Technologie

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Feb. 29, 2024

Distribution Network Analysis durch Envision - Workshop #3

Dieser dritte Envision-Workshop bietet Studenten und Supply Chain-Spezialisten eine geführte Schulung zur Analyse des Vertriebsnetzwerks eines Einzelhandelsunternehmens unter Verwendung der quantitativen Supply Chain-Perspektive und der Werkzeuge von Lokad.

Jan. 29, 2024

Probabilistisches exponentielles Glätten für erklärbares KI im Bereich der Supply Chain

Lesen Sie Antonio Cifonellis Doktorarbeit über probabilistisches exponentielles Glätten für erklärbares KI im Bereich der Supply Chain - eine weitere großartige Studie, die zeigt, dass ein halbes Dutzend cleverer Tricks ein so grundlegendes Modell wie das exponentielle Glätten in ein Rennauto verwandeln kann, das Deep Learning-Modelle auf dem neuesten Stand schlägt.

Jan. 22, 2024

Sales Analysis durch Envision - Workshop #2

Dieser zweite Envision-Workshop bietet Studenten und Supply Chain-Spezialisten eine geführte Schulung zur Analyse von Einzelhandelskunden aus der probabilistischen und risikomanagementorientierten Perspektive von Lokad.

Jan. 8, 2024

Selective Path Automatic Differentiation: Beyond Uniform Distribution on Backpropagation Dropout

Der Ansatz der selektiven Pfad-Automatischen Differentiation (SPAD) verbessert den stochastischen Gradientenabstieg (SGD), indem er eine Teil-Datenpunkt-Perspektive annimmt. Diese Technik, die auf Compiler-Ebene implementiert ist, tauscht Gradientenqualität gegen Gradientenquantität aus und ergänzt herkömmliche SGD-Methoden um eine nuanciertere Sichtweise.

Dez. 19, 2023

Eine Meinung zum Deep Inventory Management

Ein Team bei Amazon hat Ende 2022 Deep Inventory Management (DIM) veröffentlicht. Dieses Papier präsentiert eine DIM-Bestandsoptimierungstechnik, die sowohl verstärkendes Lernen als auch Deep Learning umfasst. Da Lokad einen ähnlichen Weg in der Vergangenheit gegangen ist, gibt der CEO und Gründer von Lokad, Joannes Vermorel, seine kritische Bewertung der vorgeschlagenen Technik ab.

Nov. 20, 2023

Differentiable Programming zur Optimierung großer relationaler Datenmengen

Paul Peseux' Doktorarbeit über die Differenzierung relationaler Abfragen - ein weiteres wenig erforschtes Gebiet der Supply Chain - führte zur Einführung des TOTAL JOIN Operators, Polystar und einer Mini-Sprache ADSL zur Differenzierung relationaler Abfragen, die alle von Lokad in seine DSL Envision integriert wurden, um die tägliche Bestandsentscheidung zu optimieren.

Aug. 21, 2023

Lieferantenanalyse durch Envision - Workshop Nr. 1

Lokad startet seinen ersten Envision-Workshop, in dem Studenten (und Supply Chain-Spezialisten) lernen, Einzelhändlerlieferanten mithilfe der probabilistischen, risikoorientierten Perspektive von Lokad zu analysieren.

Juni 26, 2023

Bestandsmanagement unter Berücksichtigung von minimalen Bestellmengen mit mehreren Referenzen

Gaetan Delétoilles Promotion über MOQs - ein überraschend wenig erforschtes Gebiet der Supply Chain - führte zur Entwicklung der w-Richtlinie, die Lokad in seine Lösung für die tägliche Bestandsentscheidung integriert hat.

Juni 19, 2023

Klassifikationsalgorithmen auf der Cloud verteilt

Matthieu Durut, der zweite Mitarbeiter bei Lokad, verteidigte 2012 seine Doktorarbeit über seine Forschungsarbeit bei Lokad. Diese Doktorarbeit ebnete den Weg für den Übergang von Lokad zu cloud-nativen verteilten Rechenarchitekturen, die heutzutage für die Bewältigung von Supply Chains im großen Maßstab unerlässlich sind.

Juni 12, 2023

Groß angelegtes Lernen: ein Beitrag zu verteilten asynchronen Clustering-Algorithmen

Benoit Patra, erster Mitarbeiter bei Lokad, verteidigte 2012 seine Doktorarbeit über seine Forschung bei Lokad. Diese Doktorarbeit brachte radikal neue Elemente in die Supply-Chain-Theorie ein und legte den Grundstein für die zukünftige Entwicklung des probabilistischen Prognoseansatzes von Lokad.

Feb. 6, 2023

Stochastischer Gradientenabstieg mit Gradientenschätzer für kategoriale Merkmale

Das breite Feld des maschinellen Lernens (ML) bietet eine Vielzahl von Techniken und Methoden, die zahlreiche Situationen abdecken. Die Supply Chain hingegen bringt ihre eigenen spezifischen Datenausforderungen mit sich, und manchmal profitieren Aspekte, die von Supply Chain-Experten als grundlegend angesehen werden könnten, nicht von zufriedenstellenden ML-Instrumenten - zumindest nach unseren Maßstäben.

Sept. 21, 2022

Die Quantitative Supply Chain

Supply Chain-Daten präsentieren sich fast ausschließlich als relationale Daten wie Bestellungen, Kunden, Lieferanten, Produkte usw. Diese Daten werden über die Geschäftssysteme - das ERP, das CRM, das WMS - gesammelt, die zur Betrieb des Unternehmens verwendet werden.