Descripción
Los forecast probabilísticos se utilizan para todo, desde predecir el clima de mañana hasta generar cuotas de apuestas en eventos deportivos. En lugar de considerar un único resultado posible, esta técnica examina todos los eventos posibles y asigna una probabilidad de que ocurra cada uno.
La idea clave aquí es que en lugar de pretender saber exactamente lo que va a suceder en el futuro, el usuario reconoce que no es omnipotente y que el futuro es incierto. Este enfoque puede ser particularmente útil al hacer forecast para nuestros supply chains, ya que existen múltiples incertidumbres y muchas cosas que simplemente no sabemos. Al adoptar un enfoque probabilístico, podemos capturar parte de esta “ambigüedad” y permitir un razonamiento más agudo y lógico de los eventos futuros.
Pero, ¿qué significa esto en la práctica y cómo se compara con las técnicas más clásicas? Cuando se trata de forecast más tradicionales, por lo general se hace una única afirmación sobre el futuro - una predicción - y luego se espera para ver qué tan distante es el resultado de lo que sucede realmente en la realidad. Esta diferencia entre el mundo real y el virtual se conoce como varianza y es a menudo lo que irrita algo a la dirección cuando descubren que se ha comprado demasiado o muy poco stock.
Lo desconcertante de estos enfoques clásicos que solo consideran un único futuro es que en absoluto toman en cuenta la incertidumbre del mundo real. Aquí es donde un enfoque probabilístico puede ayudar, ya que son los extremos los que ocurren en la vida real, creando los picos y valles en tus gráficos que deben ser examinados en mayor detalle, porque es aquí donde en realidad ocurren escenarios de over-stock y under-stock.
En conclusión, aunque los forecast probabilísticos pueden sonar altamente técnicos e intimidantes, muchos supply chain practitioners ya han estado realizando un tipo similar de predicción durante años. Al confiar en su experiencia, en el conocimiento de su stock y en su corazonada, organizan los escenarios posibles de lo más probable a lo menos probable. Esta experiencia y conocimiento innato luego pueden potenciarse con la tecnología para refinar aún más el forecast y lograr un supply chain mejor gestionado.
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