Lokads Technologie

Lokad optimiert Lieferkettenentscheidungen, um den finanziellen Ertrag zu maximieren, indem Quantitative Supply Chain Prinzipien angewendet werden. Dieser finanziell orientierte Ansatz konzentriert sich darauf, Fehler in Dollar (oder Euro) zu reduzieren. Lokads Empfehlungen, wie Einkaufs- oder Zuordnungslisten, werden unter Berücksichtigung Ihrer spezifischen Lieferkettenanforderungen und -beschränkungen ausgewogen erstellt - all dies wird von unseren Supply Chain Scientists unter Verwendung probabilistischer Prognosen und Lokads domänenspezifischer Sprache (DSL) namens Envision berücksichtigt.

Dieses Video-Tutorial zeigt das öffentliche Demo-Konto von Lokad, gibt Einblicke in den Optimierungsprozess und zeigt die Vorhersagekraft und Flexibilität unserer Lösung.

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 Gesundheitsprüfungen auf niedriger Ebene der Daten
00:04:36 Gesundheitsprüfungen auf hoher Ebene der Daten
00:05:25 Kapitel 2: Wie wir probabilistische Prognosen verwenden.
00:08:05 Erklärung der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Nachfrage über Vorlaufzeit
00:09:18 Differentiable Programmierung und ihre Rolle bei der Nachfrageprognose
00:10:02 Kapitel 3: Wie wir die Lieferkette optimieren.
00:10:30 Erklärung der wichtigsten wirtschaftlichen Treiber
00:11:25 Die Bedeutung der Warenkorb-Perspektive bei Lagerstrategien
00:12:12 Die Logik hinter Lokads Einkaufsempfehlungen
00:18:01 Prüfungswerkzeuge für den Kunden verfügbar
00:19:50 Zusätzliche Lernressourcen

Zusammenfassung des Videos

Das Video ist in vier Teile unterteilt, die den Zuschauer klar durch die verschiedenen Schritte eines Lieferkettenoptimierungsprojekts mit Lokad führen sollen. Im Folgenden finden Sie eine kurze Zusammenfassung jedes Teils mit zusätzlichen Links für weiteres Lernen.

Datensammlung und Vorprüfungen

Datenpipeline: Lokad entwirft sorgfältig eine automatisierte Datenextraktionspipeline, die den nahtlosen Transfer wichtiger Daten vom Kunden ermöglicht. Diese Daten umfassen wesentliche Kennzahlen wie Verkaufshistorie, Lagerbestände und Lieferkettenbeschränkungen.

Dateiübertragungen und -typen: Um Vielseitigkeit bei Datenübertragungen zu gewährleisten, unterstützt die Lokad-Plattform eine Reihe von Dateiübertragungsprotokollen, insbesondere SFTP und FTPS. Neben den Übertragungsmethoden 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 Integrität der Kundendaten zu garantieren, und investiert erhebliche Zeit, um sicherzustellen, dass sie konsistent und fehlerfrei sind. Dies wird durch die Durchführung eines zweistufigen Datenintegritätsprüfungsprozesses erreicht.

Prüfungen auf niedriger Ebene der Daten: Dadurch wird die Datenintegrität sichergestellt und nach Diskrepanzen sowohl innerhalb von Tabellen als auch zwischen Tabellen gesucht.
Prüfungen auf hoher Ebene der Daten: Dadurch wird bestätigt, dass die Daten die Haupt-KPIs des Kunden sowie alle geschäftsspezifischen Merkmale widerspiegeln, die sich voraussichtlich auf die Nachfrageprognose und die Gesamtoptimierung auswirken werden.

Sicherheitsaspekte: Aus Sicherheitssicht hat das Vertrauen der Kunden für Lokad Priorität; die Kunden behalten die Kontrolle über die Zugriffsrechte auf ihr Lokad-Konto. Für diejenigen, die sich näher mit dem Datenschutz befassen möchten, bietet Lokad eine umfassende Sicherheits-FAQ an, in der seine Vertraulichkeitsprotokolle detailliert beschrieben werden.

