Beschreibung
Probabilistische Prognosen 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 wüsste man genau, 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 und viele Dinge gibt, die wir schlicht nicht wissen. Indem wir einen probabilistischen Ansatz verfolgen, können wir einen Teil dieser „Unschärfe“ erfassen und einen präziseren, logischeren Umgang mit zukünftigen Ereignissen ermöglichen.
Aber was bedeutet das in der Praxis eigentlich, und wie verhält es sich im Vergleich zu klassischeren Techniken? Bei traditionelleren Vorhersagen trifft man in der Regel eine einzige Aussage über die Zukunft, also eine Prognose, und wartet dann ab, wie stark das Ergebnis von dem abweicht, was tatsächlich eintritt. Dieser Unterschied zwischen der realen und der modellierten Welt wird als Varianz bezeichnet und sorgt häufig dafür, dass das Management irritiert reagiert, wenn sich herausstellt, 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 genau dort Überbestands- und Unterbestands-Szenarien entstehen.
Abschließend gilt: Auch wenn probabilistische Prognosen hoch technisch und einschüchternd klingen mögen, arbeiten viele Supply-Chain-Fachleute seit Jahren bereits mit einer ähnlichen Art des Denkens. Indem sie sich auf ihre Erfahrung, ihr Wissen über ihren Lagerbestand und ihr “Bauchgefühl” verlassen, unterscheiden sie wahrscheinliche von weniger wahrscheinlichen Szenarien. Diese Erfahrung und dieses implizite Wissen können durch Technologie weiter verbessert werden, um die Vorhersagen zu verfeinern und eine besser gesteuerte supply chain zu ermöglichen.
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