Supply Chain Komplexität und Unsicherheit mit probabilistischer Vorhersage meistern

Supply Chains werden zunehmend komplexer, die Menge an auswertbaren Daten steigt stetig. Alte mathematische Vorhersagemodelle wie der „One-Number Forecast“ stoßen hier an ihre Grenzen und führen zu hohen Sicherheitsbeständen und Obsoleszenzen. Eine Lösung: neue probabilistische Vorhersagemethoden.

Schon Archimedes wusste, dass es Dinge gibt, die den Menschen unglaublich erscheinen, die nicht Mathematik studiert haben. Dank fortschrittlicher Algorithmen in Supply Chain Planungsanwendungen müssen wir uns zum Glück nicht mehr mit den mathematischen Details von Vorhersagemethoden abmühen. Trotzdem sollten auch Diejenigen, für die Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht unbedingt zu den schönsten Erinnerungen zählt, eine Vorhersagemethode unbedingt kennen: die probabilistischen Prognose, auch als stochastische Vorhersage bekannt.

One-Number Forecast

Grob gesprochen gibt es zwei Möglichkeiten, eine Vorhersage zu treffen. Zum einen ist da die Vorhersage, dass ein bestimmtes Ereignis eintreten wird. Zum Beispiel, das Pferd Secretariat wird das Kentucky Derby gewinnen. Da Secretariat das erfolgreichste Rennpferd aller Zeiten war, fällt der Wetteinsatz entsprechend hoch aus, da der Gewinn recht sicher ist.