大公司用来管理供应链的算法在期间不起作用

即使在大流行病期间，沃尔玛的供应链管理人员也必须确保商店和仓库储存着客户想要和需要的东西。 然而，已经放弃了数字程序，帮助他们预测他们需要在货架上保留多少尿布和花园软管。

通常情况下，系统可以可靠地分析库存水平、历史采购趋势和折扣等问题，以建议订购多少产品。 在大流行引起的全球混乱期间，该计划的建议正在更频繁地发生变化。 沃尔玛的一位供应链经理告诉Verge说：“它变得更有活力，我们看到它的频率也增加了。

大多数零售公司依靠某种类型的模型或算法来帮助预测他们的客户想要什么，无论是简单的Excel电子表格还是一个经过改进的、工程师构建的程序。 通常，这些模型是相当可靠和工作良好的。 但就像其他一切一样，他们也受到了大流行病的影响。

消费品分析公司Alloy的联合创始人乔尔？贝尔(Joel Beal)表示：“当你有类似的东西时，这只是一个完全的孤立点。 “没有一个模型能够预测这一点。

研究人员对自然灾害等对系统的冲击如何破坏供应链以及如何影响需求预测有一些了解。 不过，飓风或洪水等灾害通常是区域性的。 这种流行病正在影响整个世界。 即使企业对H1N1和SARS等疾病的需求预测模型进行了压力测试，它们也不会考虑到这种规模。 “这种大流行完全在另一个层面上，”安赫斯特大学的供应链模型专家兼运营和信息管理教授AnnaNagurney说。

预测模型通常使用过去的数据来预测未来的趋势。 如果一家公司在4月份出售了很多割草机，他们可能会用这些数据告诉公司在次年4月份保留更多的割草机库存。 模型也通常可以假设割草机可以按一定的时间表生产和运输。

在这一大流行病期间，人们的行为、交通和生产发生了根本性的变化，这意味着通常可预测的潮起潮落被颠覆。 纳格尼说：“现在我们的数据将会有很多异常值。 “一切都改变了。

由于全球范围的大规模混乱，为模型提供的正常数据——包括多年来的购买模式——并不相关。

“你可能不会使用那么多的历史数据，或者不会像你预期的那样权衡。 相反，企业可能会使用更多的最新数据：例如，上周希望预测下周的情况，或者仅仅依靠几个月的信息来了解这场大流行病在全球范围内爆发以来所购买的东西。

模型仍然可以使用。 “必须改变的是你输入的数据。 她说，像沃尔玛和亚马逊这样使用更复杂的机器学习模型的公司也可能会增加系统中的不确定性。

这些调整使公司能够继续进行预测。 然而，他们现在所做的预测不会像几个月前所做的那样精确。 麻省理工学院土木和环境工程教授大卫·西米奇-列维(David Simchi-Levi)表示：“它们不会给我们提供我们以前看到的准确性。

相反，管理供应链的人将不得不更积极地解释预测，Beal说。 “企业必须更多地依赖好的需求规划人员和预测人员，他们会说：“我相信这一点吗？”而不是相信这些模型能够捕捉到正在发生的一切。

例如，Alloy与一家公司合作，该公司今年3月在一家主要零售商的产品销售额增长了40%。 (Beal不能透露公司或零售商的名称。) 鉴于销售额的激增，零售商为4月份下了一大笔订单，但该公司知道，对该产品的需求已经下降，零售商将无法出售他们订购的所有产品。 “这就是我们一遍又一遍地看到的，”贝尔说。 在这种情况下，该公司告诉零售商不要购买该公司的大部分产品，他们能够进行调整。

一些公司正在改变他们的系统来解释这种流行病，Simchi-Levi说。 他正在与一家公司合作，该公司试图将预测各国疫情的长度和严重程度的模型与他们通常的供应链机器学习模型结合起来。

供应链模式也将不得不改变，以解释流行病，即使它通过。 “这是一个我可能不想用我预测明年会发生什么的时期，”贝尔说。 此外，人们可能会继续以与大流行之前不同的价格购买卫生纸和豆子，因此一些变化可能会比危机持续更长时间。 “我们必须了解新的稳定状态。

在这一大流行病期间，对建模系统的干扰显示了依赖计算机预测产品需求的一些限制。 “大多数公司都在与之斗争，这是一个持续的挑战，即使在“正常时期”，”Beal说。 这种大流行病可能会促使公司减少对需求预测的投资，并更多地关注对他们面前所看到的做出反应。 他表示：“这是一种转变，不是认为你可以预测世界将会是什么样的未来。