Science et tech de Supply Chain
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Blackboxing et Whiteboxing
Tout modèle de prévision de la demande non trivial devient une black box pour les praticiens de la supply chain, c'est-à-dire un sous-système opaque qui produit des chiffres difficiles à comprendre et à remettre en question. Le white boxing, dans le cadre de la pratique de gestion de la supply chain, est la réponse à ce problème. Les praticiens n'ont pas besoin de comprendre le « comment » mais doivent comprendre le « pourquoi ».
Optimisation des prix et gestion de la supply chain
L'optimisation des prix n'est généralement pas considérée comme faisant partie de la pratique de la gestion de la supply chain (SCM). Pourtant, la tarification est un facteur qui influence fortement la demande des clients. Ainsi, tant les capacités de production que les niveaux de stocks dépendent fortement des prix, et doivent être optimisés de manière conjointe.
Lacs de données en Supply Chain
Les data lakes sont des technologies de stockage de données destinées aux lectures et écritures en masse. Ils sont particulièrement adaptés pour relever les défis de la supply chain, car de nombreuses situations nécessitent une inspection de l'historique complet des commandes et des mouvements de stocks de l'entreprise.
POCs (Proofs Of Concept) ne fonctionnent pas pour les supply chains
Les supply chains sont des systèmes complexes composés de nombreux éléments mobiles : marchandises, personnes, machines. Les POCs (Proofs of Concept) échouent régulièrement lorsqu'ils tentent des initiatives de la Supply Chain Quantitative parce que les problèmes sont déplacés plutôt que résolus.
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Scalabilité en téraoctets pour Supply Chains
La quantité pertinente de données historiques lorsqu'on considère de grandes supply chains dépasse fréquemment un téraoctet. Par conséquent, le contrôle de stocks nécessite deux types distincts de logiciels : des logiciels transactionnels (par exemple, un ERP) pour gérer les ressources, et des logiciels prédictifs (par exemple, Lokad) pour optimiser les ressources.
Pourquoi les stocks de sécurité ne sont pas sûrs
Les stocks de sécurité sont une méthode d'optimisation de stocks qui impose une quantité supplémentaire de stocks au-delà de la demande attendue afin de maintenir un taux de service cible. Cette méthode repose sur des hypothèses statistiques clés concernant la prévision de la demande, notamment que l'erreur se trouve normalement dans la distribution.
Générations du machine learning
Machine learning est un terme générique qui englobe diverses approches algorithmiques. Dans la supply chain, la manière historique de pratiquer le machine learning était la prévision des séries temporelles. Cependant, cette approche a été supplantée par une série d'approches de prévision supérieures.
Pourquoi les délais d’approvisionnement sont presque toujours sous-estimés
Le délai d'approvisionnement correspond à la durée totale, généralement mesurée en jours, associée au cycle de réapprovisionnement des stocks. La quantité de stocks qu'une supply chain nécessite pour fonctionner tend à être approximativement proportionnelle à ses délais d'approvisionnement. Estimer avec précision les délais d'approvisionnement futurs est essentiel pour estimer avec exactitude la quantité de stocks nécessaire pour satisfaire la demande future. Cependant, c'est un facteur fondamental souvent négligé par les entreprises, qui accordent une importance bien plus grande aux prévisions.
Taux de service vs. Fill Rate
Dans la supply chain, le taux de service définit la probabilité de ne pas rencontrer de rupture de stock lors du prochain cycle de commande. Cependant, le fill rate définit la fraction de la demande client qui sera correctement satisfaite. Les taux de service et les fill rates sont distincts, et ne doivent pas être confondus.
La méthode min/max des stocks ne fonctionne pas
La méthode min/max des stocks définit deux niveaux de stocks : le premier, un seuil de réapprovisionnement, désigné par le 'min', et le second, un objectif de réapprovisionnement, désigné par le 'max'. Pourtant, malgré sa popularité, cette méthode ne convient pas à la plupart des supply chains modernes.
La prévision d’une forte croissance est-elle possible ?
La croissance, et plus généralement les tendances, doit être prise en compte afin de fournir des prévisions de la demande précises. Toutefois, la croissance ; en tant que modèle statistique, s'avère plus difficile et plus insaisissable à capturer que d'autres modèles bien connus tels que la saisonnalité.