supply chain Vorträge
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Über Wissen, Zeit und Arbeit für supply chains - Lecture 1.7
supply chains befolgen die allgemeinen wirtschaftlichen Prinzipien. Dennoch sind diese Prinzipien zu wenig bekannt und werden zu häufig falsch dargestellt. Populäre supply chain practices und ihre Theorien widersprechen oft dem, was in der Volkswirtschaft allgemein anerkannt wird.
Preisoptimierung für den Automobil-Ersatzteilmarkt - Vorlesung 6.2
Das Gleichgewicht von Angebot und Nachfrage hängt in hohem Maße von den Preisen ab. Daher gehört die Preisoptimierung in erheblichem Maße zum Bereich der supply chain. Wir werden eine Reihe von Techniken vorstellen, um die Preise eines fiktiven Unternehmens im Automobil-Ersatzteilmarkt zu optimieren. An diesem Beispiel werden wir die Gefahren abstrakter Denkweisen aufzeigen, die den eigentlichen Kontext nicht berücksichtigen. Zu wissen, was optimiert werden sollte, ist wichtiger als das Kleingedruckte der Optimierung selbst.
Der Supply Chain Scientist - Vorlesung 7.3
Im Kern einer die Quantitative Supply Chain Initiative befindet sich der Supply Chain Scientist (SCS), der die Datenaufbereitung, die ökonomische Modellierung und das KPI-Reporting durchführt. Die intelligente Automatisierung der supply chain decisions ist das Endprodukt der vom SCS geleisteten Arbeit. Der SCS übernimmt die Verantwortung für die generierten Entscheidungen. Der SCS liefert menschliche Intelligenz, verstärkt durch maschinelle Rechenleistung.
Lieferzeitenvorhersage - Lecture 5.3
Durchlaufzeiten sind ein grundlegender Aspekt der meisten supply chain-Situationen. Durchlaufzeiten können – wie die Nachfrage – prognostiziert werden. Probabilistische Vorhersagemodelle, die den Durchlaufzeiten gewidmet sind, können verwendet werden. Es wird eine Reihe von Techniken vorgestellt, um probabilistische Durchlaufzeitprognosen für supply chain-Zwecke zu erstellen. Die Zusammenführung dieser Prognosen – Durchlaufzeit und Nachfrage – ist ein Eckpfeiler der prädiktiven Modellierung in supply chain.
Supply Chain Persona: Stuttgart, ein Automobil-Nachmarkt-Unternehmen - Lecture 3.4
Stuttgart ist ein fiktives Automobil-Nachmarkt-Unternehmen. Sie betreiben ein Netzwerk von Filialen, das Autoreparaturen, Autoteile und Autozubehör liefert. In den frühen 2010er Jahren startete Stuttgart auch zwei E-Commerce-Kanäle, einen zum Kauf und Verkauf von Autoteilen und einen zum Kauf und Verkauf von Gebrauchtwagen.
Automatisierte supply chain Entscheidungen in die Produktion bringen - Lecture 7.2
Wir suchen ein numerisches Rezept, um eine ganze Klasse von banalen Entscheidungen zu steuern, wie beispielsweise Lagerauffüllungen. Automatisierung ist entscheidend, um supply chain zu einem kapitalistischen Unterfangen zu machen. Allerdings birgt sie erhebliche Risiken, in großem Maßstab Schaden anzurichten, falls das numerische Rezept defekt ist.
Einstieg in eine Initiative der Quantitative Supply Chain - Lecture 7.1
Die Durchführung einer erfolgreichen prädiktiven Optimierung einer supply chain ist eine Mischung aus weichen und harten Problemen. Leider ist es nicht möglich, diese Aspekte zu trennen. Die weichen und harten Facetten sind tief miteinander verwoben. Üblicherweise prallt diese Verflechtung frontal auf die Arbeitsteilung, wie sie im Organigramm des Unternehmens definiert ist.
Einzelhandelsbestandszuweisung mit probabilistischen Prognosen - Lecture 6.1
supply chain Entscheidungen erfordern risikoadjustierte wirtschaftliche Bewertungen. Die Umwandlung probabilistischer Prognosen in wirtschaftliche Bewertungen ist nicht trivial und erfordert spezielle Werkzeuge. Die daraus resultierende wirtschaftliche Priorisierung, veranschaulicht durch Bestandszuweisungen, erweist sich jedoch als wirksamer als traditionelle Techniken. Wir beginnen mit der Herausforderung der Einzelhandelsbestandszuweisung. In einem 2-Ebenen-Netzwerk, das sowohl ein Distributionszentrum (DC) als auch mehrere Filialen umfasst, müssen wir entscheiden, wie der Bestand des DC an die Filialen verteilt wird, wobei alle Filialen um denselben Bestand konkurrieren.
Probabilistische Vorhersage für Supply Chain - Lecture 5.2
Eine Vorhersage gilt als probabilistisch statt deterministisch, wenn sie eine Menge von Wahrscheinlichkeiten enthält, die allen möglichen zukünftigen Ergebnissen zugeordnet sind, anstatt ein bestimmtes Ergebnis als die Vorhersage festzulegen.
Strukturierte prädiktive Modellierung für Supply Chain - Vorlesung 5.1
Differenzierbares Programmieren (DP) ist ein generatives Paradigma, das zur Entwicklung einer breiten Klasse statistischer Modelle eingesetzt wird, die sich hervorragend für prädiktive supply chain Herausforderungen eignen.