23.05.2016 | Добавил: dmagic | Просмотров: 666
Диаграмма распределения вероятностей и supply chain management

Цитата из обучающего видео: “предположим, что есть некая функция, и нам требуется узнать, можно ли (и если можно, то как) представить эту функцию в виде наложения большого количества синусоид с разными амплитудами, фазами и частотами…” И зачем, скажите, мне могут понадобиться все эти синусоиды посреди рабочей недели?

Как было отмечено в предыдущей заметке, непрактическая задача или пример могут погубить интерес к… Да к чему угодно. Возьмите, к примеру, цитату, приведенную выше. Даже название урока – ряды Фурье – звучит интереснее и более заманчиво, чем та задача, которую сформулировал лектор в самом начале.

Я бы с удовольствием продолжил критику, если бы не лучик света во всей этой научной какофонии – массовый открытый онлайн курс (MOOC) от MIT: CTL.SC1x Supply Chain Fundamentals. Мне его посоветовал один из участников наших тренингов шести сигм. А вы сможете найти этот курс на платформе edX.

Начиная с первой недели обучения, этот курс засыпает вас максимально практичными задачами, в решении которых вам поможет уже знакомая диаграмма распределения вероятностей (Probability Distribution Plot). Вот одна из них (исходные денные заведомо изменены): изучая ежедневный спрос на бублики в вашей кофейне, вы определили, что он подчиняется нормальному закону со средним 200 и стандартным отклонением 50. Какова вероятность, что все запасы на складе кончатся, если установить их на уровне 300 бубликов?

Запускаем Minitab:

  1. Graph > Probability Distribution Plot > View Probability;
  2. В следующем окне:
  3. Вкладка “Shaded Area”:

Результат: вероятность, что все бублики на складе закончатся, составляет чуть более 2%.

А сколько бубликов нужно держать на складе, чтобы вероятность составила 1% и менее?

Решаем:

  1. Graph > Probability Distribution Plot > View Probability;
  2. В следующем окне без изменений:
    • Distribution – Normal;
    • Mean – 200;
    • Standard Deviation – 50;
  3. Вкладка “Shaded Area”:

Результат: если докупить еще 17 бубликов, то вероятность, что все бублики на складе закончатся, снизится до 1%.

В вашей кофейне продаются, кроме бубликов, еще и кексы? Но их покупают крайне мало – в среднем 2,5 в неделю. Спрос подчиняется функции распределения Пуассона. Какие складские запасы для кексов следует установить, чтобы с уверенностью в 90% покрывать недельный спрос?

Попробуйте сами решить эту задачу, используя Minitab и Probability Distribution Plot (диаграмму распределения вероятностей). Контрольный ответ:

Кстати, в этом случае программа не дает вам прямого ответа – обратите внимание на величину вероятности над графиком. Если же задать вопрос по-другому: “Сколько кексов следует держать на складе, чтобы риск не покрыть недельный спрос был ниже 10%?”, то ответ будет другим:

Истина, как всегда, где-то посередине.

Догадались, какой ответ верный? Оставьте свой вариант в комментариях к заметке.

Лин6Сигм / 23.05.2016 | Просмотров: 666 | Добавил: dmagic | Всего комментариев: 0 / Теги: шесть сигм, Probability Distribution Plot, supply chain management, Minitab
Всего комментариев: 0
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2017            Хостинг от uWeb