説明
確率的予測は、明日の天気予報からスポーツイベントの賭けオッズの作成まで、あらゆる場面で用いられます。単一の結果だけを見るのではなく、この技術はすべての可能性のある出来事に目を向け、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、未来に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、利用者が自分が全知ではなく未来が不確実であることを認識する点にあります。このアプローチは、複数の不確実性が存在し、我々が知らないことが多いサプライチェーンの予測において特に有用です。確率的アプローチを取ることで、この “fuzziness” の一部を捉え、将来の出来事についてより鋭く、論理的な推論が可能になります.
しかし、これは実際には何を意味し、従来の手法と比べてどのような違いがあるのでしょうか？ 従来の予測では、通常、未来に対して一つの予測を立て、実際に起こったこととの差を見守ります。この現実の世界と仮想の世界の違いは「分散」と呼ばれ、在庫が多すぎたり少なすぎたりすると、経営陣が苛立つ原因となることがよくあります.
一つの未来のみを想定する従来の手法が問題なのは、現実世界の不確実性を全く考慮していない点です。ここで確率的アプローチが役立ちます。実際には極端な事象が発生し、グラフ上の急落や急騰を生み出すため、これらを詳細に検証する必要があるのです。なぜなら、これが過剰在庫や在庫不足のシナリオが実際に発生する場面だからです.
結論として、確率的予測は非常に技術的で敷居が高いよう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務者はすでに何年も前から同様の予測を行っています。彼らは経験、在庫に関する知識、そして “gut feeling” に頼り、可能性の高いシナリオと低いシナリオを整理しています。そして、この経験と生得的な知識は、技術によってさらに強化され、より洗練された予測と適切に管理されたサプライチェーンの構築に寄与します.
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