Descrizione
Le previsioni probabilistiche vengono utilizzate per tutto, dalla previsione del tempo di domani alla generazione di quote di scommesse per eventi sportivi. Invece di considerare un singolo esito possibile, questa tecnica valuta tutti gli eventi possibili e assegna a ciascuno una probabilità di verificarsi.
La comprensione chiave qui è che, invece di fingere di sapere esattamente cosa accadrà in futuro, un utente riconosce di non essere onnipotente e che il futuro è incerto. Questo approccio può essere particolarmente utile quando si effettuano previsioni per le nostre supply chains, poiché esistono molte incertezze e tante cose che semplicemente non conosciamo. Adottando un approccio probabilistico, possiamo catturare parte di questa “imprecisione” e permettere un ragionamento futuro più acuto e logico.
Ma cosa significa davvero questo in pratica e come si confronta con le tecniche più classiche? Quando si tratta di previsioni tradizionali, di solito si formula un’unica affermazione per il futuro - una previsione - e poi si attende di vedere quanto il risultato differisca da ciò che accade realmente. Questa differenza tra il mondo reale e quello virtuale viene definita varianza ed è spesso ciò che irrita il management quando scopre che sono state acquistate scorte in eccesso o in difetto.
La cosa sconcertante di questi approcci classici che considerano un solo futuro è che non tengono affatto conto dell’incertezza del mondo reale. Qui è dove un approccio probabilistico può aiutare, poiché sono gli estremi che si verificano nella vita reale a creare le oscillazioni e i picchi nei grafici, che devono essere esaminati in maggiore dettaglio, perché è proprio qui che si verificano scenari di over-stock e under-stock.
In conclusione, sebbene le previsioni probabilistiche possano sembrare altamente tecniche e intimidatorie, molti professionisti della supply chain da anni già effettuano previsioni simili. Affidandosi alla loro esperienza, alla conoscenza delle proprie scorte e al “gut feeling”, organizzano gli scenari possibili dal più probabile al meno probabile. Questa esperienza e conoscenza innata possono poi essere potenziate dalla tecnologia per perfezionare ulteriormente le previsioni e gestire meglio la supply chain.
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