Supply Chain Science und Technologie
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Prognose von Werbeaktionen
Die Prognose der Nachfrage nach Werbeaktionen ist notwendig, um die richtige Menge an Lagerbestand zuzuweisen. Zeitreihenprognosemodelle sind jedoch in der Regel nicht geeignet, um preisbezogene Nachfragemuster zu berücksichtigen. Komplexere maschinelle Lernprognosemodelle sind erforderlich, um vergangene Werbeaktionen angemessen zu berücksichtigen und die bevorstehenden Auswirkungen geplanter Werbeaktionen widerzuspiegeln.
Das Paradoxon der Benutzererfahrung
Supply Chain Management (SCM)-Systeme verfügen über komplexe Benutzeroberflächen. Unter ihnen sind die Nachfrageprognose-Subsysteme nicht nur komplex, sondern auch kompliziert. Bessere Benutzeroberflächen sind erforderlich, um diese Komplexität zu bewältigen.
Silos und Entscheidungen in der Supply Chain
Moderne Supply Chains sind komplex, und die direkteste Antwort auf Komplexität ist eine 'Spezialisierung der Arbeit'. Leider führt dieser Ansatz zu 'Silos', die bei der Maximierung der Rendite für das Unternehmen versagen.
Der Data Scientist in der Supply Chain
Supply-Chain-Herausforderungen sind häufig quantitativ und datengetrieben. Dies macht sie zu einer guten Ergänzung für die Data-Science-Praxis. Allerdings wird das Verständnis für das Geschäft häufig übersehen, wenn es um die Data-Science-Praxis in der Supply Chain geht.
Blockchain und Bitcoins
Blockchains und Bitcoin haben Anwendungen für Lieferketten, aber nicht diejenigen, die von Softwareanbietern am prominentesten vorgestellt werden.
Künstliche Intelligenz für die Supply Chain
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Oberbegriff, der viele hochdimensionale statistische Methoden wie Deep Learning oder Differentiable Programming umfasst. Diese Methoden können auf verschiedene Weise eingesetzt werden, um die operative Leistungsfähigkeit von Supply Chains zu verbessern. Sowohl die Probleme als auch die Lösungen unterscheiden sich jedoch erheblich von Mainstream-KI-Problemen wie der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP).
Genauigkeit der Nachfrageprognose
Eine hochgenaue Nachfrageprognose wird klassischerweise als erster Schritt zur Optimierung einer Supply Chain betrachtet. Genauere Prognosen sollen den Lagerbestand reduzieren und den Service verbessern.