La tecnología de Lokad
Lokad optimiza las decisiones de supply chain para maximizar el retorno financiero utilizando principios de Supply Chain Quantitativa. Esta perspectiva orientada financieramente se centra en la reducción de error en dólares (o euros). Las recomendaciones de Lokad, como listas de compra o asignación, están equilibradas con respecto a las necesidades y restricciones específicas de supply chain, todo lo cual es considerado por nuestros Supply Chain Scientists usando forecast probabilístico y el lenguaje específico de dominio (DSL) de Lokad llamado Envision.
Este tutorial en video demuestra la cuenta demo pública de Lokad, mostrando en detalle el proceso de optimización y exhibiendo el poder predictivo y la flexibilidad de nuestra solución.
Marcas de tiempo
00:00:00 Introducción a Lokad y Supply Chain Quantitativa
00:02:16 Capítulo 1: Cómo preparamos los datos.
00:03:23 Controles de salud de datos de bajo nivel
00:04:36 Controles de salud de datos de alto nivel
00:05:25 Capítulo 2: Cómo usamos forecast probabilístico.
00:08:05 Explicación de la distribución de probabilidad de demand-over-lead-time
00:09:18 Programación diferenciable y su papel en el forecast de demanda
00:10:02 Capítulo 3: Cómo optimizamos supply chain.
00:10:30 Explicación de los impulsores económicos clave
00:11:25 La importancia de la perspectiva de canasta en las estrategias de abastecimiento
00:12:12 La lógica detrás de las recomendaciones de compra de Lokad
00:18:01 Herramientas de auditoría disponibles para el cliente
00:19:50 Recursos adicionales de aprendizaje
Resumen del Video
El video se divide en cuatro partes, diseñadas para guiar claramente al espectador a través de las diversas fases de un proyecto de optimización de supply chain con Lokad. A continuación, se presenta un breve resumen de cada parte con enlaces adicionales para profundizar en el aprendizaje.
Recolección de Datos y Chequeos Preliminares
Data pipeline: Lokad diseña meticulosamente una tubería de extracción de datos, que facilita la transferencia sin problemas de datos vitales del cliente. Estos datos abarcan métricas esenciales como el historial de ventas, niveles de stock y restricciones de supply chain.
File transfers and types: Para garantizar versatilidad en las transferencias de datos, la plataforma de Lokad soporta una variedad de protocolos de transferencia de archivos, notablemente SFTP y FTPS. Más allá de los métodos de transferencia, la plataforma es experta en procesar una variedad de formatos de archivos, incluidos texto plano, CSV, TSV y Excel.
Data health: Lokad se enorgullece de garantizar la salud de los datos del cliente, e invierte un tiempo significativo para asegurar que sean consistentes y sin errores. Esto se logra mediante la realización de un proceso de chequeo de salud de datos de dos niveles.
- Controles de salud de datos de bajo nivel: Esto garantiza la integridad de los datos y verifica discrepancias tanto dentro de las tablas como entre ellas.
- Controles de salud de datos de alto nivel: Esto confirma que los datos reflejen los KPI principales del cliente, así como cualquier característica específica del negocio que probablemente impacte el forecast de demanda y la optimización en general.
Security considerations: Desde el punto de vista de la seguridad, Lokad prioriza la confianza del cliente; los clientes mantienen el control sobre los derechos de acceso a su cuenta de Lokad. Para quienes deseen profundizar en la protección de datos, Lokad ofrece unas completas FAQs que detallan sus protocolos de confidencialidad.
Pronosticando la Demanda Futura
Probabilistic forecasting: Los métodos tradicionales (como los forecast de series temporales) se centran en predecir un solo valor, pero Lokad utiliza forecast probabilístico, que proyecta todas las posibles trayectorias de ventas y sus probabilidades. El forecast probabilístico es la forma en que Lokad enfrenta la incertidumbre irreducible de la demanda futura, algo que una serie temporal tradicional no puede.
Differentiable programming: La gestión de supply chain se caracteriza por patrones en constante cambio, y para navegar en ello Lokad aprovecha avances en machine learning (ML) para refinar continuamente la receta numérica que utiliza para generar recomendaciones de decisiones. Fundamental para esto es differentiable programming - un método en el cual el modelo refina continuamente la técnica de forecast con la aparición de nuevos datos. Esto permite que la receta numérica evolucione aprendiendo de datos pasados.
Traduciendo forecasts a decisiones de supply chain
Economic drivers: El enfoque de supply chain cuantitativa de Lokad es capaz de manejar una vasta variedad de impulsores económicos, incluso aquellos contraintuitivos como la penalización de faltante de stock (que en realidad es un impulsor de recompensa). Estos impulsores ayudan a Lokad a cuantificar las implicaciones financieras de diversas decisiones de supply chain.
Basket perspective: Lokad cree que los eventos de faltante de stock para algunos SKUs tienen impactos financieros inesperadamente altos, y estos son desproporcionadamente elevados en relación con sus contribuciones directas al margen. En otras palabras, algunos artículos, como las neveras, se compran típicamente de forma aislada. Otros, como la leche y el pan, se compran típicamente en canastas, es decir, en combinación con otros productos. Así, la indisponibilidad de ciertos SKUs puede influir en las decisiones de compra globales de un cliente.
Ranked decision-making: Lokad equilibra los forecast probabilísticos y las restricciones únicas de supply chain de cada cliente para generar listas priorizadas de decisiones de supply chain. Estas listas se ordenan en términos del ROI generado para cada una a nivel de granularidad relevante.
Monitorización del Desempeño de Supply Chain
Dashboard monitoring: Lokad proporciona extensos dashboards interactivos para ayudar a los usuarios finales a desglosar y comprender las listas de recomendaciones de decisiones. Estas herramientas ayudan al cliente a visualizar el forecast probabilístico de la demanda, las trayectorias de stock, las priorizaciones financieras y cómo se tienen en cuenta sus restricciones de supply chain en el proceso de optimización.
Proactive analytics: El cliente tiene acceso constante a analíticas detalladas en tiempo real, que incluyen el seguimiento de tendencias de stock, porcentajes de faltante de stock, estimaciones de ventas perdidas y oportunidades potenciales de desinversión, para que puedan maximizar continuamente su retorno de inversión.
Prueba Lokad
Contáctanos en contact@lokad.com para una demostración completa, bajo la guía de un experto técnico. También puedes registrarte para la cuenta demo aquí.
Alternativamente, puedes explorar nuestra plataforma de testing en try.lokad.com. Allí puedes utilizar tus propios datos y programar tus primeros scripts de optimización de supply chain.
Recursos Adicionales
Para artículos de investigación de formato extenso sobre teoría de supply chain y mejores prácticas, así como recursos de estudio descargables, asegúrate de revisar nuestra extensa sección de Learn.
Para conferencias en profundidad sobre conceptos vitales de supply chain, entrevistas con invitados expertos y breves explicaciones de términos de la industria, visita LokadTV.