Prognose- und Optimierungstechnologien

In den letzten zehn Jahren hat sich die Praxis datengetriebener Entscheidungsfindung in Lieferketten dramatisch weiterentwickelt. Lokad begann 2008 mit einem Schwerpunkt auf genauer Prognose, aber die moderne Lieferkette kann es sich nicht leisten, bei bloßen Vorhersagen stehen zu bleiben. Stattdessen müssen Entscheidungen unter Unsicherheit optimiert werden. Der Ansatz von Lokad vereint Prognose und Optimierung in einer einzigen Pipeline, die von cloudbasierter Rechenleistung, programmatischen Paradigmen und einem Engagement für Leistungen in der realen Welt angetrieben wird.

Im Jahr 2020 belegte Lokad weltweit den ersten Platz auf SKU-Ebene im renommierten M5-Prognosewettbewerb, was unsere unermüdliche Konzentration auf Genauigkeit verdeutlicht. Doch Genauigkeit allein reicht nicht aus: Wir müssen Prognosen in Entscheidungen umsetzen, auch in Anwesenheit enger Einschränkungen, volatiler Nachfrage und wirtschaftlicher Abwägungen. Lokad begegnet diesen Anforderungen durch probabilistische und stochastische Ansätze, die in Envision, unserer domänenspezifischen Sprache, integriert sind.

Abstrakte Allegorie der Prognose und Optimierung

1. Lokads Technologische Generationen

Lokads Technologie ist nicht über Nacht entstanden; sie hat sich durch mehrere Generationen entwickelt, von denen jede neue Herausforderungen in der Analyse von Lieferketten angeht.

  • Latente Optimierung (2024)
    Ein Paradigma, das darauf ausgelegt ist, schwierige, komplexe kombinatorische Termin- und Ressourcenzuweisungsprobleme unter Unsicherheit zu bewältigen.

  • Stochastischer Diskreter Abstieg (2021)
    Ein robuster Weg, Entscheidungen zu berechnen, wenn Unsicherheit dominiert, unter Verwendung leistungsstarker stochastischer Optimierungstechniken.

  • Differenzierbares Programmieren (2019)
    Die Konvergenz von numerischer Optimierung und maschinellem Lernen, die vereinheitlichte Modelle liefert, die reale Lieferkettenbeschränkungen berücksichtigen.

  • Deep Learning (2018)
    Nutzung von KI-gestützten Prognosen im großen Maßstab – dies markierte einen Wechsel von klassischen statistischen Methoden zu GPU-beschleunigten Techniken.

  • Probabilistische Vorhersage (2016)
    Ein expliziter Schwerpunkt auf der Schätzung voller Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Nachfrage anstelle von einzelnen Schätzungen.

  • Quantile-Tabellen (2015)
    Adressierung von Lieferkettenbeschränkungen durch Berechnung gesamter Verteilungen, nicht nur durchschnittlicher oder medianer Nachfrage.

  • Quantile-Prognosen (2012)
    Ein Abkehr von reinen Mittelwertprognosen durch Einführung von asymmetrischen “voreingenommenen” Prognosen, die mit der Betriebswirtschaft übereinstimmen.

  • Klassische Prognosen (2008)
    Unser ursprünglicher Ansatz, der intern anhand einer Bibliothek von Modellen benchmarkt wurde, jedoch jetzt durch anspruchsvollere Paradigmen abgelöst wurde.

2. Über Prognosen hinaus: Warum Optimierung wichtig ist

Klassische Prognosen liefern eine einzelne numerische Schätzung - oft einen Median - der zukünftigen Nachfrage. Obwohl sie für die Intuition nützlich sind, lassen sie eine kritische Lücke für tatsächliche Entscheidungsfindung. Lieferketten müssen mit folgendem umgehen:

  • Bestandsbeschränkungen: Lagerbestände, Lieferanten-Mindestbestellmengen, Vorlaufzeiten, etc.
  • Wirtschaftliche Kompromisse: Haltekosten, Strafen bei Knappheit und Risiken der Obsoleszenz.
  • Komplexe Flüsse: Mehrstufige Netzwerke, unsichere Vorlaufzeiten, Mehrfachbezug.

