Supply Chain Lectures
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Über Wissen, Zeit und Arbeit für Supply Chains - Vorlesung 1.7
Supply Chains unterliegen den allgemeinen wirtschaftlichen Prinzipien. Diese Prinzipien sind jedoch zu wenig bekannt und werden zu häufig falsch dargestellt. Gängige Praktiken und Theorien in der Supply Chain stehen oft im Widerspruch zu dem, was in der Wirtschaft allgemein anerkannt ist.
Preisoptimierung für den Automobil-Ersatzteilmarkt - Vorlesung 6.2
Das Gleichgewicht von Angebot und Nachfrage hängt sehr stark von den Preisen ab. Daher gehört die Preisoptimierung weitgehend zum Bereich der Supply Chain. Wir werden eine Reihe von Techniken vorstellen, um die Preise eines fiktiven Unternehmens für den Automobil-Ersatzteilmarkt zu optimieren. Anhand dieses Beispiels werden wir die Gefahr von abstraktem Denken erkennen, das den richtigen Kontext nicht berücksichtigt. Es ist wichtiger zu wissen, was optimiert werden sollte, als die Feinheiten der Optimierung selbst.
Der Quantitative Supply Chain - Vorlesung 7.3
Im Kern einer quantitativen Supply Chain-Initiative steht der Supply Chain Scientist (SCS), der die Datenvorbereitung, die wirtschaftliche Modellierung und das KPI-Reporting durchführt. Die intelligente Automatisierung der Supply Chain-Entscheidungen ist das Endprodukt der Arbeit des SCS. Der SCS übernimmt die Verantwortung für die generierten Entscheidungen. Der SCS liefert menschliche Intelligenz, die durch maschinelles Verarbeitungsvermögen verstärkt wird.
Quantitative Supply Chain - Vorlesung 5.3
Lieferzeiten sind ein grundlegender Aspekt in den meisten Supply-Chain-Situationen. Lieferzeiten können und sollten genauso wie die Nachfrage prognostiziert werden. Hierfür können probabilistische Prognosemodelle für Lieferzeiten verwendet werden. Es werden eine Reihe von Techniken vorgestellt, um probabilistische Lieferzeitprognosen für Supply-Chain-Zwecke zu erstellen. Die Kombination dieser Prognosen, Lieferzeit und Nachfrage, ist ein Eckpfeiler der prädiktiven Modellierung in der Supply Chain.
Supply Chain Persona: Stuttgart, ein Unternehmen für den Automobil-Nachmarkt - Vorlesung 3.4
Stuttgart ist ein fiktives Unternehmen für den Automobil-Nachmarkt. Sie betreiben ein Netzwerk von Geschäften, die Autoreparaturen, Autoteile und Autozubehör liefern. Anfang der 2010er Jahre startete Stuttgart auch zwei E-Commerce-Kanäle, einen zum Kauf und Verkauf von Autoteilen und einen zum Kauf und Verkauf von Gebrauchtwagen.
Automatisierte Entscheidungen in der Supply Chain - Vorlesung 7.2
Wir suchen ein numerisches Rezept, um eine ganze Klasse von banalen Entscheidungen, wie z.B. Lagerauffüllungen, zu steuern. Automatisierung ist entscheidend, um die Supply Chain zu einer kapitalistischen Unternehmung zu machen. Allerdings birgt sie erhebliche Risiken, wenn das numerische Rezept fehlerhaft ist und Schaden in großem Maßstab anrichtet.
Einführung in eine quantitative Supply Chain-Initiative - Vorlesung 7.1
Die erfolgreiche Durchführung einer vorhersagenden Optimierung einer Supply Chain ist eine Mischung aus weichen und harten Problemen. Leider ist es nicht möglich, diese Aspekte voneinander zu trennen. Die weichen und harten Facetten sind tief miteinander verflochten. In der Regel kollidiert diese Verflechtung frontal mit der Arbeitsteilung, wie sie im Organigramm des Unternehmens definiert ist.
Retail Stock Allocation mit probabilistischen Prognosen - Vorlesung 6.1
Supply-Chain-Entscheidungen erfordern risikobereinigte wirtschaftliche Bewertungen. Die Umwandlung probabilistischer Prognosen in wirtschaftliche Bewertungen ist nicht trivial und erfordert spezielle Werkzeuge. Die daraus resultierende wirtschaftliche Priorisierung, die durch Bestandszuweisungen veranschaulicht wird, erweist sich jedoch als leistungsfähiger als herkömmliche Techniken. Wir beginnen mit der Herausforderung der Bestandszuweisung im Einzelhandel. In einem 2-Ebenen-Netzwerk, das sowohl ein Distributionszentrum (DC) als auch mehrere Geschäfte umfasst, müssen wir entscheiden, wie der Bestand des DC auf die Geschäfte verteilt wird, wissend, dass alle Geschäfte um denselben Bestand konkurrieren.
Probabilistische Prognose für die Supply Chain - Vorlesung 5.2
Eine Prognose gilt als probabilistisch, anstatt deterministisch, wenn sie eine Reihe von Wahrscheinlichkeiten enthält, die mit allen möglichen zukünftigen Ergebnissen verbunden sind, anstatt ein bestimmtes Ergebnis als Prognose zu bestimmen.
Strukturierte prädiktive Modellierung für die Supply Chain - Vorlesung 5.1
Differentiable Programming (DP) ist ein generatives Paradigma, das verwendet wird, um eine breite Klasse statistischer Modelle zu entwickeln, die sich hervorragend für prädiktive Herausforderungen in der Supply Chain eignen.
No1 auf SKU-Ebene im M5-Prognosewettbewerb - Vorlesung 5.0
Im Jahr 2020 erreichte ein Team bei Lokad den 5. Platz von 909 teilnehmenden Teams beim M5, einem weltweiten Prognosewettbewerb. Auf der SKU-Aggregationsebene landeten diese Prognosen jedoch auf dem 1. Platz. Die Nachfrageprognose ist von entscheidender Bedeutung für die Supply Chain.
Cybersecurity für die Supply Chain - Vorlesung 4.7
Cyberkriminalität nimmt zu. Erpressersoftware ist ein boomendes Geschäft. Aufgrund ihrer physisch verteilten Natur sind Lieferketten besonders gefährdet. Darüber hinaus ist die komplexe Umgebung ein fruchtbarer Boden für Computer-Sicherheitsprobleme.