Описание
Вероятностные прогнозы используются для всего, от предсказания погоды на завтра до формирования коэффициентов ставок на спортивные события. Вместо того чтобы рассматривать один возможный исход, эта техника оценивает все возможные события и назначает вероятность каждого из них.
Ключевой момент здесь в том, что вместо того, чтобы притворяться, что точно знаешь, что произойдет в будущем, пользователь признает, что он не всеведущ и что будущее неопределенно. Такой подход может быть особенно полезен при прогнозировании для наших цепочек поставок, поскольку существует множество неопределенностей и много того, чего мы просто не знаем. Применяя вероятностный подход, мы можем уловить эту «нечеткость» и позволить более точному, логичному рассуждению о будущих событиях.
Но что это на самом деле означает на практике и как это соотносится с более классическими методами? Когда речь идет о более традиционном прогнозировании, вы обычно делаете одно единственное предположение о будущем — прогноз, — затем ожидаете и наблюдаете, насколько ваш результат отличается от того, что на самом деле происходит в реальности. Эта разница между реальным и виртуальным миром называется дисперсией и часто становится причиной недовольства руководства, когда они обнаруживают, что куплено слишком много или недостаточно товара.
Загадка классических подходов, которые рассматривают только одно единственное будущее, заключается в том, что они совсем не учитывают неопределенность реального мира. Вот здесь и может помочь вероятностный подход, поскольку именно крайности происходят в реальной жизни, создавая провалы и всплески на ваших графиках, которые необходимо рассмотреть более детально, потому что именно там происходят сценарии переизбытка или недостатка запасов.
В заключение, хотя вероятностные прогнозы могут звучать технически сложно и устрашающе, многие специалисты по цепочкам поставок уже на протяжении многих лет выполняют подобные прогнозы. Опираясь на свой опыт, знание запасов и «интуицию», они различают наиболее вероятные и менее вероятные сценарии. Этот опыт и врожденные знания затем могут быть дополнены технологиями для дальнейшего улучшения прогнозирования и более эффективного управления цепочками поставок.
Узнайте больше о Вероятностном прогнозировании
