Mafijinis pasiūlymas prognozavimo programų naudotojams

Prognozės – puiki tema prie alaus. Visi gali tai ramiai aptarinėti, nes už prognozių tikslumą atsakingų nėra.

Konferencijos metu iš salės nuskambėjo klausimas: “Kodėl jūs nagrinėjate tik TOC, Lean ar Six Sigma metodikas? Juk yra ir kitokių nuostabių metodikų!”

Kadangi Lietuva – švogerių kraštas, ir klausimo autorius netruko būti identifikuotas, taigi galiu užbaigti mintį, apie kokias nuostabias metodikas buvo klausiama. Ogi apie prognozes. Per paskutines dvi savaites sulaukiau dviejų pastebėjimų, kaip išsakau savo nuomonę. Kažkaip labai liudnai ją išsakau, ir naudoju pasakymą – ir taip, ir ne. Taigi pasinaudosiu abejais šiais pastebėjimais.

Prognozavimas yra labai nuostabi metodika, ar ne? Ir taip, ir ne. Gal pradėsiu nuo NE, kad įvesčiau liudesio. Kas susipažinęs su chaoso teorija, ir drugelio efektu turbut nieko naujo neišgirs. Bet nežiurint visko, kasdien atsiranda vis naujesnių prognozavimo metodikų.

Prognozė yra būsimų rodiklių numatymas, mums sufleruoja wiki. Aš labai mėgstu asmeninę naudą, ir kuo greičiau, tuo geriau todėl, mano manymu, pats geriausiais ir greičiausias ROI būtų iš loterijos. Statistikos apie tai, kokie skaičiai buvo laimingi anksčiau, galima susirasti, o ir taisyklės nesudėtingos, tereikia atspėti 6 skaičius iš 30. Taigi, mafijinis pasiūlymas visiems, turintiems prognozavimo programas: greitai jas paleidžiate, gaunate loterijos spėjimų prognozes ir atsiimate prizus. Beje, milijoninius.

Kiek skaitytojų patikėjo, kad tarp prognozuotojų dabar atsiras naujų milijonierių? Beje, čia visiškai nesudėtingas uždavinys, nes distributoriai kiekvieną mėnesį bando atspėti ne po 6 skaičius, o po 10, 15 ar 20 tūkstančių skaičių. Tiek jiems reikia užsakyti skirtingų prekių. Ir distributoriai neša atsakomybę, nes jeigu užsakė per daug, tai geriausiu atveju įšaldė apyvartines lėšas, o blogiausiu atveju jas prarado. O jeigu užsakė per mažai, tai prarado pardavimus.

Na, gerai: tiksliai niekas negali nieko suprognozuoti, bet gal galima prognozuoti apytiksliai? Kiekvienas sinoptikas pasakys, kad vasarą bus šilčiau nei žiemą. O kiek? Niekas nežino. Bet nežiurint tokio tikslumo, kartais tenka naudotis prognozėmis. Tarkime, artėja šiltas savaitgalis. Remdamiesi sinoptikų prognoze sukuriame savąją, ir planuojam, kad alaus bus išgerta daugiau. Kiek daugiau? Nu nuo 30% iki 400%. Toks neblogas tikslumas, ar ne? Žinoma, teisybė kažkur tarpe kažko, todėl reikia apsimesti protingu (juk ne veltui gauni pinigus): pažiūri į lubas ir pasinaudoji palubinsko konstanta. Bus 234,56% pardavimų augimas. Taip pasakius belieka melstis ir tikėtis, kad nedaug prašovei.

Beje, pavyzdyje su alum spėjome pardavimų augimą, bet yra sferų, kur gali prašauti daug daugiau. Tarp tokių yra finansai. Bet net čia galima pasirodyti baltu ir pūkuotu. Seniau visi finansų analitikai šaudėsi prognozėm į visas puses, kol nepradėjo jų matuoti. T.y. stebėti, kas labiausiai pataiko. Labai greitai tie patys analitikai suprato, kad ekonomika truputį inertiška, ir jeigu ji kilo, tai didelis šansas, kad ir toliau kils. Todėl pažiurėjai į praeito ketvirčio rezultatus, darai copy&paste ir gauni genialią prognozę. Tiesa, nepataikai ant krypties pasikeitimo, bet kai visi nepataiko, tai ne taip blogai atrodai ir pats. Kita vertus, kokiais 80% atveju vis vien būni teisus. Pala, kur tai matyta: kai pakartoji tai, kas buvo anksčiau? Ar tik ne šiuo principu pagrįsta TOC buferių valdymo metodika?

