説明
確率的予測は、明日の天気を予測することから、スポーツイベントの賭けオッズを生成することまで、あらゆることに使用されます。この技術は、1つの可能性を見るのではなく、すべての可能なイベントを見て、それぞれが発生する確率を割り当てます。
ここでの重要な洞察は、将来何が起こるかを正確に知っているふりをするのではなく、ユーザーが全能ではないこと、そして未来は不確実であることを認めることです。このアプローチは、私たちのサプライチェーンの予測に特に役立ちます。不確実性が多く、私たちが知らないことが多いためです。確率的アプローチを取ることで、この「曖昧さ」を捉え、将来のイベントに対するより鋭い、より論理的な推論を許すことができます。
しかし、これが実際にどういう意味なのか、そしてより古典的な技術と比較してどうなのかはどうでしょうか？より伝統的な予測に関しては、通常、将来について1つの声明を行い、予測を行い、実際に起こったこととどの程度異なるかを見ることになります。現実と仮想世界の違いは分散と呼ばれ、買いすぎや売りすぎが起こった場合に、管理者がややイライラする原因になることがよくあります。
これらの古典的なアプローチで1つの未来だけを見ることが、実際の世界の不確実性を全く考慮していないというのは不思議なことです。これが確率的アプローチが役立つ場所であり、実際に起こる極端な状況が、グラフ上の谷や山を作り出し、これが在庫過剰や在庫不足のシナリオが実際に起こる場所であるため、より詳細に調べる必要があります。
結論として、確率的予測は非常に技術的で脅威的に聞こえるかもしれませんが、多くのサプライチェーンの実践者は、通常、自分たちの経験、在庫の知識、そして「直感」に頼って、可能性の高いシナリオと可能性の低いシナリオを整理しています。この経験と内在的な知識は、テクノロジーによってさらに予測を洗練し、より管理されたサプライチェーンを実現するために活用できます。
