Conférences supply chain
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Sur la connaissance, le temps et le travail pour les Supply Chains - Lecture 1.7
Les supply chains respectent les principes économiques généraux. Pourtant, ces principes sont trop méconnus et trop souvent mal représentés. Les pratiques supply chain populaires et leurs théories contredisent souvent ce qui est généralement accepté en économie.
Optimisation des prix pour l’aftermarket automobile - Lecture 6.2
L'équilibre de l'offre et de la demande dépend en grande partie des prix. Ainsi, l'optimisation des prix appartient au domaine de la supply chain, du moins dans une large mesure. Nous présenterons une série de techniques pour optimiser les prix d'une entreprise fictive de l'aftermarket automobile. À travers cet exemple, nous verrons le danger associé aux raisonnements abstraits qui ne parviennent pas à saisir le contexte réel. Savoir ce qui doit être optimisé est plus important que les détails de l'optimisation elle-même.
Le Supply Chain Scientist - Lecture 7.3
Au cœur d'une initiative de la Supply Chain Quantitative, se trouve le Supply Chain Scientist (SCS) qui exécute la préparation des données, la modélisation économique et le reporting des KPI. L'automatisation intelligente des décisions de supply chain est le produit final du travail réalisé par le SCS. Le SCS prend en charge les décisions générées. Le SCS fournit une intelligence humaine amplifiée par la puissance de traitement machine.
Prévision des délais - Lecture 5.3
Les délais sont une facette fondamentale de la plupart des situations de supply chain. Les délais peuvent et doivent être prévus tout comme la demande. Des modèles de prévisions probabilistes, dédiés aux délais, peuvent être utilisés. Une série de techniques est présentée pour élaborer des prévisions probabilistes des délais à des fins de supply chain. La combinaison de ces prévisions, délai et demande, constitue la pierre angulaire de la modélisation prédictive en supply chain.
Persona de Supply Chain : Stuttgart, une entreprise fictive de l’après-vente automobile - Lecture 3.4
Stuttgart est une entreprise fictive de l'après-vente automobile. Elle exploite un réseau de magasins proposant des réparations automobiles, des pièces automobiles et des accessoires automobiles. Au début des années 2010, Stuttgart a également lancé deux canaux de le e-commerce, l'un pour acheter et vendre des pièces automobiles, et l'autre pour acheter et vendre des voitures d'occasion.
Mettre en production des décisions automatisées en supply chain - Lecture 7.2
Nous recherchons une recette numérique pour piloter toute une classe de décisions routinières, telles que les réapprovisionnements de stocks. L'automatisation est essentielle pour faire de la supply chain une entreprise capitaliste. Cependant, elle comporte des risques substantiels de causer des dommages à grande échelle si la recette numérique est défectueuse.
Démarrer avec une initiative de la Supply Chain Quantitative - Lecture 7.1
Réaliser une optimisation prédictive réussie d'une supply chain est un mélange de problématiques soft et hard. Malheureusement, il n'est pas possible de dissocier ces aspects. Les facettes soft et hard sont profondément imbriquées. Habituellement, cet enchevêtrement entre en collision frontale avec la division du travail telle que définie par l'organigramme de l'entreprise.
Allocation de stocks de détail avec des prévisions probabilistes - Lecture 6.1
Les décisions supply chain nécessitent des évaluations économiques ajustées au risque. Convertir des prévisions probabilistes en évaluations économiques n'est pas trivial et requiert des outils dédiés. Cependant, la priorisation économique qui en résulte, illustrée par les allocations de stocks, s'avère plus puissante que les techniques traditionnelles. Nous commençons par le défi de l'allocation de stocks de détail. Dans un réseau à 2 échelons comprenant à la fois un centre de distribution (DC) et plusieurs magasins, nous devons décider comment répartir les stocks du DC entre les magasins, sachant que tous les magasins sont en concurrence pour le même stock.
Prévision probabilistique pour Supply Chain - Lecture 5.2
Une prévision est dite probabilistique, par opposition à déterministe, si elle contient un ensemble de probabilités associées à toutes les issues futures possibles, plutôt que de désigner une issue particulière comme “la” prévision.
Modélisation prédictive structurée pour Supply Chain - Lecture 5.1
La Programmation Différentiable (DP) est un paradigme génératif utilisé pour concevoir une large classe de modèles statistiques, qui se révèlent être particulièrement adaptés aux défis prédictifs de la supply chain.