La technologie de Lokad
Lokad optimise les décisions de la chaîne d’approvisionnement pour maximiser le retour financier en utilisant les principes de la Supply Chain Quantitative. Cette perspective axée sur les finances vise à réduire les erreurs en dollars (ou en euros). Les recommandations de Lokad, telles que les listes d’achats ou d’allocation, sont équilibrées par rapport à vos besoins et contraintes spécifiques en matière de chaîne d’approvisionnement - le tout étant pris en compte par nos Supply Chain Scientists en utilisant la prévision probabiliste et le langage spécifique à Lokad nommé Envision.
Ce tutoriel vidéo présente le compte de démonstration public de Lokad, détaillant 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 Vérifications de santé des données de bas niveau
00:04:36 Vérifications de santé des données de haut niveau
00:05:25 Chapitre 2 : Comment nous utilisons la prévision probabiliste.
00:08:05 Explication de la distribution de probabilité demand-over-lead-time
00:09:18 Programmation différentiable et son rôle dans la prévision de la demande
00:10:02 Chapitre 3 : Comment nous optimisons la chaîne d’approvisionnement.
00:10:30 Explication des principaux moteurs économiques
00:11:25 L’importance de la perspective du panier dans les stratégies de stockage
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 vidéo
La vidéo est divisée en quatre parties, conçues pour guider clairement le spectateur à travers les différentes étapes d’un projet d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement avec Lokad. Ci-dessous se trouve un bref résumé de chaque partie avec des liens supplémentaires pour un apprentissage approfondi.
Collecte de données et vérifications préliminaires
Pipeline de données : Lokad conçoit méticuleusement un pipeline d’extraction de données automatisé, qui facilite le transfert sans heurts de données vitales du client. Ces données comprennent des métriques essentielles telles que l’historique des ventes, les niveaux de stock et les contraintes de la chaîne d’approvisionnement.
Transferts de fichiers et types : Pour garantir la polyvalence des transferts de données, la plateforme de Lokad prend en charge une gamme de protocoles de transfert de fichiers, notamment SFTP et FTPS. Au-delà des méthodes de transfert, la plateforme est capable de traiter une variété de formats de fichiers, y compris du texte brut, CSV, TSV et Excel.
Santé des données : Lokad attache une grande importance à garantir la santé des données des clients et investit un temps significatif pour s’assurer qu’elles sont cohérentes et exemptes d’erreurs. Cela est réalisé grâce à la réalisation d’un processus de vérification de la santé des données en deux étapes.
- Vérifications des données de bas niveau : Cela garantit l’intégrité des données et vérifie les écarts à la fois au sein des tables et entre les tables.
- Vérifications des données de haut niveau : Cela confirme que les données reflètent les KPI principaux du client ainsi que toutes les caractéristiques spécifiques à l’entreprise qui auront probablement un impact sur la prévision de la demande et l’optimisation globale.
Considérations de sécurité : Du point de vue de la sécurité, Lokad accorde la priorité à la confiance des clients ; ces derniers 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 détaillant ses protocoles de confidentialité.
Prévision de la demande future
Prévision probabiliste : Les méthodes traditionnelles (telles que les prévisions de séries temporelles) se concentrent sur la prédiction d’une seule valeur, mais Lokad utilise la prévision probabiliste, qui projette toutes les trajectoires de ventes possibles et leurs probabilités. La prévision probabiliste est la manière dont Lokad fait face à l’incertitude irréductible de la demande future - quelque chose qu’une série temporelle traditionnelle ne peut pas faire.
Programmation différentiable : La gestion de la chaîne d’approvisionnement est marquée par des schémas en constante évolution, et pour naviguer dans ce domaine, Lokad exploite les avancées en matière d’apprentissage automatique (ML) pour affiner continuellement la recette numérique qu’elle utilise pour générer des recommandations de décision. Fondamental à cela est la programmation différentiable - une méthode où le modèle affine continuellement la technique de prévision avec l’émergence de nouvelles données. Cela permet à la recette numérique d’évoluer en apprenant des données passées.
Traduction des prévisions en décisions de la chaîne d’approvisionnement
Facteurs économiques : L’approche quantitative de la chaîne d’approvisionnement de Lokad est capable de gérer de vastes ensembles de facteurs économiques, même ceux qui sont contre-intuitifs comme la pénalité de rupture de stock (qui est en fait un facteur de récompense). Ces facteurs aident Lokad à quantifier les implications financières de diverses décisions en matière de chaîne d’approvisionnement.
Perspective du panier : Lokad estime que les événements de rupture de stock pour certains SKUs ont des impacts financiers inattendus élevés, et ceux-ci sont disproportionnellement élevés par rapport à leurs contributions marginales directes. En d’autres termes, certains articles, comme les réfrigérateurs, sont généralement achetés isolément. D’autres, comme le lait et le pain, sont généralement achetés en panier, c’est-à-dire en combinaison avec d’autres biens. Ainsi, l’indisponibilité de certains SKUs peut influencer les décisions d’achat globales d’un client.
Prise de décision classée : Lokad équilibre les prévisions probabilistes et les contraintes uniques de la chaîne d’approvisionnement de chaque client afin de générer des listes priorisées de décisions en matière de chaîne d’approvisionnement. Ces listes sont classées en termes de ROI généré pour chacune d’entre elles au niveau de granularité pertinent.
Surveillance de la performance de la chaîne d’approvisionnement
Surveillance du tableau de bord : Lokad fournit des tableaux de bord interactifs étendus pour aider les utilisateurs finaux à déballer et comprendre les listes de recommandations de décisions. Ces outils aident le client à visualiser la prévision de la demande probabiliste, les trajectoires des stocks, les priorisations financières, et comment leurs contraintes de chaîne d’approvisionnement sont prises en compte dans le processus d’optimisation.
Analyse proactive : Le client a un accès constant à des analyses détaillées en temps réel, y compris le suivi des tendances des stocks, les pourcentages de rupture de stock, les estimations de ventes perdues et les opportunités de désinvestissement potentielles, afin de maximiser constamment leur 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 un compte de démonstration ici.
Alternativement, vous pouvez explorer notre plateforme de test sur try.lokad.com. Là, vous pouvez utiliser vos propres données et coder vos premiers scripts d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.
Ressources supplémentaires
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