Lokads Technologie

Lokad optimiert supply chain Entscheidungen, um den finanziellen Ertrag zu maximieren, unter Anwendung der die Quantitative Supply Chain Prinzipien. Diese finanzgetriebene Perspektive konzentriert sich darauf, Fehler in Dollar (oder Euro) zu minimieren. Lokads Empfehlung, wie zum Beispiel Einkaufs- oder Zuweisungslisten, werden im Hinblick auf Ihre spezifischen supply chain Bedürfnisse und Beschränkungen ausgewogen gestaltet – all dies wird von unseren Supply Chain Scientists berücksichtigt, die probabilistische Vorhersagen und Lokads domänenspezifische Sprache (DSL) namens Envision verwenden.

Dieses Video-Tutorial demonstriert Lokads öffentliches Demokonto, indem es den Optimierungsprozess transparent macht und die prädiktive Leistungsfähigkeit sowie Flexibilität unserer Lösung aufzeigt.

Zeitstempel

00:00:00 Einführung in Lokad und die Quantitative Supply Chain
00:02:16 Kapitel 1: Wie wir die Daten vorbereiten.
00:03:23 Niedrigstufige Datenprüfungen
00:04:36 Hochstufige Datenprüfungen
00:05:25 Kapitel 2: Wie wir probabilistische Vorhersagen nutzen.
00:08:05 Erklärung der demand-over-lead-time Wahrscheinlichkeitsverteilung
00:09:18 Differenzierbares Programmieren und seine Rolle in der Nachfrageprognose
00:10:02 Kapitel 3: Wie wir die supply chain optimieren.
00:10:30 Erklärung der wichtigsten wirtschaftlichen Treiber
00:11:25 Die Bedeutung der Warenkorbperspektive in Lagerhaltungsstrategien
00:12:12 Die Logik hinter Lokads Einkaufsempfehlungen
00:18:01 Prüfungswerkzeuge, die dem Kunden zur Verfügung stehen
00:19:50 Zusätzliche Lernressourcen

Video-Zusammenfassung

Das Video ist in vier Teile gegliedert, die den Zuschauer klar durch die verschiedenen Schritte eines supply chain Optimierungsprojekts mit Lokad führen. Im Folgenden finden Sie eine kurze Zusammenfassung jedes Teils mit zusätzlichen Links für weiterführende Informationen.

Datenerfassung und vorläufige Prüfungen

Datenpipeline: Lokad entwirft sorgfältig eine automatisierte Datenextraktions-Pipeline, die den reibungslosen Transfer wichtiger Daten vom Kunden ermöglicht. Diese Daten umfassen wesentliche Kennzahlen wie Verkaufshistorie, Lagerbestände und supply chain Beschränkungen.

Dateiübertragungen und -typen: Um Vielseitigkeit bei Datenübertragungen zu gewährleisten, unterstützt Lokads Plattform eine Vielzahl von Dateiübertragungsprotokollen, insbesondere SFTP und FTPS. Über die Übertragungsmethoden hinaus ist die Plattform in der Lage, eine Vielzahl von Dateiformaten zu verarbeiten, darunter Klartext, CSV, TSV und Excel.

Datenintegrität: Lokad legt großen Wert darauf, die Gesundheit der Kundendaten zu gewährleisten, und investiert viel Zeit, um sicherzustellen, dass diese konsistent und fehlerfrei sind. Dies wird durch einen zweistufigen Datenintegritätsprüfungsprozess erreicht.

Niedrigstufige Datenprüfungen: Dies stellt die Datenintegrität sicher und prüft auf Unstimmigkeiten sowohl innerhalb als auch zwischen Tabellen.
Hochstufige Datenprüfungen: Dies bestätigt, dass die Daten die primären KPIs des Kunden sowie alle geschäftsspezifischen Merkmale widerspiegeln, die voraussichtlich die Nachfrageprognose und die Gesamtoptimierung beeinflussen.

Sicherheitsüberlegungen: Aus sicherheitstechnischer Sicht steht das Vertrauen der Kunden bei Lokad an erster Stelle; die Kunden behalten die Kontrolle über die Zugriffsrechte auf ihr Lokad-Konto. Für alle, die tiefer in den Datenschutz einsteigen möchten, bietet Lokad ein umfassendes Security FAQ an, das seine Vertraulichkeitsprotokolle im Detail beschreibt.

