De slimme voorspeller

 Het nastreven van best practices op het gebied van vraagplanning,

prognoses en voorraadoptimalisatie

Quants en financiële meltdowns

Ik besteed veel van mijn tijd aan het ontwikkelen van nieuwe kwantitatieve methoden voor statistische prognoses, vraagvoorspellingen en voorraadoptimalisatie. Voor mij is dit een boeiende manier om een bijdrage te leveren aan de samenleving. Maar ik weet dat de meest voorzichtige manier om aan de ontwikkeling van algoritmen te doen, is door een beetje aan de kant te gaan staan en een sceptische blik te werpen op mijn eigen werk.

De noodzaak van dit scepticisme werd mij onlangs duidelijk gemaakt toen ik het boek van Scott Patterson las The Quants: hoe een nieuw ras van wiskundige suizen Wall Street veroverde en bijna vernietigde (Kroon publiceren, 2010). Dit boek besprak de "quants" wiens complexe financiële modellen grotendeels verantwoordelijk waren voor de financiële ineenstorting in 2007. Terwijl ik verder las en dacht: "Wat was er mis met deze jongens?" Ik begon me af te vragen of wij supply chain quants schuldig waren aan een aantal van dezelfde zonden.

Modellen versus instincten

Over het algemeen is het supply chain-veld achtergebleven bij het gebruik van statistische modellen. Mijn universiteitscollega's en ik zijn daar mee bezig, maar we hebben nog een lange weg te gaan. Sommige toeleveringsketens zijn technisch behoorlijk geavanceerd, maar veel, misschien meer, worden in wezen net zo goed door onderbuikgevoel als door cijfers beheerd. Is dit vermijden van analyse veiliger dan te vertrouwen op modellen?

Wat het onderbuikgevoel gevaarlijk maakt, is dat het zo amorf is. Iedereen die lang in een baan werkt, ontwikkelt instincten, maar een lang leven is niet hetzelfde als wijsheid. Het is mogelijk om tijdens een lange carrière alle verkeerde lessen te leren. Het is ook mogelijk de kans te missen om de juiste lessen te leren, omdat bepaalde informatieve scenario's zich misschien nooit zullen voordoen in iemands carrière. Het is ook mogelijk om goede dagen en slechte dagen te hebben; zelfs goeroes kunnen het verpesten. Onderbuikgevoel is ook antiproductief, aangezien alle beslissingen door dat ene onderbuikgevoel moeten gaan, wat een knelpunt voor de onderneming wordt. En Golden Guts bereiken uiteindelijk hun Golden Years en nemen hun Golden Watch en gaan weg in een Golden Sunset; op dat moment is alle expertise die aanwezig was de deur uitgelopen.

Modellen hebben daarentegen bepaalde voordelen. Ten opzichte van buikgevoel zijn modellen:

  • Expliciet: de theorie van de supply chain-operatie wordt voor iedereen zichtbaar gemaakt.
  • Adaptief: omdat de theorie zichtbaar is, kan deze worden beoordeeld, bekritiseerd, getoetst aan gegevens en verder ontwikkeld.
  • Consistent: modellen kunnen min of meer waar zijn, maar ze zijn niet onderhevig aan dagelijkse variabiliteit.
  • Alomvattend: modellen kunnen in ieder geval in potentie een breed scala aan empirische ervaring verzamelen, inclusief scenario's die nooit zijn gezien tijdens iemands carrière.
  • Leerzaam: Modellen zijn verzamelingen van relaties tussen variabelen. Als de 'ingewanden' van het model zichtbaar worden gemaakt, kunnen gebruikers meer te weten komen over die relaties.

Modelfout

Ondanks al hun deugden kunnen modellen echter ook ongelijk hebben. In feite is dat een gegeven. Een constructieve manier om hiermee te leven is gecodeerd in het beroemde aforisme van Dr. George Box, een van de beste modelbouwers van de laatste halve eeuw: “All models are wrong. Sommige zijn nuttig.”

De modellen van de financiële quants waren verkeerd omdat ze te simpel waren. Ze begonnen met een quasi-religieus geloof in de efficiëntie van markten en ontwikkelden statistische modellen die bepaalde veronderstellingen maakten die waarschijnlijker waren voor de fysieke wereld dan voor de financiële wereld. Onder deze waren normale verdelingen van veranderingen in activaprijzen en onafhankelijkheid van gebeurtenissen in verschillende hoeken van de markt. Ze gingen ook uit van menselijke rationaliteit.

Het zou een beetje verontrustend moeten zijn dat de aannames van normale distributie en onafhankelijkheid ook ten grondslag liggen aan veel van de modellen in supply chain-software. In feite zijn er alternatieve modellen van supply chain-dynamiek waarvoor deze vereenvoudigende aannames niet nodig zijn, dus dit is een onnodig risico dat wordt gelopen door veel, misschien wel de meeste, gebruikers van supply chain-software.

Maar zelfs met meer robuuste en realistische modelaannames valt niet te ontkennen dat modelfouten een constant risico vormen. Dus, kun je het slachtoffer worden van je modellen? Natuurlijk kan je dat.

