Der Begriff Predictive Analytics bezeichnet Software, die in der Lage ist, auf der Grundlage von historischen und aktuellen Daten Situationen und Szenarien vorherzusagen und dementsprechende Handlungsempfehlungen zu geben. Das Ziel von Predictive Analytics ist es, mittels quantitativ und qualitativ ausreichenden direkten und indirekten Systemdaten und geeigneten Datenanalyseverfahren, Aussagen über den wahrscheinlichen zukünftigen (Teil-) Zustand eines Systems zu errechnen. Dies erfolgt meist in einem Datenmodell, welches dann zukünftige Zustände des Systems simulieren kann. Das System kann dabei eine Fabrik oder ein Maschinenpark sein, oder es kann – im Fall der Logistik – auch ein Lager oder sogar eine ganze Lieferkette sein.

Die Nagel-Group hat den Transport Volume Estimator implementiert, der eine signifikante Verbesserung in der Informationsvervollständigung der Stellplätze darstellt. Diese fortschrittliche Technologie ermöglicht es, den Laderaum auf eine optimierte Weise auszulasten und die Disposition automatisiert zu gestalten. Durch einen ausgeklügelten Machine Learning Algorithmus ist es nun möglich, die Transportvolumina mit einer bemerkenswerten Genauigkeit zu schätzen. Diese präzise Schätzung ist von unschätzbarem Wert für die Disponenten der Nagel-Group, da sie aktiv die operative Planung unterstützt und somit eine effizientere und effektivere Logistik ermöglicht.

Das 2015 in Seattle gegründete Start-Up Shelf Engine sagt die Nachfrage nach frischen Produkten in Restaurants und Lebensmittelläden vorher und will damit Abfälle reduzieren. Dafür verwendet es POS-Daten sowie Variablen wie Schulzeiten, lokale Veranstaltungen, Ferien und Wettervorhersagen. Bestellungen der Produkte können mithilfe von künstlicher Intelligenz komplett automatisiert ausgeführt werden. Während die durch weggeworfene Lebensmittel entstehenden Kosten sinken, können Einzelhändler die Menge an frühzeitig ausverkauften Produkten reduzieren und so ihren Profit maximieren.

Amazon hat sich durch seine Fähigkeit, ein breites Sortiment an Produkten anzubieten, stark positioniert, sah sich aber mit dem Nachteil konfrontiert, dass die Zustellung im Vergleich zu physischen Geschäften Zeit in Anspruch nimmt. Durch den Einsatz von Predictive Analytics im Rahmen seines Anticipatory Shipping Modells kann Amazon die Kundenerfahrung verbessern, indem es die Lieferzeiten verkürzt und gleichzeitig die Lager- und Transportkosten senkt. Hierbei wird die Ware zunächst ohne spezifische Lieferadresse in Richtung eines geografischen Bereichs verschickt, der auf der Vorhersage basiert. Sobald die endgültige Bestellung eingeht, kann die Lieferung schnell abgeschlossen werden​​.