัฒนา ยกระดับคุณภาพและประสิทธิภาพในกระบวนการผลิต และต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการใช้งานเครื่องมือ Predictive Analytics ในอุตสาหกรรมการผลิต

ค้นหาตัวแปรที่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพการผลิต

หนึ่งในการประยุกต์ใช้ที่น่าสนใจสุดของ Predictive Analytics ในโรงงานการผลิต คือ การวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพของผลิตภัณฑ์

ในกระบวนการผลิต คุณภาพของสินค้าหนึ่งชิ้น อาจได้รับอิทธิพลจากตัวแปรจำนวนมาก เช่น

• อุณหภูมิ
• ความดัน
• ความเร็วในการผลิต
• เวลาในกระบวนการ
• ปริมาณวัตถุดิบ
• คุณสมบัติของวัตถุดิบ
• ความชื้น
• อายุหรือสภาพของเครื่องจักร
• ผู้ปฏิบัติงาน
• สภาพแวดล้อม

หากใช้การวิเคราะห์แบบทั่วไป อาจต้องทดลองตรวจสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรทีละคู่ หรือสร้างโมเดลหลายแบบด้วยตัวเอง แต่เครื่องมือ Predictive Analytics ช่วยเร่งกระบวนการด้วยการช่วยสร้างแบบจำลองจากข้อมูลเหล่านี้ เพื่อศึกษาว่า ตัวแปรใดมีความสำคัญต่อผลลัพธ์ที่ต้องการคาดการณ์

ตัวอย่างเช่น โรงงานผลิตชิ้นส่วนพลาสติกต้องการคาดการณ์ว่า ชิ้นงานที่ผลิตออกมาจะมีคุณภาพเป็นอย่างไร โดยกำหนดค่า Quality Measurement (ตัวชี้วัดคุณภาพ) เช่น ความแข็งแรง ความหนา หรือค่าคุณภาพอื่น ๆ ให้เป็นสิ่งที่ต้องการคาดการณ์

จากนั้นนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการผลิต เช่น อุณหภูมิ ความดัน เวลาในการฉีด และคุณสมบัติของวัตถุดิบ มาเป็น Predictors (ตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพการผลิต) เพื่อให้โมเดลวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลเหล่านี้ และใช้สำหรับคาดการณ์คุณภาพของชิ้นงานในอนาคต

เมื่อสร้างโมเดลแล้ว ผู้วิเคราะห์สามารถตรวจสอบ Variable Importance เพื่อดูว่าปัจจัยหรือตัวแปรใดมีผลกระทบต่อคุณภาพการผลิตมากที่สุด สิ่งนี้ช่วยให้ทีม Quality และ Process Engineering สามารถมุ่งความสนใจไปยังปัจจัยที่สำคัญ แทนที่จะต้องปรับเปลี่ยนทุกตัวแปรพร้อมกัน

ลดของเสียในกระบวนการผลิต

ของเสีย เป็นหนึ่งในต้นทุนที่โรงงานต้องการลดลง เพราะนอกจากต้นทุนของวัตถุดิบที่สูญเสียแล้ว ยังมีต้นทุนด้านแรงงาน พลังงาน เวลาเครื่องจักร และกระบวนการตรวจสอบคุณภาพที่เกี่ยวข้อง และเครื่องมือ Predictive Analytics ที่มีอยู่ใน Minitab Solution Center สามารถนำข้อมูลการผลิตในอดีตมาวิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบที่สัมพันธ์กับการเกิดของเสีย

ตัวอย่างเช่น โรงงานพบว่าของเสียมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในบางช่วงการผลิต ข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์หาสาเหตุอาจประกอบด้วย การตั้งค่าเครื่องจักร วัตถุดิบ และสภาพการผลิต โดยเมื่อสร้าง Predictive Model เรียบร้อยแล้ว ทีมงานสามารถตรวจสอบว่าปัจจัยใดมีความสำคัญต่อการเกิดของเสีย และนำผลลัพธ์ไปใช้กำหนดแนวทางปรับปรุงกระบวนการผลิตได้ ช่วยให้โรงงานเปลี่ยนจากการแก้ปัญหาหลังจากที่เกิดของเสียแล้ว ไปสู่การใช้ข้อมูลเพื่อช่วยระบุเงื่อนไขที่ควรเฝ้าระวังล่วงหน้า

เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต

นอกจากการคาดการณ์ปัญหาแล้ว Predictive Analytics ยังสามารถใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่าง ตัวแปรของกระบวนการผลิต (Process Variables) เช่น อุณหภูมิ ความดัน และเวลาในการผลิต กับผลลัพธ์ของกระบวนการผลิต

สมมติว่าโรงงานต้องการลดเวลาการผลิต แต่ยังต้องรักษาคุณภาพของสินค้าให้อยู่ในระดับที่กำหนด ข้อมูลของตัวแปรที่นำมาวิเคราะห์อาจประกอบด้วย

