Descripción
Los pronósticos probabilísticos se utilizan para todo, desde predecir el clima de mañana hasta generar probabilidades de apuestas en eventos deportivos. En lugar de mirar un posible resultado, esta técnica mira todos los posibles eventos y asigna una probabilidad a cada uno de ellos.
La 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 pronosticar para nuestras cadenas de suministro, ya que hay múltiples incertidumbres y muchas cosas que simplemente no sabemos. Al tomar un enfoque probabilístico, podemos capturar parte de esta “fuzziness” y permitir un razonamiento más lógico y preciso de los eventos futuros.
Pero, ¿qué significa esto en la práctica y cómo se compara con técnicas más clásicas? Cuando se trata de pronósticos más tradicionales, generalmente se hace una sola declaración para el futuro, una predicción, y luego se espera y se ve qué tan lejos difiere su resultado de lo que realmente sucede en la realidad. Esta diferencia entre el mundo real y virtual se conoce como varianza y a menudo es lo que molesta un poco a la gerencia cuando descubre que se ha comprado demasiado o muy poco stock.
Lo desconcertante de estos enfoques clásicos que solo miran un solo futuro es que no tienen 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 las caídas y picos en sus gráficos que deben ser examinados con más detalle, porque aquí es donde realmente ocurren los escenarios de sobre-stock y bajo-stock.
En conclusión, aunque los pronósticos probabilísticos pueden sonar altamente técnicos e intimidantes, muchos profesionales de la cadena de suministro ya han estado haciendo una predicción similar durante años. Al confiar en su experiencia, conocimiento de su stock y “corazonada”, organizan los escenarios más probables de los menos probables. Esta experiencia y conocimiento innato pueden ser mejorados por la tecnología para refinar aún más el pronóstico y tener una cadena de suministro mejor gestionada.
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