La technologie de Lokad
Lokad optimise les décisions supply chain pour maximiser le retour financier en utilisant les principes de la Supply Chain Quantitative. Cette approche financière axée sur la réduction des erreurs (exprimées en dollars ou en euros) s’appuie sur des recommandations de Lokad, telles que les listes d’achat ou d’allocation, équilibrées en fonction de vos besoins et contraintes spécifiques de supply chain – le tout étant élaboré par nos Supply Chain Scientists à l’aide de prévisions probabilistes et du langage spécifique de Lokad (DSL) nommé Envision.
Ce tutoriel vidéo démontre le compte démo public de Lokad, dévoilant le processus d’optimisation et mettant en avant la puissance prédictive et la flexibilité de notre solution.
Horodatages
00:00:00 Introduction à Lokad et à la Supply Chain Quantitative
00:02:16 Chapitre 1 : Comment nous préparons les données.
00:03:23 Contrôles de santé des données à bas niveau
00:04:36 Contrôles de santé des données de haut niveau
00:05:25 Chapitre 2 : Comment nous utilisons les prévisions probabilistes.
00:08:05 Explication de la distribution de probabilité de la demande selon le délai
00:09:18 Programmation différentiable et son rôle dans la prévision de la demande
00:10:02 Chapitre 3 : Comment nous optimisons la supply chain.
00:10:30 Explication des principaux moteurs économiques
00:11:25 L’importance de la perspective panier dans les stratégies de stocks
00:12:12 La logique derrière les recommandations d’achat de Lokad
00:18:01 Outils d’audit disponibles pour le client
00:19:50 Ressources d’apprentissage supplémentaires
Résumé de la vidéo
La vidéo est divisée en quatre parties, conçues pour guider clairement le spectateur à travers les différentes étapes d’un projet d’optimization de la supply chain avec Lokad. Vous trouverez ci-dessous un court résumé de chaque partie accompagné de liens supplémentaires pour approfondir vos connaissances.
Collecte de données et contrôles préliminaires
Data pipeline: Lokad conçoit méticuleusement un pipeline d’extraction de données, qui facilite le transfert sans heurt de données essentielles depuis le client. Ces données englobent des métriques indispensables telles que l’historique des ventes, les niveaux de stocks et les contraintes de supply chain.
Transferts de fichiers et types: Pour assurer une grande polyvalence dans les transferts de données, la plateforme de Lokad supporte une gamme de protocoles de transfert de fichiers, notamment SFTP et FTPS. Au-delà des méthodes de transfert, la plateforme est compétente pour traiter une variété de formats de fichiers incluant le texte brut, CSV, TSV et Excel.
Data health: Lokad est très fier de garantir la santé des données client et consacre beaucoup de temps à s’assurer qu’elles sont cohérentes et exemptes d’erreurs. Cela est réalisé grâce à un processus de vérification de la santé des données en deux étapes.
- Contrôles de données de bas niveau: Cela assure l’intégrité des données et vérifie l’absence d’incohérences tant au sein des tables qu’entre elles.
- Contrôles de données de haut niveau: Cela confirme que les données reflètent les KPI principaux du client ainsi que toute caractéristique spécifique à l’entreprise susceptible d’impacter la prévision de la demande et l’optimization globale.
Security considerations: Du point de vue de la sécurité, Lokad privilégie la confiance des clients ; ceux-ci conservent le contrôle sur les droits d’accès à leur compte Lokad. Pour ceux qui souhaitent approfondir la protection des données, Lokad propose une FAQ sur la sécurité complète détaillant ses protocoles de confidentialité.
Prévision de la demande future
Prévisions probabilistes: Les méthodes traditionnelles (telles que les prévisions des séries temporelles) se concentrent sur la prédiction d’une seule valeur, mais Lokad utilise les prévisions probabilistes, qui projettent toutes les trajectoires possibles des ventes ainsi que leurs probabilités. Les prévisions probabilistes permettent à Lokad de faire face à l’incertitude irréductible de la demande future – ce qu’une prévision des séries temporelles traditionnelle ne peut accomplir.
Programmation différentiable: La gestion de la supply chain est marquée par des schémas en constante évolution, et pour y faire face, Lokad exploite les avancées en machine learning (ML) afin d’affiner en continu la recette numérique utilisée pour générer les recommandations de décision. La programmation différentiable est fondamentale dans ce processus – une méthode où le modèle affine continuellement la technique de prévision à mesure que de nouvelles données apparaissent. Cela permet à la recette numérique d’évoluer en apprenant des données passées.
Traduire les prévisions en décisions supply chain
Moteurs économiques: L’approche quantitative de la supply chain de Lokad est capable de gérer une vaste gamme de moteurs économiques, y compris des éléments contre-intuitifs comme la pénalité de rupture de stock (qui est en réalité un moteur de récompense). Ces moteurs aident Lokad à quantifier les implications financières des différentes décisions supply chain.
Perspective panier: Lokad estime que les événements de rupture de stock pour certains SKU entraînent des impacts financiers inattendus et trop élevés par rapport à leurs contributions directes à la marge. Autrement dit, certains articles, comme les réfrigérateurs, sont généralement achetés isolément. D’autres, tels que le lait et le pain, sont habituellement achetés en panier, c’est-à-dire en combinaison avec d’autres produits. Ainsi, l’indisponibilité de certains SKU peut influencer les décisions d’achat globales d’un client.
Prise de décision hiérarchisée: Lokad équilibre les prévisions probabilistes et les contraintes propres à la supply chain de chaque client afin de générer des listes priorisées de décisions supply chain. Ces listes sont classées en fonction du ROI généré pour chacune, à un niveau de granularité pertinent.
Suivi de la performance supply chain
Surveillance via tableau de bord: Lokad fournit de nombreux tableaux de bord interactifs pour aider les utilisateurs finaux à décomposer et comprendre les listes de recommandations de décision. Ces outils aident le client à visualiser la prévision probabiliste de la demande, les trajectoires de stocks, les priorisations financières, ainsi que la manière dont les contraintes de leur supply chain sont intégrées dans le processus d’optimization.
Analytique proactive: Le client a un accès constant à des analyses détaillées en temps réel – incluant le suivi des tendances de stocks, les pourcentages de rupture de stock, les estimations de ventes perdues et les opportunités potentielles de désinvestissement – afin de maximiser en permanence son retour sur investissement.
Essayez Lokad
Contactez-nous à contact@lokad.com pour une démonstration complète – sous la direction d’un expert technique. Vous pouvez également vous inscrire pour le compte démo ici.
Sinon, vous pouvez explorer notre plateforme de test à try.lokad.com. Là, vous pouvez utiliser vos propres données et coder vos premiers scripts d’optimization de la supply chain.
Ressources supplémentaires
Pour des articles de recherche approfondis sur la théorie de la supply chain et les meilleures pratiques, ainsi que des ressources d’étude téléchargeables, n’oubliez pas de consulter notre vaste section Comprendre.
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