Supply Chains werden zunehmend komplexer, da die Menge an auswertbaren Daten stetig steigt. 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 bestimmte Vorhersagemethode unbedingt kennen: die probabilistischen Prognose, auch als stochastische Vorhersage bekannt.
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.
In der Welt der Supply Chain Planung wird diese Art der Vorhersage als „One-Number Forecast“ bezeichnet. Dabei prognostizieren Planer mit Hilfe einfacher Systeme (oft Tabellenkalkulationen oder Legacy-Planungssystemen) die Auftragsmenge für eine bestimmte Position.
Diese sehr eindimensionale Vorhersage wird den meisten heutigen Supply-Chain-Szenarien auch angesichts der zunehmenden globalen Einflussfaktoren allerdings nicht mehr gerecht. Das Verfahren funktioniert nur, wenn man sich sicher sein kann, dass sich bestimmte Nachfragemuster wiederholen. Wurden in den letzten fünf Jahren monatlich konstant hundert (plus/minus 5) Standard-USB-Ladegeräte pro Woche verkauft, ist die Bestellung von hundert Einheiten eine ziemlich sichere Sache.
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Stand vom 15.04.2021
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