La Science de la Supply Chain

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nov. 18, 2015

Optimisation des expéditions de conteneurs

Délais de commande, contraintes de volume et de poids, apprenez comment tirer le meilleur parti de vos expéditions.

oct. 20, 2015

Stratégies de tarification dans le commerce de détail

Découvrez les nouveaux articles ajoutés à notre base de connaissances concernant les stratégies de tarification.

sept. 28, 2015

L’élasticité-prix est un mauvais angle pour l’analyse de la planification de la demande

Indicateurs locaux, seuils, covariables cachées, découvrez pourquoi l'élasticité-prix peut être inadaptée.

sept. 4, 2015

Effet du réverbère et prévisions

Quelle est la similitude entre le réverbère, un ivrogne et les prévisions ?

juin 15, 2015

Prévoir la série des futures commandes aux fournisseurs

Découvrez comment l'incertitude cumulée peut rapidement transformer vos prévisions en une information sans valeur.

mai 7, 2015

La qualification des données est essentielle

Éclairons la qualification des données, la deuxième cause la plus fréquente d'échec des projets.

avr. 9, 2015

En fin de compte, il ne peut en rester qu’un

Découvrez pourquoi avoir une accumulation d'indicateurs en même temps peut faire plus de mal que de bien.

oct. 17, 2014

Livre : Optimisation du commerce quantitatif

Découvrez dans ce livre comment notre propre technologie peut amener votre entreprise à la prochaine étape de rentabilité.

oct. 9, 2014

Les 10 bizarreries de la prévision de la demande

Voici une courte liste des pires contrevenants en matière de bizarreries statistiques.

août 26, 2014

Atténuer les ruptures de stock fournisseur

Découvrez comment notre solution réduit les conséquences d'une rupture de stock fournisseur sans augmenter votre inventaire.

juin 5, 2014

Top 10 mensonges des fournisseurs de prévisions

Un examen honnête (et amusant) des affirmations les plus courantes des fournisseurs de logiciels sur leur produit.

mai 20, 2014

Comment atténuer le surapprentissage lors de la prévision de la demande ?

Comment éviter que vos modèles de prévision ne soient précis qu'à prédire le passé, et non le futur.