• ความเร็วของเครื่องจักร
• อุณหภูมิ
• ความดัน
• วัตถุดิบ
• ผู้ปฏิบัติงาน

Predictive Model สามารถช่วยวิเคราะห์ว่าปัจจัยเหล่านี้สัมพันธ์กับ ระยะเวลาในการผลิตต่อชิ้น (Cycle Time) และ ค่าคะแนนคุณภาพการผลิต (Quality Score) อย่างไร เมื่อเข้าใจความสัมพันธ์แล้ว ทีมวิศวกรสามารถนำข้อมูลไปใช้ประกอบการกำหนดเงื่อนไขกระบวนการผลิตที่เหมาะสม

ในกรณีที่ต้องการหาค่าที่เหมาะสมสำหรับหลายผลลัพธ์พร้อมกัน Minitab ยังมีความสามารถด้าน Response Optimization ซึ่งสามารถช่วยค้นหาการตั้งค่าของตัวแปร (Predictors) ที่เหมาะสมกับ Responses ที่ต้องการ โดยรองรับการ Optimize หลาย Responses และโมเดล Predictive Analytics หลายประเภท

ปรับแต่งหลายตัวแปร เพื่อให้สำเร็จหลายเป้าหมาย

ในกรณีที่โรงงานต้องการปรับปรุง หลายผลลัพธ์พร้อมกัน Minitab Solution Center มีความสามารถด้าน Response Optimization ที่ช่วยค้นหาว่า ควรตั้งค่า Predictors หรือปัจจัยต่าง ๆ ของกระบวนการผลิตไว้ที่ระดับใด จึงจะทำให้ผลลัพธ์ที่ต้องการอยู่ในระดับที่เหมาะสมที่สุด โดยสามารถพิจารณาหลาย Responses พร้อมกัน และหาจุดที่ตอบโจทย์ของแต่ละผลลัพธ์ร่วมกันได้

ตัวอย่างเช่น โรงงานผลิตชิ้นส่วนพลาสติกอาจต้องการให้ Quality Score สูง, Cycle Time สั้น และอัตราการเกิดของเสีย (Scrap) ที่ต่ำ ไปพร้อม ๆ กัน แต่การปรับปัจจัยหนึ่งอาจส่งผลต่ออีกปัจจัยหนึ่ง เช่น เพิ่มความเร็วเครื่องจักรอาจช่วยลดเวลาในการผลิต แต่หากเร็วเกินไปก็อาจทำให้คุณภาพลดลงหรือเกิดของเสียมากขึ้น

Response Optimization จึงช่วยวิเคราะห์ว่า ควรตั้งค่าอุณหภูมิ ความดัน ความเร็วเครื่องจักร หรือปัจจัยอื่น ๆ อย่างไร เพื่อให้ได้ผลลัพธ์โดยรวมที่ดีที่สุดภายใต้เป้าหมายที่กำหนด แทนที่จะปรับปรุงผลลัพธ์เพียงด้านใดด้านหนึ่ง

ตัวอย่างการใช้งาน Minitab Predictive Analytics ในธุรกิจต่าง ๆ (Examples of Using Minitab Predictive Analytics Across Different Businesses)

นอกจากเครื่องมือ Predictive Analytics ของ Minitab Solution Center จะตอบความต้องการของอุตสาหกรรมการผลิตได้เป็นอย่างดีแล้ว ก็ยังสามารถประยุกต์ใช้กับแผนกงานและธุรกิจหลายรูปแบบ ดังตัวอย่างต่อไปนี้

สำหรับงานการขายและการตลาด

ฝ่ายขายและฝ่ายการตลาดมีข้อมูลจำนวนมากที่สามารถนำมาวิเคราะห์ได้เช่น

• จำนวน Leads
• จำนวนลูกค้า
• ช่องทางที่ลูกค้าเข้ามา
• งบประมาณโฆษณา
• จำนวนการติดต่อ
• ประวัติการซื้อ
• มูลค่าการซื้อ

Predictive Analytics สามารถช่วยค้นหารูปแบบในข้อมูลเหล่านี้ และสร้างแบบจำลองเพื่อช่วยประเมินแนวโน้มของผลลัพธ์ที่สนใจ ตัวอย่างเช่น ธุรกิจอาจต้องการศึกษาว่า ลูกค้าลักษณะใดมีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้า และเมื่อเข้าใจปัจจัยที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ทีมขายและการตลาดก็สามารถนำข้อมูลไปประกอบการวางแผนได้ เช่น การจัดลำดับความสำคัญของลูกค้า หรือการออกแบบแคมเปญให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย เป็นต้น

ธุรกิจการเงิน

ในธุรกิจการเงิน ข้อมูลมีความสำคัญอย่างมากต่อการประเมินความเสี่ยงและการตัดสินใจ เครื่องมือ Predictive Analytics สามารถนำมาใช้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับประเมินผลลัพธ์หรือความเสี่ยงในบางสถานการณ์ ตัวอย่างเช่น การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต หรือการค้นหารูปแบบของธุรกรรมที่อาจมีลักษณะผิดปกติ

Minitab มีโมเดลคาดการณ์ MARS ที่เหมาะสำหรับการใช้กับงาน Credit Scoring (คะแนนความน่าเชื่อถือและความสามารถในการชำระหนี้) และ Fraud Detection (การตรวจจับการฉ้อโกง) อย่างไรก็ตาม การนำไปใช้งานจริงยังต้องคำนึงถึงคุณภาพข้อมูล และกฎระเบียบของแต่ละธุรกิจด้วย