Supply Chain Wissenschaft und Technik
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Demand Sensing, eine Lehrbuchillustration von Mootware
Demand Sensing ist ein weiteres Schlagwort im supply chain, das nicht den Erwartungen der Community entspricht.
Bloße Prognosen gelten als schädlich
Hier bei Lokad ist es unser Engagement, die besten Prognosen zu liefern, die die Technologie zu bieten hat. Deshalb fragen potenzielle Kunden oft, ob wir Prognosen allein bereitstellen können, anstatt einer voll gemanagten Lösung. In dieser Folge von LokadTV erklären wir, warum diese bloßen Prognosen unweigerlich eine Vielzahl verschiedener Probleme mit sich bringen und wie selbst mit besseren Prognosen ein Praktiker in der Regel letztlich die Leistung der supply chain verschlechtert.
Software-Design für Supply Chains
Lean Supply Chain Management (Lean SCM) beginnt mit einer schlanken Anwendungslandschaft zur Unterstützung des supply chain. Allerdings ist 'lean' in Software in erster Linie eine Frage architektonischer Entscheidungen. Diese Entscheidungen definieren die Problemklasse, bei der das gewählte Software-Design gut passt und bei der es nicht passt. Viele supply chain Probleme entstehen durch von vornherein fehlerhafte Designentscheidungen, die mit den Anforderungen der realen Welt in Konflikt stehen.
Schlechte Daten in supply chain
Die ordnungsgemäße Aufbereitung von Daten ist entscheidend, um bei schwierigen Vorhaben wie präziser Nachfrageprognose erfolgreich zu sein. Schlechte Daten werden üblicherweise als Sündenbock für das Scheitern von supply chain Initiativen herangezogen. Dabei spiegeln schlechte Daten meist unzureichend verstandene Software und Prozesse wider, statt fehlerhafter Dateneingaben.
Kaufbereitschaft
Kaufbereitschaft ist ein grundlegendes wirtschaftliches Konzept, das den maximalen Betrag bestimmt, den eine Person bereit ist, für ein bestimmtes Gut oder eine Dienstleistung zu zahlen. Dies kann von vielen Faktoren wie Marketing und Trends beeinflusst werden und variiert oft massiv von Konsument zu Konsument. Obwohl dieses Konzept wesentlich ist, um die Marktnachfrage zu verstehen, wird es von Praktikern der supply chain allzu häufig ignoriert.
Pseudowissenschaft in supply chains
Wie die meisten komplexen Systeme sind supply chains schwer zu verstehen. Die meisten naiven Messungen, wie zum Beispiel die Vorhersagegenauigkeit, geben nur einen teilweisen Einblick in das Problem. Infolgedessen haben sich in den 90er und 2010er Jahren mehrere Methoden wie ABC-Analyse oder Sicherheitsbestände gehalten, obwohl sie weder theoretisch fundiert noch empirisch belegt waren.
A/B-Tests, Erkundung vs. Ausbeutung
A/B-Tests sind eine Methode zum Vergleich von zwei oder mehr Optionen, um zu beurteilen, welche das beste Ergebnis liefert. Leider schneiden A/B-Tests schlecht ab, wenn sie mit supply chain Herausforderungen konfrontiert werden. In dieser Folge von LokadTV erfahren wir, warum diese Testmethode derzeit in einer Reihe von Branchen eingesetzt wird und warum sie historisch so populär war. Wir lernen auch, wie dieser Ansatz erheblich geschwächt wird, wenn er auf eine supply chain angewendet wird, und welche Komplexitäten dazu führen, dass alternative Ansätze weitaus besser funktionieren.
Lokad die Quantitative Supply Chain Software
3-minütige Einführung in die 'die Quantitative Supply Chain', ein prädiktiver Ansatz, um überlegene supply chain performance durch probabilistische Prognosen und numerische Optimierung zu erreichen.
Shadow IT in supply chain
Die prädiktive Optimierung von supply chain beruht auf Daten, die in der Regel irgendwo in der bestehenden Anwendungslandschaft des Unternehmens zu finden sind. Viele dieser Systeme werden jedoch möglicherweise nicht von der IT verwaltet, da sie aus unmittelbaren operativen Bedürfnissen entstanden sind, die von den offiziellen Systemen nicht abgedeckt wurden. Shadow IT ist der Begriff für IT-Systeme, die innerhalb eines Unternehmens ohne ausdrückliche Genehmigung des Managements erstellt werden.
Wettervorhersagen nutzen, um Nachfrageprognosen zu verbessern
Die Genauigkeit von Nachfrageprognosen gilt als entscheidender Faktor, um Fehlbestände zu reduzieren und Servicelevels zu verbessern. Allerdings, wenn die Nachfrage stark vom Wetter beeinflusst wird, macht es Sinn, die Nachfrageprognose durch die Einbeziehung von Wettervorhersagen zu verfeinern.