Lokads neueste Entwicklungen, wie Stochastischer Diskreter Abstieg und Latente Optimierung, bewältigen diese Herausforderungen, indem sie Unsicherheit nahtlos in Entscheidungs-Workflows einweben - ein Ansatz, der weit über eine bloße “Prognosemaschine” hinausgeht.

3. Wie Lokad in der Praxis arbeitet

Unser Team von Supply Chain Scientists leitet die Initiative, bearbeitet die technischen Beiträge, insbesondere alle Envision-Programmierungen.

Schritt 1. Datenintegration

Wir erfassen historische Transaktionen, Produktattribute, Lieferanteninformationen und mehr. Dieser vereinheitlichte Datensatz bildet das Fundament sowohl für Prognosen als auch für Optimierungen.

Schritt 2. Probabilistische Modellierung

Anstatt eine einzelne Punktprognose zurückzugeben, schätzen Lokads Methoden Wahrscheinlichkeiten über mehrere Ergebnisse hinweg ab - nützlich für langsam bewegliche SKUs oder sprunghafte Nachfrage. Diese Akzeptanz von Unsicherheit ist entscheidend für eine robuste Planung.

Schritt 3. Entscheidungsoptimierung

Durch Paradigmen wie latente Optimierung oder stochastischer diskreter Abstieg treffen wir tatsächliche Entscheidungen - optimale Nachbestellmengen, Produktionspläne oder Transfers - maßgeschneidert auf Ihre Einschränkungen und Ziele.

Schritt 4. Kontinuierliche Verbesserung

Mit dem Eintreffen neuer Daten werden Modelle schnell neu kalibriert und die Entscheidungen passen sich automatisch an. Diese End-to-End-Schleife stellt sicher, dass Lieferkettenpraktiker agil bleiben und Verschiebungen in Nachfrage oder Angebot übertrumpfen.

4. Envision und White-Boxing

Eine Domänenspezifische Sprache für die Lieferkette

Lokad verbirgt seine Technologie nicht hinter einem undurchsichtigen, “one-size-fits-all” Motor. Stattdessen bieten wir Envision, eine Sprache, die für transparente und konfigurierbare Lieferkettenanalytik entwickelt wurde. Jeder Schritt des Prozesses kann inspiziert und angepasst werden.

Anpassung an Geschäftsrealitäten

Da sich Lieferketten stark unterscheiden - Produktion vs. Einzelhandel vs. MRO - ermöglichen Envision-Skripte Ihren Teams und unseren Supply Chain Scientists, Einschränkungen oder Heuristiken spezifisch für Ihre Prozesse fest zu kodieren. In Verbindung mit den fortschrittlichen Vorhersagefähigkeiten von Lokad löst dieser White-Box-Ansatz Ihre tatsächlichen Probleme, anstatt Sie in eine starre Vorlage zu pressen.

5. Nächste Schritte

Lokad startete 2008 mit einem klaren Versprechen: genaue Prognosen. Wir kombinieren diese Prognosen nun mit robuster Optimierung, um überlegene Entscheidungsfindung bei Unsicherheit zu ermöglichen. Egal, ob Sie mit engen Zeitplänen, sprunghafter Nachfrage oder mehrstufigen Flüssen zu kämpfen haben, Lokads Technologie der nächsten Generation - von Quantil-Prognosen bis zur latenten Optimierung - deckt Sie ab.

Neugierig auf mehr? Wir laden Sie ein:

  • Tauchen Sie in die Latente Optimierung ein, wenn Sie vor schwierigen, kombinatorischen Zeitplanungsherausforderungen stehen.
  • Entdecken Sie den Stochastischen Diskreten Abstieg, wenn Sie Unsicherheit in Ihre täglichen Entscheidungen integrieren möchten.
  • Werfen Sie einen Blick auf das Differenzierbare Programmieren für einen tieferen Einblick in modernes maschinelles Lernen, das mit der Optimierung der Lieferkette verschmolzen ist.
  • Oder kontaktieren Sie uns für eine personalisierte Demo, um zu sehen, wie Lokad Ihre Geschäftsbeschränkungen präzise modellieren kann.

Letztendlich gehen Prognostizieren und Optimieren Hand in Hand - Lokads Rolle besteht darin, sicherzustellen, dass Sie vom Besten beider Welten profitieren.