Pasirodo, distributoriui tereikia nusipirkti (pasipildyti) tik tiek, kiek pardavė, ir neužsiimti prognozėmis – tuomet gaunasi geriausias rezultatas. Tiesa, tam tikras prognozes vis tiek reikia daryti. Jeigu esi ilgai žalioje zonoje, tai yra turi per daug atsargų, ir pradedam prognozuoti, kad ši prekė taip gerai neparsiduoda, ir ta proga mažiname buferį, taip pat darome, kai ilgai esame raudonoje zonoje. Tuomet reikia kelti buferį, nes prognozuojame, kad prekių pritrūks. Taigi net TOC naudoja prognozes, bet tokias paprastas lyg 3 kapeikos. O už 3 kapeikas daug pinigų nepaimsi. Taigi už ką gali paimti procesų diegėjas?

Yra toks balandžio testas, kuri turi išlaikyti prognozuotojas. Mokslininkai nusprendė sulyginti, kaip gyvūnai ir žmonės vertina tikimybes. Taigi paemė balandžius. Padėjo du puodukus. Vieną juodą, kitą baltą. Po puoduku buvo grūdas, ir balandžiui reikėjo atspėti, po kuriuo. Eksperimentuotojai nusprendė, kad 80% atvejų (t.y. 4 atvejais iš 5) grūdas bus po juodu puoduku. Balandžiai greitai suprato, kad reikia visada rinktis juodą puoduką ir pasiekė 80% savo prognozių tikslumą. Žmonėms buvo neįdomus grūdas, todėl padėjo dolerį. Pats geriausias rezultatas buvo 67%. Štai taip: norėjom, kaip geriau, o gavosi, kaip visada. Norėdami atspėti vieną papildomą dolerį, viską tik pabloginom. Dabar jau supratote, už ką konsultantams mokami pinigai? Už tai, kad prognozuotojus paverstų balandžiais.

Gerai, kad eksperimento nedarė su gaidžiais.

komentarų yra lygiai 14

  1. bst

    Nzn nzn ar yra prasme plakt i viena kose Numerical weather prediction, supply chain forecasts ir tikimybiu teorija spejant 6 is 30. Kiekvienas is ju turi skirtingus apribojimus, tikslus ir matematinius modelius.

    • Žinoma, oras ir pardavimai visiškai nesusiję…

      Juk oras nedaro jokios įtakos alaus, ledų, limonadų, ventiliatorių pardavimams.

    • Andrius

      “Labai greitai tie patys analitikai suprato, kad ekonomika truputį inertiška, ir jeigu ji kilo, tai didelis šansas, kad ir toliau kils. Todėl pažiurėjai į praeito ketvirčio rezultatus, darai copy&paste ir gauni genialią prognozę. Tiesa, nepataikai ant krypties pasikeitimo, bet kai visi nepataiko, tai ne taip blogai atrodai ir pats. Kita vertus, kokiais 80% atveju vis vien būni teisus.”

      O finansų rinkose šią metodiką taip pat bandėte, ten juk daromos didžiausios prognozės. Ar pavyksta pasiekti 80 proc pataikymą, pasirinktame laiko dažnyje?

  2. bst

    Oras ir pardavimai – susije. Gi prognozavimo metodikos, issukiai ir apribojimai – matyt ne. Nenoriu atvirai sakant lyst i P ir NP problematikas, matematinius modelius, apribojimus ir t.t.
    Jau 10x10x10km plote oro srautus modeliuot yra ka veikt. Nekalbu apie kazkokia salyginai maza Europa.

