Conferencias de supply chain
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Ingeniería de software para supply chain - Lecture 4.6
Domar la complejidad y el caos es la piedra angular de la ingeniería de software. Teniendo en cuenta que los supply chains son tanto complejos como caóticos, no debería sorprender que la mayoría de los problemas del software empresarial que enfrentan los supply chains se reduzcan a una mala ingeniería de software.
Idiomas y compiladores para supply chain - Lecture 4.5
La mayoría de supply chains aún se gestionan a través de hojas de cálculo (i.e. Excel), mientras que los sistemas empresariales han estado en funcionamiento durante una, dos, a veces tres, décadas - supuestamente para reemplazarlas. De hecho, las hojas de cálculo ofrecen una expresividad programática accesible, mientras que esos sistemas generalmente no lo hacen.
Supply chain persona: San Jose, ecommerce de homeware - Clase 3.3
San Jose es un ecommerce ficticio que distribuye una variedad de productos para el hogar y accesorios. Operan su propio marketplace online. Su marca privada compite con marcas externas, tanto internamente como externamente. Para seguir siendo competitivos frente a actores más grandes y de precios más bajos, la supply chain de San Jose intenta ofrecer un servicio de alta calidad que adopta muchas formas, mucho más allá de la entrega oportuna de los productos pedidos.
Machine learning para supply chain - Lecture 4.4
Los forecasts son irreducibles en supply chain ya que cada decisión (compra, producción, almacenamiento, etc.) refleja una anticipación de eventos futuros. El aprendizaje estadístico y machine learning han reemplazado en gran medida el campo clásico del ‘forecasting’, tanto desde una perspectiva teórica como práctica. Intentaremos entender qué significa una anticipación basada en datos del futuro desde una perspectiva moderna de aprendizaje.
Optimización matemática para supply chain - Lección 4.3
La optimización matemática es el proceso de minimizar una función matemática. Casi todas las modernas técnicas de aprendizaje estadístico - es decir, forecast si adoptamos una perspectiva de supply chain - se basan, en esencia, en la optimización matemática. Además, una vez establecidos los forecast, la identificación de las decisiones más rentables también se basa, en esencia, en la optimización matemática. Los problemas de supply chain frecuentemente involucran muchas variables. También son usualmente de naturaleza estocástica. La optimización matemática es una piedra angular de la práctica moderna de supply chain.
Blockchains para supply chain - Lección 4.21
Las criptomonedas han atraído mucha atención. Se hicieron fortunas. Se perdieron fortunas. Los esquemas piramidales estaban a la orden del día. Desde una perspectiva corporativa, el blockchain es el eufemismo cortés utilizado para introducir ideas y tecnologías similares, mientras se establece una distancia con esas criptomonedas. Existen casos de uso de supply chain para el blockchain, pero también abundan los desafíos.
Amsterdam, marcas de queso (persona) - Lecture 3.2
Amsterdam es una empresa ficticia de FMCG que se especializa en la producción de quesos, cremas y mantequillas. Operan un amplio portafolio de marcas en varios países. Muchos objetivos empresariales conflictivos deben equilibrarse cuidadosamente: calidad, precio, frescura, desperdicio, diversidad, localidad, etc. Por diseño, la producción de leche y las promociones minoristas colocan a la empresa entre el martillo y el yunque en términos de oferta y demanda.
Algoritmos modernos para supply chain - Lección 4.2
La optimización de supply chain depende de resolver numerosos problemas numéricos. Los algoritmos son recetas numéricas altamente codificadas destinadas a resolver problemas computacionales precisos. Los algoritmos superiores implican que se pueden obtener resultados superiores con menos recursos de cómputo. Al centrarse en lo específico de supply chain, el rendimiento algorítmico puede mejorar enormemente, a veces por órdenes de magnitud. Los algoritmos de supply chain también necesitan adoptar el diseño de las computadoras modernas, que han evolucionado significativamente en las últimas décadas.
Computadoras modernas para supply chain - Lecture 4.1
Las supply chains modernas requieren recursos de computación para operar, al igual que las cintas transportadoras motorizadas requieren electricidad. Sin embargo, los sistemas de supply chain lentos siguen siendo ubicuos, mientras que la potencia de procesamiento de las computadoras ha aumentado por un factor mayor a 10,000x desde 1990. Una falta de entendimiento de las características fundamentales de los recursos modernos de computación -incluso entre círculos de IT o [data science](/es/el-supply-chain-scientist/) - explica en gran medida este estado de cosas. El diseño de software subyacente a las [numerical recipes](/es/optimizacion-guiada-por-decisiones/) no debería antagonizar el sustrato informático subyacente.
Miami, un MRO de aviación (persona) - Lección 3.1
Miami es un MRO de aviación ficticio (mantenimiento, reparación, revisión) en EE. UU. que atiende a una gran flota de aviones comerciales. En la aviación, la seguridad es primordial. Las partes y componentes deben ser inspeccionados rutinariamente y, potencialmente, reparados. Miami se dedica a mantener los aviones en el aire en todo momento, evitando incidentes AOG (aircraft on ground), que ocurren cada vez que falta una pieza necesaria para llevar a cabo una operación de mantenimiento.
Escribiendo para supply chains - Lecture 2.5
Los supply chains implican la coordinación de grandes equipos. Por ello, los materiales escritos son fundamentales. Los supply chains modernos simplemente no son compatibles con la tradición oral. Sin embargo, los supply chain practitioners a menudo se desempeñan terriblemente en lo que respecta a sus habilidades de comunicación escrita. Revisemos lo que los estudios de usabilidad y algunos expertos notables tienen que decir sobre estos temas. Además, las iniciativas de supply chain, ejecutadas mediante el enfoque de optimización experimental, deben ser documentadas minuciosamente. Las fórmulas y el código fuente responden a las preguntas de qué y cómo, pero no responden al porqué. La documentación debe asegurar que los [supply chain scientists](/es/el-supply-chain-scientist/) comprendan el problema al que se enfrentan. Con el tiempo, esta documentación se convierte en la clave para asegurar una transición sin problemas de un supply chain scientist a otro.
Investigación de mercado adversarial para software empresarial - Lección 2.4
Las supply chain modernas dependen de una miríada de productos de software. Elegir a los proveedores correctos es una cuestión de supervivencia. Sin embargo, dado que el número de proveedores es grande, las empresas necesitan un enfoque sistemático para esta tarea. La práctica tradicional de investigación de mercado comienza con buenas intenciones pero invariablemente termina con malos resultados, ya que las firmas de investigación de mercado terminan actuando como frentes de marketing para las empresas que se supone deben analizar. La esperanza de que surja una firma de investigación imparcial está equivocada. Sin embargo, la evaluación de proveedor a proveedor es una metodología que permite incluso a una firma de investigación de mercado sesgada producir resultados imparciales.