Prognose zukünftiger Nachfrage

Probabilistische Vorhersage: Traditionelle Methoden (wie Zeitreihenprognosen) konzentrieren sich darauf, einen Einzelwert vorherzusagen, während Lokad probabilistische Vorhersagen verwendet, die alle möglichen Verkaufsverläufe und deren Wahrscheinlichkeiten projizieren. Probabilistische Vorhersagen sind der Weg, wie Lokad mit der irreduziblen Unsicherheit zukünftiger Nachfrage umgeht – etwas, das eine traditionelle Zeitreihe nicht leisten kann.

Differenzierbares Programmieren: Das Management von supply chain ist geprägt von ständig wechselnden Mustern, und um sich hier zurechtzufinden, nutzt Lokad Fortschritte im Bereich Machine Learning (ML), um die numerische Rezeptur, die zur Generierung von Entscheidungsempfehlungen verwendet wird, kontinuierlich zu verfeinern. Zentral hierfür ist das differenzierbare Programmieren – eine Methode, bei der das Modell die Vorhersagetechnik kontinuierlich anhand neuer Daten verfeinert. Dies ermöglicht der numerischen Rezeptur, sich durch Lernen aus vergangenen Daten weiterzuentwickeln.

Übertragung von Prognosen in supply chain Entscheidungen

Wirtschaftliche Treiber: Lokads quantitative supply chain Herangehensweise ist in der Lage, eine Vielzahl von wirtschaftlichen Treibern zu bearbeiten, selbst solche, die kontraintuitiv erscheinen, wie z. B. stockout penalty (was eigentlich ein Belohnungstreiber ist). Diese Treiber helfen Lokad, die finanziellen Auswirkungen verschiedener supply chain Entscheidungen zu quantifizieren.

Warenkorbperspektive: Lokad ist der Ansicht, dass Fehlbestand Ereignisse bei einigen SKUs unerwartet hohe finanzielle Auswirkungen haben, die im Vergleich zu ihren direkten Margenbeiträgen unverhältnismäßig hoch sind. Anders ausgedrückt, einige Artikel, wie Kühlschränke, werden typischerweise allein gekauft. Andere, wie Milch und Brot, werden typischerweise im Warenkorb gekauft, d. h. in Kombination mit anderen Waren. Somit kann die Nichtverfügbarkeit bestimmter SKUs die gesamten Einkaufsentscheidungen eines Kunden beeinflussen.

Priorisierte Entscheidungsfindung: Lokad balanciert die probabilistischen Vorhersagen und die einzigartigen supply chain Beschränkungen jedes Kunden, um priorisierte Listen von supply chain Entscheidungen zu erstellen. Diese Listen werden in Bezug auf den ROI, der für jede auf der entsprechenden Granularitätsebene generiert wird, sortiert.

Überwachung der Supply Chain Performance

Dashboard-Überwachung: Lokad stellt umfangreiche interaktive Dashboards zur Verfügung, die Endnutzern dabei helfen, die Listen der Entscheidungsempfehlungen zu verstehen und zu analysieren. Diese Tools unterstützen den Kunden dabei, die probabilistische Nachfrageprognose, Lagerverläufe, finanzielle Priorisierungen und die Berücksichtigung ihrer supply chain Beschränkungen im Optimierungsprozess zu visualisieren.

Proaktive Analytik: Der Kunde hat jederzeit Zugang zu detaillierten, Echtzeit-Analysen – einschließlich der Verfolgung von Lagertrends, Ausverkaufsraten, Schätzungen entgangener Verkäufe und potenzieller Desinvestitionsmöglichkeiten – sodass er seine Investitionsrendite kontinuierlich maximieren kann.

Lokad ausprobieren

Kontaktieren Sie uns unter contact@lokad.com für eine vollständige Demonstration – unter der Anleitung eines technischen Experten. Sie können sich auch hier für das Demokonto registrieren.

Alternativ können Sie unsere Testplattform unter try.lokad.com erkunden. Dort können Sie Ihre eigenen Daten nutzen und Ihre ersten supply chain Optimierungsskripte programmieren.

Zusätzliche Ressourcen

Für ausführliche Forschungsartikel zur supply chain Theorie und bewährten Verfahren sowie herunterladbare Studienressourcen sollten Sie unbedingt unseren umfangreichen Learn Bereich durchsehen.

Für vertiefende Vorträge zu wichtigen supply chain Konzepten, Interviews mit Experten und kurze Erklärungen zu branchenspezifischen Begriffen besuchen Sie LokadTV.