    • Kiek man teko susidurti su kvailystemis, visada imama matematika savo tiesoms irodyti. Tai nereiskia, kad matematika neteisinga, tai reiskia, kad matematikai visai nesvarbu ar sudedam du obuolius, ar obuoli su bananu. Visvien bus du. O va realiam gyvenime, daznai pries sudedamas paklausi, o cia bus salotos ar kaip?
      Va kodel prognozavimas yra palubinsko metodika, ir nesvarbu kiek matematikos sudesi, nes rezultas bus toks: arba atspesi, arba ne :) Butent ta reikia suprasti, matematikos pridejimas prognozavimo prigimties nepakeicia, nors ir sudaro patikimumo ispudi. Ir cia yra vienas niuansas, kad zmones maiso metodo patikimuma su rezultatu patikimumu. Juk yra SISO, turbut sifruoti nereikia :)

      • bst

        ne ne ir ne. panasu kad aklas su kurciu del kelio marsruto tariasi :) Tarsi netenka susidurt su problemom i kurias nera vienareiksmisku atsakymu arba atsakymu per “protinga” laiko tarpa. Ir ne matematikoje cia problema. O problemos mastelyje, skaiciavimu pajegumu galimybese arba zinomuose metoduose. Kiek laiko ir plytu reik tvorai sumuryt aisku kiekvienam. Kaip matau ne kiekvienam aisku kokio lygio problematika yra oru prognozavime (ka jus bandot prilyginti burimui is kavos tirsciu). Ir tai nera nei kvailystes nei palubinsko metodika.

        • Bėda ta, kad žmonės mano, kad egzistuoja tikslios prognozės ilgam periodui į priekį.

        • Kas sako, kad metodika bloga? Tiesiog ji remiasi prielaida, kad galima gauti tikslius duomenis. O jeigu duomenys yra truputi neteisingi, tai ir gauname rezultata truputi neteisinga. Ta reikia suprasti, kad mes neisgausime tikslaus rezultato. O zmones noriu tikslumo, iki n skaiciaus po kablelio. Va cia ir yra nesutapimas. Ir vel sakau, nemaisykime metodo tikslumo su duomenu-rezultatu tikslumu.

  3. ANDVIL

    Jei šis klausimas vertas tik 3 kapeikas :), tai tikiuosi Nerius atsakys man. Tarkim aš savo supermarkete prekiauju bananais. Bananai kaip žinia Lietuvoje neauga, jie auga Ekvadore. Perku aš juos iš Ekvadoro ir plukdau laivu į Lietuvą. Bananų kelionė laivu trunka apie mėnesį. Iš paskutinių 5 metu pardavimų statistikos žinau, kad vasarą bananų pardavimai 33% didesni nei kitais metų mėnesiais. Dabar yra gegužės 10 d. ir turiu pateikti bananų užsakymą. Jei remtis dinaminių buferių principu, pas mane paklausa dar neišaugusi ir buferių dydžiai nepakitę.
    Kita vertus bananai lentynoje privalo būti, nes kitaip prarasiu pardavimus ir pirkėjus. Kaip man pasielgti ir įvertinti užsakymo dydį ?

    • ANDVIL

      Nusivyliau negavęs atsakymo :(
      Žodžiu kai konkretus klausimas ir nebe išvedžiojimai – išmintis baigiasi …

      • Atsakymas dar paprastesnis negu 3 kapeikos. 33% augima kompensuos buferis, tik jeigu augimas yra didesnis negu 33% per papildymo laika, tik tada reikia kelti rankomis, nes sistema nesuspeja sureguoti. Jusu atveju, jeigu augimas per menesi yra mazesnis negu 33% sistema pati sureguos. O jeigu, suolinis augimas, tai lieka tik speti ir melstis.

  4. Pamastymui

    Del lesu isaldymo: kokies yra apmokejimo tipai ir laikotarpiai? Kada pagal juos(atskirai) yra kaupiamos ir isaldomos lesos(uzmokama uz prekes)?

  5. Mindaugas

    Iš esmės prognozavimas iš praeities duomenų neleidžia patikimai įvertinti ateities. Turbūt to geras pavyzdys buvo rizikingų paskolų vertinimas. Žinoma, ši prielaida buvo padaryta remiantis praeitimi… :)

  6. dallas_lt

    TOC naudoja prognozes, tik prognozės dažniau koreguojamos.
    DMB (dynamic buffer management) naudoja nesudėtingą algoritmą, kuris, kaip ir kiekvienas rekursinis algoritmas, gali būti aprašytas ir be rekursijos.
    IMHO svarbiausias žodis DMB yra ‘dynamic’.

Jūsų komentaras