Science et tech de Supply Chain
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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.
Pourquoi les SKUs ne sont pas si simples
La Stock Keeping Unit (SKU) désigne un produit spécifique stocké à un endroit particulier. Les SKUs sont centraux dans la plupart des systèmes de contrôle des stocks. De nombreuses méthodes de stocks sont axées autour de la notion de SKUs. Cependant, la perspective SKU est parfois préjudiciable aux problèmes mêmes que la supply chain essaie de résoudre.
Un langage spécifique à un domaine (DSL) pour supply chain
Les supply chains sont si complexes que les logiciels classiques pilotés par configuration ne peuvent pas accommoder la diversité des situations rencontrées par les praticiens. Ces limitations s'appliquent aux problèmes de contrôle des stocks ainsi qu'aux situations de prévision de la demande. Les langages spécifiques à un domaine (DSL) offrent une réponse à ce type de problèmes.
Qu’est-ce que Slowbalization ?
En raison d'un vaste éventail de facteurs, le commerce mondial tel que nous le connaissons est en train de changer. De l'Europe à l'Asie en passant par les États-Unis, des changements sont dans l'air, ce qui a conduit les forces politiques du monde entier à s'éloigner des tendances de longue date de la mondialisation économique, comme la récente position tarifaire de Donald Trump contre la Chine.
Connaissance négative en supply chain
Les antipatterns de supply chain représentent une connaissance négative, c'est-à-dire, une connaissance de ce qui ne fonctionne pas. Étonnamment, la connaissance négative tend à être plus robuste et plus durable que sa contrepartie positive, c'est-à-dire, la connaissance de ce qui fonctionne.
Motifs toxiques dans les logiciels supply chain
Les excellents produits logiciels dans la supply chain sont rares. La plupart des produits commencent comme médiocres et, malheureusement, se dégradent avec le temps. Dans cet épisode de LokadTV, nous explorons pourquoi nous sommes si désenchantés par les produits que nous utilisons dans l'industrie Supply Chain et nous découvrons quels sont les principaux symptômes du paysage informatique lamentable dans lequel se trouvent aujourd'hui de nombreuses entreprises.
Programmation différentiable en Supply Chain (Partie 3/3)
La programmation différentiable est une perspective hybride entre apprentissage statistique et optimisation numérique. Ce mélange est particulièrement adapté pour fournir une optimisation prédictive pour les supply chain, qui nécessitent également une combinaison d'apprentissage et d'optimisation.
La programmation différentiable en supply chain (Partie 2/3)
Yann LeCun, le directeur de la recherche en IA chez Facebook, affirme que le deep learning a dépassé son utilité et a inventé le terme programmation différentiable comme une nouvelle perspective en apprentissage automatique. En particulier, cette perspective se révèle d'une pertinence primordiale pour relever les défis de la supply chain.
Programmation différentiable en supply chain (Part 1/3)
La programmation différentiable est le descendant du deep learning. Elle a débloqué une série de défis qui étaient auparavant considérés comme insolubles et a ouvert la voie à des progrès considérables et à des résultats numériques supérieurs dans le monde de supply chain.
Pourquoi DDMRP est fondamentalement défectueux
Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) est une méthode de planification et d'exécution multi-niveaux. Cette technique est une évolution du MRP et fonctionne grâce à des points de découplage stratégiquement placés et des buffers de stocks dans une supply chain. Elle a été décrite comme étant ‘Conçue pour les gens, pas pour la perfection’. Dans cet épisode de LokadTV, nous essayons de découvrir si cette méthode fonctionne réellement en pratique et pourquoi.