Zelfbescherming: kijk naar de gegevens

Elke supply chain professional die modellen gebruikt, loopt dus het modelrisico. Maar in tegenstelling tot beslissingen op basis van onderbuikgevoel, kunnen beslissingen op basis van modelberekeningen worden blootgelegd en vergeleken met resultaten uit de echte wereld. Herhaalde controle is de beste manier om modelfouten te voorkomen, omdat niet alleen wordt getest of het model realistisch is, maar ook wordt aangegeven wanneer het tijd is om het model bij te werken.

Zoals hierboven opgemerkt, is een model een reeks functionele relaties tussen sleutelvariabelen. Die relaties hebben parameters die het model afstemmen op de huidige operationele context. Supply chain-modellen zijn bijvoorbeeld vaak gedeeltelijk afhankelijk van schattingen van de volatiliteit van de vraag. Historische vraaggegevens worden gebruikt om numerieke waarden voor deze parameters te berekenen. Als de volatiliteit van de vraag verandert, raakt het model achterhaald en levert het waarschijnlijk ongeschikte aanbevelingen op. Daarom vereist een goede praktijk frequente updates van modelparameters.

Zelfs als parameterwaarden actueel zijn, kunnen er nog steeds problemen zijn als gevolg van onjuiste functionele relaties. Denk bijvoorbeeld aan de relatie tussen het gemiddelde en de standaarddeviatie van de vraag naar reserveonderdelen. Over het algemeen geldt: hoe groter de gemiddelde vraag, hoe groter de volatiliteit van de vraag, gemeten aan de hand van de standaarddeviatie.

Overweeg nu vereenvoudigde "old school"-modellen die de vraag naar reserveonderdelen beschrijven als een Poisson-proces. Het Poisson-proces is zeer nuttig en relatief eenvoudig, dus het komt vaak voor in Statistics 101-klassen. Vanwege hun relatieve eenvoud zijn Poisson-modellen de witte ratten van supply chain-analyses voor reserveonderdelen, dwz mensen doen computerexperimenten en theorie-ontwikkeling op basis van het gedrag van Poisson-vraagmodellen. Voor Poisson-modellen is de standaarddeviatie van de vraag gelijk aan de vierkantswortel van het gemiddelde. Wanneer we echter naar de werkelijke vraaggegevens van onze klanten kijken, ontdekken we dat de werkelijke relatie tussen het gemiddelde en de standaarddeviatie van de vraag beter kan worden beschreven door een meer algemene machtswetrelatie. Het eenvoudige model kan dus nauwkeurige schattingen van gemiddelde en standaarddeviatie gebruiken, maar hun relatie nog steeds niet nauwkeurig weergeven. Dit leidt op zijn beurt tot onjuiste aanbevelingen over bestelpunten voor reserveonderdelen. Het controleren van echte gegevens is het beste tegengif tegen arrogante aannames.

 

Wat nu te doen

Ik heb niet het gevoel dat de supply chain-modellen van vandaag op het punt staan om het soort ineenstorting te creëren dat we zagen in het begin van de Grote Recessie. Maar degenen onder ons die supply chain-kwants zijn, moeten meer professionele volwassenheid tonen dan onze financiële collega's. We moeten niet verliefd worden op onze modellen en we moeten onze klanten waarschuwen voor correcte modelhygiëne.

Dus modelgebruikers, was regelmatig uw handen nu het griepseizoen begint en was uw modellen grondig door middel van harde gegevens om er zeker van te zijn dat de modellen waarop u vertrouwt zowel up-to-date als realistisch zijn. Beide stappen beschermen u tegen het slachtoffer worden van uw modellen en stellen u in staat hun voordelen ten opzichte van management te benutten op basis van onderbuikgevoel.

Bijlage: Technische tips

Supply chain analytics bieden verschillende soorten output. Op het gebied van prognoses en vraagplanning is de voor de hand liggende empirische controle het vergelijken van prognoses met de werkelijke vraagwaarden die zich uiteindelijk openbaren. Dit zelfde "voorspelling en dan controleren" benadering kan ook worden gebruikt bij het genereren van prognoses. Op het gebied van voorraadbeheer kunnen de modellen voortbouwen op prognoses om beleidskeuzes aan te bevelen, zoals bestelpunten en bestelhoeveelheden of min- en max-waarden. Er is een slimme manier om de juistheid van aanbevelingen van bestelpunten en min's te bevestigen. Zie onze blog De juiste prognosenauwkeurigheidsmetriek voor voorraadplanning

 

Laat een reactie achter

gerelateerde berichten

Verward over AI en Machine Learning?

Verward over AI en Machine Learning?

Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn.

Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen

Centreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen

In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren.

recente berichten

  • What is Inventory Control Planning Management Optimization DictionaryWhat is Inventory Planning? A Brief Dictionary of Inventory-Related Terms
    People involved in the supply chain are likely to have questions about various inventory terms and methods used in their jobs. This note may help by explaining these terms and showing how they relate. […]
  • artificial intelligence ai and machine learning inventory managementVerward over AI en Machine Learning?
    Bent u in de war over wat AI is en wat machine learning is? Weet u niet zeker waarom meer weten u zal helpen bij uw werk in voorraadplanning? Wanhoop niet. Het komt wel goed met je, en we laten je zien hoe iets van wat het ook is, nuttig kan zijn. […]
  • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
    In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]
  • Balans,Concept,Met,Chroom,Ballen,software voor voorraadoptimalisatieHoe u voorraadvereisten kunt voorspellen
    Het voorspellen van voorraadbehoeften is een gespecialiseerde variant van prognoses die zich richt op de bovenkant van het bereik van mogelijke toekomstige vraag. Traditionele methoden zijn vaak gebaseerd op klokvormige vraagcurves, maar dit is niet altijd accuraat. In dit artikel duiken we in de complexiteit van deze praktijk, vooral als het gaat om de intermitterende vraag. […]
  • Demand Planning tweelingbroers met prognosetoolsZes best practices voor vraagplanning waar u twee keer over moet nadenken
    Op elk gebied, inclusief voorspellingen, wordt volkswijsheid verzameld die zich uiteindelijk voordoet als ‘best practices’. Deze best practices zijn vaak verstandig, althans gedeeltelijk, maar missen vaak context en zijn mogelijk niet geschikt voor bepaalde klanten, sectoren of bedrijfssituaties. Er zit vaak een addertje onder het gras: een ‘ja, maar’. Deze opmerking gaat over zes doorgaans juiste voorspellingen, die niettemin hun kanttekeningen plaatsen. […]

    Voorraadoptimalisatie voor fabrikanten, distributeurs en MRO

    • Centrering Act Reserveonderdelen Timing Prijzen en betrouwbaarheidCentreringswet: timing, prijzen en betrouwbaarheid van reserveonderdelen
      In dit artikel begeleiden we u bij het opstellen van een voorraadplan voor reserveonderdelen, waarbij prioriteit wordt gegeven aan beschikbaarheidsstatistieken zoals serviceniveaus en vulpercentages, terwijl de kostenefficiëntie wordt gewaarborgd. We zullen ons concentreren op een benadering van voorraadplanning genaamd Service Level-Driven Inventory Optimization. Vervolgens bespreken we hoe u kunt bepalen welke onderdelen u in uw inventaris moet opnemen en welke onderdelen mogelijk niet nodig zijn. Ten slotte onderzoeken we manieren om uw op serviceniveau gebaseerde voorraadplan consistent te verbeteren. […]
    • 5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren5 stappen om de financiële impact van reserveonderdelenplanning te verbeteren
      In het huidige competitieve zakelijke landschap zijn bedrijven voortdurend op zoek naar manieren om hun operationele efficiëntie te verbeteren en meer inkomsten te genereren. Het optimaliseren van het beheer van serviceonderdelen is een vaak over het hoofd gezien aspect dat een aanzienlijke financiële impact kan hebben. Bedrijven kunnen de algehele efficiëntie verbeteren en aanzienlijke financiële opbrengsten genereren door de voorraad reserveonderdelen effectief te beheren. Dit artikel gaat in op de economische implicaties van geoptimaliseerd beheer van serviceonderdelen en hoe investeren in software voor voorraadoptimalisatie en vraagplanning een concurrentievoordeel kan opleveren. […]
    • Bottom Line-strategieën voor planningssoftware voor reserveonderdelenBottom Line-strategieën voor de planning van reserveonderdelen
      Het beheer van reserveonderdelen brengt tal van uitdagingen met zich mee, zoals onverwachte storingen, veranderende schema's en inconsistente vraagpatronen. Traditionele prognosemethoden en handmatige benaderingen zijn niet effectief in het omgaan met deze complexiteit. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, schetst deze blog de belangrijkste strategieën die prioriteit geven aan serviceniveaus, probabilistische methoden gebruiken om bestelpunten te berekenen, het voorraadbeleid regelmatig aanpassen en een speciaal planningsproces implementeren om overmatige voorraad te voorkomen. Verken deze strategieën om de inventaris van reserveonderdelen te optimaliseren en de operationele efficiëntie te verbeteren. […]
    • professionele technicus-ingenieur die reserveonderdelen plant in industriële productiefabriek,Bereid uw reserveonderdelenplanning voor op onverwachte schokken
      In het onvoorspelbare zakenklimaat van vandaag moeten we ons zorgen maken over verstoringen in de toeleveringsketen, lange doorlooptijden, stijgende rentetarieven en een volatiele vraag. Met al deze uitdagingen is het voor organisaties nog nooit zo belangrijk geweest om het gebruik van onderdelen en voorraadniveaus nauwkeurig te voorspellen en het bevoorradingsbeleid, zoals bestelpunten, veiligheidsvoorraden en bestelhoeveelheden, te optimaliseren. In deze blog onderzoeken we hoe bedrijven gebruik kunnen maken van innovatieve oplossingen, zoals voorraadoptimalisatie en software voor het voorspellen van onderdelen die gebruikmaken van machine learning-algoritmen, probabilistische prognoses en analyses om voorop te blijven lopen en hun toeleveringsketens te beschermen tegen onverwachte schokken. […]