Supply Chain ciencia y tecnología
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.
Generaciones del aprendizaje automatico
Machine learning es un término general que abarca diversos enfoques algorítmicos. En supply chain, la forma histórica de hacer machine learning fue la previsión de series temporales. Sin embargo, este enfoque ha sido reemplazado por una serie de enfoques de previsión superiores.
Por qué los tiempos de entrega casi siempre son subestimados
El tiempo de entrega es la cantidad total de tiempo, típicamente contada en días, asociada con el ciclo de reposición de inventario. La cantidad de stocks que una supply chain necesita para operar tiende a ser aproximadamente proporcional a sus tiempos de entrega. Estimar con precisión los tiempos de entrega futuros es crítico para estimar con exactitud la cantidad de inventario necesaria para satisfacer la demanda futura. Sin embargo, es un factor fundamental que a menudo es pasado por alto por las empresas, otorgándose una importancia mucho mayor a la previsión.
Nivel de Servicio vs. Fill Rate
En supply chain, el nivel de servicio define la probabilidad de no enfrentar un faltante de stock durante el próximo ciclo de pedidos. Sin embargo, el fill rate define la fracción de la demanda del cliente que será atendida correctamente. Los niveles de servicio y los fill rates son distintos y no deben confundirse.
El método de inventario Min/Max no funciona
El método de inventario Min/Max define dos niveles de stock: primero, un umbral de reabastecimiento, denominado 'min', y segundo, un objetivo de reabastecimiento, denominado 'max'. Aun así, a pesar de su popularidad, este método no es adecuado para la mayoría de las modernas supply chain.
¿Es posible prever el alto crecimiento?
El crecimiento, y más generalmente las tendencias, deben tenerse en cuenta para entregar previsiones de demanda con precisión. Sin embargo, el crecimiento; como patrón estadístico, resulta ser más difícil y más esquivo de capturar que otros patrones bien conocidos, como la estacionalidad.
Cómo Prever la Estacionalidad
La estacionalidad es uno de los principales patrones cíclicos que se pueden utilizar para mejorar la precisión de la previsión. La mayoría de los procesos de supply chain tienden a ser estacionales en cierto grado. No solo por la demanda, sino también por los tiempos de entrega.
El análisis ABC no funciona
El análisis ABC es un método de categorización de inventario ampliamente utilizado en muchas supply chains. Su intención es priorizar la atención de la dirección hacia donde más importa. Sin embargo, este método tiene muchas fallas, y ya no puede considerarse de vanguardia.