Beschreibung
Probabilistische Vorhersagen werden für alles verwendet, von der Wettervorhersage für morgen bis hin zur Erstellung von Wettquoten für Sportveranstaltungen. Anstatt sich auf ein mögliches Ergebnis zu beschränken, betrachtet diese Technik alle möglichen Ereignisse und weist jedem eine Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens zu.
Die zentrale Erkenntnis hierbei ist, dass man, anstatt so zu tun, als ob man genau wüsste, was in der Zukunft geschehen wird, anerkennt, dass man nicht allmächtig ist und dass die Zukunft unsicher ist. Dieser Ansatz kann besonders nützlich sein, wenn es darum geht, Vorhersagen für unsere supply chains zu treffen, da es zahlreiche Unsicherheiten gibt und viele Dinge, die wir einfach nicht wissen. Indem wir einen probabilistischen Ansatz verfolgen, können wir einen Teil dieser „Unschärfe“ erfassen und eine präzisere, logischere Herangehensweise an zukünftige Ereignisse ermöglichen.
Aber was bedeutet das in der Praxis eigentlich und wie verhält es sich im Vergleich zu den klassischeren Techniken? Bei traditionelleren Vorhersagen trifft man in der Regel eine einzige Aussage über die Zukunft – eine Prognose – und wartet dann ab, wie sehr das Ergebnis von dem abweicht, was tatsächlich in der Realität eintritt. Dieser Unterschied zwischen der realen und der virtuellen Welt wird als Varianz bezeichnet und sorgt häufig dafür, dass das Management etwas irritiert reagiert, wenn festgestellt wird, dass zu viel oder zu wenig Lagerbestand gekauft wurde.
Das Rätselhafte an diesen klassischen Ansätzen, die nur eine einzige Zukunft betrachten, ist, dass sie die Unsicherheiten der realen Welt überhaupt nicht berücksichtigen. Hier kann ein probabilistischer Ansatz helfen, denn gerade die Extreme, die im wirklichen Leben auftreten und die Dips und Spikes in Ihren Diagrammen erzeugen, müssen näher untersucht werden, da hier tatsächlich Überbestands- und Unterbestands-Szenarien entstehen.
Abschließend, obwohl probabilistische Vorhersagen hoch technisch und einschüchternd klingen mögen, haben viele Supply Chain-Fachleute seit Jahren bereits eine ähnliche Art der Prognose durchgeführt. Indem sie sich auf ihre Erfahrung, ihr Wissen über ihren Lagerbestand und ihr “Bauchgefühl” verlassen, ordnen sie die wahrscheinlichen von den weniger wahrscheinlichen Szenarien. Diese Erfahrung und das angeborene Wissen können dann durch Technologie weiter verbessert werden, um die Vorhersagen zu verfeinern und eine besser gesteuerte supply chain zu realisieren.
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