supply chain Vorträge
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Nr. 1 auf SKU-Ebene im M5 Prognosewettbewerb - Lecture 5.0
Im Jahr 2020 erreichte ein Team bei Lokad den 5. Platz unter 909 konkurrierenden Teams beim M5, einem weltweiten Prognosewettbewerb. Allerdings erzielten diese Prognosen auf der [SKU](/de/lagerhaltungseinheit-sku-definition/)-Aggregierungsebene die Nr. 1. Die Nachfrageprognose ist von zentraler Bedeutung für supply chain.
Cybersicherheit für supply chain - Vorlesung 4.7
Die Cyberkriminalität nimmt zu. Ransomware ist ein florierendes Geschäft. Aufgrund ihrer physisch verteilten Struktur sind supply chains besonders anfällig. Zudem ist die allgegenwärtige Komplexität ein fruchtbarer Boden für Probleme der Computersicherheit.
Software-Engineering für supply chain - Lecture 4.6
Die Beherrschung von Komplexität und Chaos ist das Fundament des Software-Engineering. Angesichts der Tatsache, dass supply chains sowohl komplex als auch chaotisch sind, sollte es nicht allzu überraschend sein, dass die meisten [Enterprise-Software](/de/lieferanten/) Probleme, denen supply chains ausgesetzt sind, auf schlechtes Software-Engineering zurückzuführen sind. [Numerical recipes](/de/entscheidungsbasierte-optimierung/) zur [Optimierung von supply chains](/de/quantitatives-lieferkettenmanifest/) sind Software und unterliegen daher demselben Problem. Diese Probleme nehmen mit der zunehmenden Raffinesse der Numerical recipes selbst an Intensität zu. Richtiges Software-Engineering ist für supply chains das, was Asepsis für Krankenhäuser ist: an sich bewirkt es nichts – wie die Behandlung von Patienten – aber ohne es zerfällt alles.
Sprachen und Compiler für supply chain - Vorlesung 4.5
Die Mehrheit der supply chains wird immer noch über Tabellenkalkulationen (d.h. Excel) betrieben, während Enterprise-Systeme seit einer, zwei, manchmal sogar drei Jahrzehnten im Einsatz sind – angeblich, um sie zu ersetzen. Tatsächlich bieten Tabellenkalkulationen eine zugängliche programmatische Ausdruckskraft, während diese Systeme dies in der Regel nicht tun.
supply chain-Persona: San Jose, Homeware E-Commerce - Lecture 3.3
San Jose ist ein fiktiver E-Commerce, der eine Vielzahl von Wohnaccessoires und Einrichtungsgegenständen vertreibt. Sie betreiben ihren eigenen Online-Marktplatz. Ihre Eigenmarke konkurriert sowohl intern als auch extern mit externen Marken. Um gegenüber größeren und preiswerteren Akteuren wettbewerbsfähig zu bleiben, versucht die supply chain von San Jose, einen hochwertigen Service zu bieten, der viele Formen annimmt und weit über die pünktliche Lieferung der bestellten Waren hinausgeht.
Maschinelles Lernen für supply chain - Lecture 4.4
Prognosen sind in der supply chain unverkürzbar, da jede Entscheidung (Einkauf, Produktion, Lagerhaltung usw.) eine Erwartung zukünftiger Ereignisse widerspiegelt. Statistisches Lernen und [machine learning](/de/technologie/) haben das klassische ‚Forecasting‘-Feld weitgehend abgelöst, sowohl aus theoretischer als auch aus praktischer Sicht. Wir werden versuchen zu verstehen, was eine datengetriebene Vorwegnahme der Zukunft überhaupt aus einer modernen ‚Lern‘-Perspektive bedeutet.
Mathematische Optimierung for supply chain - Vorlesung 4.3
Mathematische Optimierung ist der Prozess, eine mathematische Funktion zu minimieren. Fast alle modernen statistischen Lerntechniken – d.h. Forecasting, wenn wir eine supply chain Perspektive einnehmen – basieren im Kern auf mathematischer Optimierung. Außerdem beruht, sobald die Prognosen erstellt wurden, die Identifizierung der profitabelsten Entscheidungen im Kern ebenfalls auf mathematischer Optimierung. Supply chain Probleme beinhalten häufig viele Variablen. Sie sind zudem meist stochastischer Natur. Mathematische Optimierung ist ein Grundpfeiler einer modernen supply chain Praxis.
Blockchains for supply chain – Vorlesung 4.21
Kryptowährungen haben viel Aufmerksamkeit erregt. Vermögen wurden gemacht. Vermögen wurden verloren. Pyramidensysteme waren weit verbreitet. Aus unternehmerischer Sicht ist die „blockchain“ ein höflicher Euphemismus, der verwendet wird, um ähnliche Ideen und Technologien einzuführen und dabei eine Distanz zu diesen Kryptowährungen zu schaffen. Supply chain use cases existieren für die blockchain, aber es gibt auch zahlreiche Herausforderungen.
Amsterdam, Käsemarken (Persona) - Lecture 3.2
Amsterdam ist ein fiktives FMCG-Unternehmen, das sich auf die Herstellung von Käse, Sahne und Butter spezialisiert hat. Es betreibt ein umfangreiches Portfolio von Marken in mehreren Ländern. Viele widersprüchliche Geschäftsziele – Qualität, Preis, Frische, Abfall, Vielfalt, Regionalität etc. – müssen sorgfältig ausbalanciert werden. Durch das Design bringen die Milchproduktion und die Einzelhandelspromotionen das Unternehmen zwischen Hammer und Amboss hinsichtlich Angebot und Nachfrage.
Moderne Algorithmen für supply chain - Lecture 4.2
Die Optimierung von supply chains beruht darauf, zahlreiche numerische Probleme zu lösen. Algorithmen sind hochkodifizierte numerische Rezepte, die dazu bestimmt sind, präzise rechnerische Probleme zu lösen. Überlegene Algorithmen bedeuten, dass überlegene Ergebnisse mit geringeren Rechenressourcen erzielt werden können. Durch die Fokussierung auf die Besonderheiten von supply chain kann die algorithmische Leistung enorm verbessert werden, manchmal um Größenordnungen. Die „supply chain“ Algorithmen müssen zudem das Design moderner Computer berücksichtigen, das sich in den letzten Jahrzehnten erheblich weiterentwickelt hat.