Prognose der zukünftigen Nachfrage

Probabilistische Prognose: Traditionelle Methoden (wie Zeitreihenprognosen) konzentrieren sich darauf, einen einzigen Wert vorherzusagen, aber Lokad verwendet probabilistische Prognosen, die alle möglichen Verkaufsentwicklungen und ihre Wahrscheinlichkeiten projizieren. Probabilistische Prognosen sind die Art und Weise, wie Lokad mit der unvermeidlichen Unsicherheit zukünftiger Nachfrage umgeht - etwas, das eine traditionelle Zeitreihe nicht kann.

Differentiable Programmierung: Das Supply Chain Management ist geprägt von ständig wechselnden Mustern, und um dies zu bewältigen, nutzt Lokad Fortschritte im maschinellen Lernen (ML), um das numerische Rezept, das zur Generierung von Entscheidungsempfehlungen verwendet wird, kontinuierlich zu verbessern. Grundlegend dafür ist die differentiable Programmierung - eine Methode, bei der das Modell die Prognosetechnik kontinuierlich verfeinert, wenn neue Daten auftauchen. Dadurch kann das numerische Rezept durch das Lernen aus vergangenen Daten weiterentwickelt werden.

Übersetzung von Prognosen in Supply Chain Entscheidungen

Wirtschaftstreiber: Der quantitative Ansatz von Lokad für die Supply Chain ist in der Lage, eine Vielzahl von wirtschaftlichen Treibern zu berücksichtigen, auch solche, die gegen die Intuition gehen, wie z.B. Bestandsausfallstrafe (die tatsächlich ein Belohnungstreiber ist). Diese Treiber helfen Lokad, die finanziellen Auswirkungen verschiedener Supply Chain Entscheidungen zu quantifizieren.

Warenkorb-Perspektive: Lokad ist der Ansicht, dass Bestandsausfälle für einige SKUs unerwartet hohe finanzielle Auswirkungen haben, die im Verhältnis zu ihrem direkten Margenbeitrag unverhältnismäßig hoch sind. Mit anderen Worten, einige Artikel, wie z.B. Kühlschränke, werden typischerweise “in Isolation” gekauft. Andere, wie Milch und Brot, werden typischerweise “im Warenkorb” gekauft, d.h. in Kombination mit anderen Waren. Die Nichtverfügbarkeit bestimmter SKUs kann also die Gesamtkaufentscheidungen eines Kunden beeinflussen.

Priorisierte Entscheidungsfindung: Lokad balanciert die probabilistischen Prognosen und die einzigartigen Supply Chain-Beschränkungen jedes Kunden, um priorisierte Listen von Supply Chain-Entscheidungen zu generieren. Diese Listen werden nach dem generierten ROI für jede Entscheidung auf der relevanten Granularitätsebene gerankt.

Überwachung der Supply Chain-Performance

Dashboard-Überwachung: Lokad bietet umfangreiche interaktive Dashboards, um Endbenutzern bei der Entschlüsselung und dem Verständnis der Listen von Entscheidungsempfehlungen zu helfen. Diese Tools helfen dem Kunden dabei, die probabilistische Nachfrageprognose, Bestandsverläufe, finanzielle Priorisierungen und die Berücksichtigung ihrer Supply Chain-Beschränkungen im Optimierungsprozess zu visualisieren.

Proaktive Analytik: Der Kunde hat ständigen Zugriff auf detaillierte Echtzeit-Analysen - einschließlich der Verfolgung von Bestandstrends, Prozentsätzen von Nichtverfügbarkeit, Schätzungen von verlorenen Verkäufen und potenziellen Desinvestitionsmöglichkeiten - so dass er ständig seine Investitionsrendite maximieren kann.

Probieren Sie Lokad aus

Kontaktieren Sie uns unter contact@lokad.com für eine vollständige Demonstration - unter Anleitung eines technischen Experten. Sie können sich auch für das Demo-Konto hier registrieren.

Alternativ können Sie unsere Testplattform unter try.lokad.com erkunden. Dort können Sie Ihre eigenen Daten nutzen und Ihre ersten Skripte zur Optimierung der Supply Chain erstellen.

Weitere Ressourcen

Für umfangreiche Forschungsartikel zur Supply Chain-Theorie und bewährten Verfahren sowie herunterladbare Lernressourcen sollten Sie unbedingt unseren umfangreichen Lernbereich überprüfen.

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