La science et la technologie de la Supply Chain
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Les risques de queue dans les Supply Chains
Les risques de queue sont des événements soudains et inattendus qui peuvent souvent causer la faillite des entreprises. Le Brexit, l'épidémie de Covid-19 et l'éruption volcanique en Islande sont quelques exemples récents. Les pratiques classiques de la supply chain laissent les entreprises totalement démunies face à ces événements. Mais cela ne doit pas être le cas.
Le rôle d’Excel dans la Supply Chain
La prévision de la demande et l'optimisation des stocks sont généralement réalisées dans Excel, même dans les grandes entreprises. De nombreux DSI ont essayé de se détourner des feuilles de calcul, en vain.
La détection de la demande, une illustration classique de Mootware
La détection de la demande est un autre buzzword dans la supply chain qui ne répond pas aux attentes de la communauté.
Les prévisions nues considérées comme nuisibles
Chez Lokad, notre engagement est de fournir les meilleures prévisions que la technologie peut offrir. Par conséquent, les clients potentiels nous demandent souvent si nous pouvons fournir uniquement des prévisions au lieu d'une solution gérée complète. Dans cet épisode de LokadTV, nous expliquons pourquoi ces prévisions nues introduisent invariablement toute une série de problèmes différents et comment, même avec de meilleures prévisions, un praticien finit généralement par dégrader les performances d'une supply chain.
Conception logicielle pour les Supply Chains
La gestion de la Supply Chain Lean (Lean SCM) commence par un paysage applicatif lean pour soutenir la supply chain. Cependant, la notion de 'lean' dans le logiciel est principalement une question de choix architecturaux. Ces choix définissent la catégorie de problèmes pour lesquels la conception logicielle choisie est adaptée, et ceux pour lesquels elle ne l'est pas. De nombreux problèmes de supply chain découlent de situations conçues de manière défectueuse où les choix de conception fondamentaux entrent en conflit avec les exigences du monde réel.
Mauvaises données en Supply Chain
La préparation adéquate des données est essentielle pour réussir des projets difficiles tels que la prévision précise de la demande. Les mauvaises données sont généralement le bouc émissaire des initiatives de la supply chain qui échouent. Pourtant, les mauvaises données reflètent généralement des logiciels et des processus mal compris plutôt que des saisies de données erronées.
La volonté de payer
La volonté de payer est un concept économique de base qui détermine le montant maximal qu'un individu est prêt à payer pour un bien ou un service spécifique. Cela peut être influencé par de nombreux facteurs tels que le marketing et les tendances, et peut souvent varier considérablement d'un consommateur à l'autre. Bien que cette notion soit essentielle pour comprendre la demande du marché, elle est trop souvent ignorée par les praticiens de la supply chain.
La pseudo-science dans les Supply Chains
Comme la plupart des systèmes complexes, les supply chains sont difficiles à comprendre. La plupart des mesures naïves, telles que la précision des prévisions, ne donnent qu'une vue partielle du problème. Par conséquent, au cours des années 90 et 2010, plusieurs méthodes telles que l'analyse ABC ou les stocks de sécurité ont persisté alors qu'elles n'avaient ni fondement théorique ni résultats empiriques pour les soutenir.
A/B Testing, Exploration vs. Exploitation
L'A/B testing est une méthode de comparaison de deux options, voire plus, afin d'évaluer laquelle donne le meilleur résultat. Malheureusement, l'A/B testing fonctionne mal lorsqu'il est confronté à des défis de supply chain. Dans cet épisode de LokadTV, nous apprenons pourquoi ce type de test est actuellement utilisé dans plusieurs industries et pourquoi il a historiquement été si populaire. Nous en apprenons davantage sur la façon dont cette approche est profondément affaiblie lorsqu'elle est appliquée à une supply chain et sur les complexités qui font que d'autres approches fonctionnent beaucoup mieux.
Logiciel de Supply Chain Quantitative Lokad
Introduction de 3 minutes à la 'Supply Chain Quantitative', une approche prédictive pour offrir des performances de supply chain supérieures grâce à des prévisions probabilistes et une optimisation numérique.
L’ombre de l’informatique dans les chaînes d’approvisionnement
L'optimisation prédictive des chaînes d'approvisionnement repose sur des données qui peuvent généralement être trouvées quelque part dans le paysage applicatif existant de l'entreprise. Cependant, bon nombre de ces systèmes peuvent ne pas être gérés par le service informatique car ils sont nés de besoins opérationnels immédiats qui n'étaient pas couverts par les systèmes officiels. L'ombre de l'informatique est le nom donné aux systèmes informatiques créés au sein d'une entreprise sans l'approbation explicite de la direction.
Utiliser les prévisions météorologiques pour améliorer les prévisions de demande
L'exactitude des prévisions de demande est considérée comme un ingrédient essentiel pour réduire les ruptures de stock et améliorer les taux de service. Cependant, lorsque la demande est fortement influencée par la météo, il est judicieux de considérer la possibilité d'affiner les prévisions de demande en exploitant les prévisions météorologiques.