Science et tech de Supply Chain
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Demand Sensing, une illustration pédagogique du mootware
Demand Sensing est encore un buzzword de 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 puisse offrir. En conséquence, les clients potentiels demandent souvent si nous pouvons fournir uniquement des prévisions au lieu d'une solution entièrement managée. Dans cet épisode de LokadTV, nous expliquons pourquoi ces prévisions nues entraînent invariablement toute une série de problèmes différents et comment, même avec de meilleures prévisions, un praticien finit généralement par dégrader la performance d'une supply chain.
Conception logicielle pour Supply Chains
La gestion lean de la supply chain (Lean SCM) commence par un paysage applicatif lean pour soutenir la supply chain. Cependant, « lean » dans les logiciels est avant tout une question de choix architecturaux. Ces choix définissent la catégorie de problèmes pour lesquels la conception logicielle choisie est appropriée, et ceux pour lesquels elle ne l'est pas. De nombreux problèmes de supply chain proviennent de situations défectueuses par conception où les choix fondamentaux de conception entrent en conflit avec les exigences du monde réel.
Mauvaises données dans la Supply Chain
La préparation adéquate des données est cruciale 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 habituellement des logiciels et processus mal compris plutôt que des erreurs de saisie des données.
Volonté de payer
La volonté de payer est un concept économique fondamental qui détermine le montant maximum 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 massivement d’un consommateur à l’autre. Bien que cette notion soit essentielle pour comprendre la demande du marché, elle est trop fréquemment ignorée par les praticiens de la supply chain.
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 vision partielle du problème. En conséquence, durant les années 90 et les années 2010, plusieurs méthodes comme l'analyse ABC ou les stocks de sécurité ont persisté alors qu'elles n'avaient ni fondement théorique ni résultats empiriques pour les étayer.
A/B Testing, Exploration contre Exploitation
L'A/B testing est une méthode de comparaison entre deux options, voire plus, afin d'évaluer laquelle offre le meilleur résultat. Malheureusement, l'A/B testing est peu performant face aux défis de supply chain. Dans cet épisode de LokadTV, nous découvrons 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 des approches alternatives fonctionnent bien mieux.
Lokad la Supply Chain Quantitative Software
3 min d'introduction à la 'Supply Chain Quantitative', une approche prédictive pour offrir une performance de supply chain supérieure grâce à des prévisions probabilistes et une optimisation numérique.
Shadow IT dans les supply chain
L'optimisation prédictive de la supply chain repose sur des données que l'on trouve généralement quelque part dans le paysage applicatif existant de l'entreprise. Cependant, bon nombre de ces systèmes ne sont pas gérés par le service IT puisqu'ils sont apparus suite à des besoins opérationnels immédiats non couverts par les systèmes officiels. Le terme Shadow IT désigne les systèmes IT créés au sein d'une entreprise sans l'approbation explicite de la direction.
Utiliser les prévisions météorologiques pour améliorer les prévisions de demande
La précision des prévisions de demande est considérée comme un ingrédient essentiel pour réduire les ruptures de stocks et améliorer les taux de service. Cependant, lorsque la demande est fortement influencée par la météo, il est logique de considérer l'affinement de la prévision de la demande en exploitant une prévision météorologique.