Supply Chain science and tech
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Riesgos de cola en las cadenas de suministro
Los riesgos de cola son eventos repentinos e inesperados y a menudo acaban con las empresas. El Brexit, el brote de Covid-19 y la erupción volcánica de Islandia son algunos ejemplos recientes. Las prácticas clásicas de la cadena de suministro dejan a las empresas completamente desprevenidas para estos eventos. Pero esto no tiene por qué ser así.
El papel de Excel en la cadena de suministro
La demanda de pronóstico y la optimización de stocks se suelen realizar en Excel, incluso en grandes empresas. Muchos CIO han intentado alejarse de las hojas de cálculo sin éxito.
Demand Sensing, una ilustración de libro de texto de Mootware
Demand Sensing es otra palabra de moda en la cadena de suministro que no cumple con las expectativas de la comunidad.
Los pronósticos desnudos considerados perjudiciales
Aquí en Lokad, nuestro compromiso es ofrecer los mejores pronósticos que la tecnología pueda proporcionar. Como resultado, los posibles clientes a menudo preguntan si podemos proporcionar solo pronósticos en lugar de una solución completa administrada. En este episodio de LokadTV, explicamos por qué estos pronósticos desnudos invariablemente introducen una serie de problemas diferentes y cómo, incluso con mejores pronósticos, un profesional generalmente termina degradando el rendimiento de una cadena de suministro.
Diseño de software para cadenas de suministro
La gestión de la cadena de suministro lean (Lean SCM) comienza con un paisaje aplicativo lean para respaldar la cadena de suministro. Sin embargo, 'lean' en el software es principalmente una cuestión de elecciones arquitectónicas. Esas elecciones definen la clase de problemas donde el diseño de software elegido se adapta bien y donde no lo hace. Muchos problemas de la cadena de suministro se derivan de situaciones diseñadas de manera defectuosa donde las elecciones de diseño central entran en conflicto con los requisitos del mundo real.
Datos incorrectos en la cadena de suministro
La preparación adecuada de los datos es fundamental para lograr el éxito en proyectos difíciles como la previsión precisa de la demanda. Los datos incorrectos suelen ser el chivo expiatorio de los fracasos en las iniciativas de la cadena de suministro. Sin embargo, los datos incorrectos suelen reflejar software y procesos mal comprendidos en lugar de entradas de datos erróneas.
Disposición a pagar
La disposición a pagar es un concepto económico básico que determina la cantidad máxima que una persona está dispuesta a pagar por un bien o servicio específico. Esto puede verse afectado por muchos factores, como el marketing y las tendencias, y a menudo puede variar enormemente de un consumidor a otro. Si bien esta noción es esencial para comprender la demanda del mercado, con demasiada frecuencia es ignorada por los profesionales de la cadena de suministro.
Pseudo-ciencia en las cadenas de suministro
Al igual que la mayoría de los sistemas complejos, las cadenas de suministro son difíciles de comprender. La mayoría de las medidas ingenuas, como la precisión de la previsión, solo ofrecen una visión parcial del problema. Como resultado, durante los años 90 y 2010, persistieron múltiples métodos como el análisis ABC o los stocks de seguridad, aunque no tenían fundamentos teóricos ni resultados empíricos que los respaldaran.
A/B Testing, Exploración vs. Explotación
A/B testing es un método de comparación de dos opciones, o más, con el fin de evaluar cuál produce el mejor resultado. Desafortunadamente, A/B testing tiene un rendimiento deficiente cuando se enfrenta a desafíos de la cadena de suministro. En este episodio de LokadTV, aprendemos por qué este tipo de prueba se utiliza actualmente en varias industrias y por qué ha sido tan popular históricamente. Aprendemos más sobre cómo este enfoque se debilita profundamente cuando se aplica a una cadena de suministro y las complejidades que hacen que enfoques alternativos funcionen mucho mejor.
Software de Supply Chain Quantitativa de Lokad
Introducción de 3 minutos a la 'Supply Chain Quantitativa', un enfoque predictivo para ofrecer un rendimiento superior de la cadena de suministro a través de pronósticos probabilísticos y optimización numérica.
Shadow IT en las cadenas de suministro
La optimización predictiva de las cadenas de suministro se basa en datos que generalmente se pueden encontrar en algún lugar del panorama aplicativo existente de la empresa. Sin embargo, muchos de estos sistemas pueden no ser gestionados por el departamento de TI, ya que surgieron de necesidades operativas inmediatas que no estaban cubiertas por los sistemas oficiales. Shadow IT es el nombre que se le da a los sistemas de TI que se crean dentro de una empresa sin la aprobación explícita de la dirección.
Utilizando Pronósticos del Tiempo para mejorar los Pronósticos de Demanda
La precisión de los pronósticos de demanda se considera un ingrediente crítico para reducir los faltantes de stock y mejorar los niveles de servicio. Sin embargo, cuando la demanda está fuertemente influenciada por el clima, tiene sentido considerar refinar el pronóstico de demanda aprovechando un pronóstico del tiempo.