Technologie
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Différencier les requêtes relationnelles
Les données de supply chain se présentent presque exclusivement sous forme de données relationnelles telles que commandes, clients, fournisseurs, produits, etc. Ces données sont collectées via les systèmes d'information - l'ERP, le CRM, le WMS - utilisés pour faire fonctionner l'entreprise.
Gradient descendant stochastique parallèle reproductible
La descente de gradient stochastique (SGD) est l'une des techniques les plus performantes jamais conçues pour l'apprentissage automatique et l'optimisation mathématique. Lokad exploite le SGD depuis des années pour des applications supply chain, principalement par la programmation différentiable. La plupart de nos clients possèdent au moins un SGD quelque part dans leur pipeline de données.
Envision VM (partie 4), Exécution distribuée
Les articles précédents examinaient principalement comment les travailleurs individuels exécutaient les scripts Envision. Cependant, tant pour la résilience que pour la performance, Envision est en réalité exécuté sur un cluster de machines.
Envision VM (part 3), Atomes et Stockage de données
Pendant l'exécution, les thunks lisent des données d'entrée et écrivent des données de sortie, souvent en grandes quantités. Comment préserver ces données dès leur création et jusqu’à leur utilisation (une partie de la réponse réside dans l’utilisation de disques NVMe répartis sur plusieurs machines), et comment minimiser la quantité de données transitant par des canaux plus lents que la RAM (réseau et stockage persistant).
Envision VM (partie 2), Thunks et le modèle d’exécution
Comme la plupart des autres systèmes d'exécution parallèles, Envision produit un graphe orienté acyclique (DAG) où chaque nœud représente une opération à effectuer, et chaque arête représente une dépendance de données, indiquant que le nœud en aval a besoin de la sortie du nœud en amont pour s'exécuter.
Envision VM (part 1), Environnement et Architecture Générale
Une pipeline d'optimization de la supply chain couvre un large éventail de besoins en traitement de données: ingestion et augmentation des données, extraction de caractéristiques, prévisions probabilistes, production de décisions optimales sous contraintes, exportation de données, analyses et création de tableaux de bord.
Pourquoi FTP au lieu de REST
La plupart des applications web proposent des API web de style REST, pourtant Lokad propose FTPS et SFTP, ce qui peut sembler surprenant. Cependant, ce choix est intentionnel : pourquoi Lokad a-t-il choisi cette voie ?
Facteurs de succès dans les supply chain prédictives
Se frayer un chemin à travers le miasme des technologies de la supply chain reste un défi. Qu'est-ce qui peut aider à garantir le succès ?
Classé 6ème parmi 909 équipes dans la compétition de prévision M5
Lokad a obtenu la 6ème place dans la compétition de prévision M5 parmi 909 équipes participantes. C'est une performance impressionnante.
La Supply Chain Quantitative vs APS classique
Comparaison module par module entre les systèmes APS classiques (Advance Planning and Scheduling) et la Supply Chain Quantitative telle que mise en œuvre par Lokad.