Supply Chain ciencia y tecnología
Programación Diferenciable en Supply Chain (Parte 2/3)
Yann LeCun, el director de investigación en IA de Facebook, sostiene que ‘deep learning’ ha dejado de ser útil y ha acuñado Programación Diferenciable como una nueva perspectiva de machine learning. En particular, esta perspectiva demuestra ser de suma relevancia para abordar los desafíos de supply chain.
Programación Diferenciable en Supply Chain (Parte 1/3)
La Programación Diferenciable es la descendiente de deep learning. Ha desbloqueado una serie de desafíos que anteriormente se consideraban irresolubles y ha allanado el camino para un progreso considerable y resultados numéricos superiores en el mundo de supply chains.
Por qué DDMRP es fundamentalmente defectuoso
Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) es un método de planificación y ejecución de múltiples niveles. Esta técnica es un desarrollo adicional del MRP y funciona mediante puntos de desacoplamiento estratégicamente ubicados y stock buffers en un supply chain. Se ha descrito como ‘Diseñado para las personas, no para la perfección’. En este episodio de LokadTV intentamos averiguar si este método realmente funciona en la práctica y por qué.
El Problema con Flowcasting
Flowcasting ha sido previamente descrito como 'El Santo Grial de la planificación de supply chain impulsada por la demanda'. Pero, ¿qué es exactamente? 'Flowcasting the Retail Supply Chain', un libro publicado en 2006, presenta una serie de técnicas que pretendían revolucionar la industria minorista. En este episodio de LokadTV, aprendemos un poco más sobre este concepto y debatimos por qué una técnica publicada en 2006 sigue siendo de interés hoy en día.
Seguridad de Datos en Supply Chain
Los datos son tanto un activo como un pasivo. Las supply chains requieren extensos registros historicos para fines de trazabilidad y para garantizar la precision de las previsiones de demanda. Sin embargo, las filtraciones de datos son eventos perjudiciales tanto para la empresa como para sus clientes. Las supply chains deben proteger tanto su infraestructura fisica como la de software.
Blackboxing y Whiteboxing
Cualquier modelo de previsión de demanda no trivial se convierte en una caja negra para los profesionales de supply chain, es decir, un subsistema opaco que produce números difíciles de entender y de cuestionar. Whiteboxing, como parte de la práctica de Supply Chain Management, es la respuesta a este problema. Los profesionales no necesitan entender el 'cómo' pero sí el 'por qué'.
Optimización de precios y Supply Chain Management
La optimización de precios típicamente no se considera parte de la práctica de Supply Chain Management (SCM). Sin embargo, el precio es un factor que influye fuertemente en la demanda del cliente. Por lo tanto, tanto las capacidades de producción como los niveles de inventario dependen en gran medida de los precios y deben optimizarse conjuntamente.
Data Lakes en Supply Chain
Los data lakes son tecnologías de almacenamiento de datos destinadas a lecturas y escrituras masivas. Son particularmente adecuados para abordar desafíos de supply chain, porque muchas situaciones requieren una inspección de todo el historial de pedidos y movimientos de stock de la empresa.
POCs (Proofs Of Concept) No Funcionan Para Supply Chains
Las supply chains son sistemas complejos compuestos por muchas partes móviles: bienes, personas, máquinas. Las pruebas de concepto (POCs) fallan rutinariamente al intentar iniciativas de Supply Chain Quantitativa porque los problemas se desplazan en lugar de resolverse.
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Escalabilidad de Terabytes para Supply Chains
La cantidad relevante de datos históricos al considerar grandes supply chains frecuentemente excede un terabyte. Como resultado, el control de inventario requiere dos sabores distintos de software: software transaccional (e.g. un ERP) para gestionar los recursos, y software predictivo (e.g. Lokad) para optimizar los recursos.
Por qué el Stock de Seguridad No es Seguro
Los stocks de seguridad son un método de optimización de inventario que impone una cantidad extra de stock más allá de la demanda esperada con el fin de mantener un nivel de servicio objetivo. Este método se basa en supuestos estadísticos clave acerca de la previsión de la demanda, sobre todo que el error sigue una distribución normal.