Tecnologia di Lokad
Lokad ottimizza le decisioni della supply chain per massimizzare il ritorno finanziario utilizzando i principi del Quantitative Supply Chain. Questa prospettiva finanziaria si concentra sulla riduzione dell’errore in termini di dollari (o euro). Le raccomandazioni di Lokad, come le liste di acquisto o di allocazione, sono bilanciate in base alle specifiche esigenze e vincoli della vostra supply chain - tutto questo viene preso in considerazione dai nostri Supply Chain Scientists utilizzando la previsione probabilistica e il linguaggio specifico di dominio di Lokad (DSL) denominato Envision.
Questo video tutorial dimostra l’account demo pubblico di Lokad, mostrando in maniera trasparente il processo di ottimizzazione e mettendo in evidenza il potere predittivo e la flessibilità della nostra soluzione.
Cronologia
00:00:00 Introduzione a Lokad e Quantitative Supply Chain
00:02:16 Capitolo 1: Come prepariamo i dati.
00:03:23 Controlli di base sulla salute dei dati
00:04:36 Controlli di alto livello sulla salute dei dati
00:05:25 Capitolo 2: Come utilizziamo la previsione probabilistica.
00:08:05 Spiegazione della distribuzione di probabilità demand-over-lead-time
00:09:18 Programmazione differenziabile e il suo ruolo nella previsione della domanda
00:10:02 Capitolo 3: Come ottimizziamo la supply chain.
00:10:30 Spiegazione dei principali driver economici
00:11:25 L’importanza della prospettiva del paniere nelle strategie di stoccaggio
00:12:12 La logica alla base delle raccomandazioni di acquisto di Lokad
00:18:01 Strumenti di auditing disponibili per il cliente
00:19:50 Risorse di apprendimento aggiuntive
Riepilogo del video
Il video è suddiviso in quattro parti, progettate per guidare chiaramente lo spettatore attraverso le varie fasi di un progetto di ottimizzazione della supply chain con Lokad. Di seguito, un breve riepilogo di ogni parte con link aggiuntivi per approfondimenti.
Raccolta dati e controlli preliminari
Data pipeline: Lokad progetta accuratamente una pipeline di estrazione dati automatizzata, che facilita il trasferimento fluido di dati vitali dal cliente. Questi dati comprendono metriche essenziali come la storia delle vendite, i livelli di stock e i vincoli della supply chain.
File transfers and types: Per garantire versatilità nei trasferimenti di dati, la piattaforma di Lokad supporta una gamma di protocolli di trasferimento file, in particolare SFTP e FTPS. Oltre ai metodi di trasferimento, la piattaforma è in grado di elaborare una varietà di formati di file, inclusi testo semplice, CSV, TSV ed Excel.
Data health: Lokad si impegna con orgoglio a garantire la qualità dei dati del cliente, investendo tempo significativo per assicurarsi che siano consistenti e privi di errori. Ciò viene realizzato attraverso l’esecuzione di un processo di controllo della salute dei dati a due livelli.
- Controlli a basso livello sui dati: Ciò assicura l’integrità dei dati e verifica eventuali discrepanze sia all’interno delle tabelle che tra esse.
- Controlli di alto livello sui dati: Questo conferma che i dati riflettano i KPI principali del cliente, nonché eventuali caratteristiche specifiche del business che probabilmente influenzeranno la previsione della domanda e l’ottimizzazione complessiva.
Security considerations: Da un punto di vista della sicurezza, Lokad dà priorità alla fiducia del cliente; i clienti mantengono il controllo sui diritti di accesso al loro account Lokad. Per chi desidera approfondire la protezione dei dati, Lokad offre una completa Security FAQ che illustra i suoi protocolli di riservatezza.
Previsione della domanda futura
Probabilistic forecasting: I metodi tradizionali (come le previsioni delle serie temporali) si concentrano sulla previsione di un singolo valore, ma Lokad utilizza la previsione probabilistica, che proietta tutte le possibili traiettorie di vendita e le loro probabilità. La previsione probabilistica è il modo in cui Lokad affronta l’incertezza irreducibile della domanda futura - qualcosa che una serie temporale tradizionale non può fare.
Differentiable programming: La gestione della supply chain è caratterizzata da schemi in costante cambiamento, e per affrontarli Lokad sfrutta i progressi nel machine learning (ML) per affinare continuamente la ricetta numerica utilizzata per generare le raccomandazioni decisionali. Fondamentale in questo è il differentiable programming - un metodo in cui il modello affina continuamente la tecnica predittiva con l’arrivo di nuovi dati. Ciò permette alla ricetta numerica di evolversi apprendendo dai dati passati.
Tradurre le previsioni in decisioni per la supply chain
Economic drivers: L’approccio quantitativo di Lokad alla supply chain è in grado di gestire un’ampia gamma di driver economici, anche quelli controintuitivi come la stockout penalty (che in realtà è un driver di ricompensa). Questi driver aiutano Lokad a quantificare le implicazioni finanziarie delle varie decisioni della supply chain.
Basket perspective: Lokad ritiene che gli eventi di stockout per alcuni SKU comportino impatti finanziari inaspettatamente elevati, e che questi siano sproporzionatamente alti rispetto al loro contributo diretto al margine. In altre parole, alcuni articoli, come i frigoriferi, sono tipicamente acquistati isolatamente. Altri, come latte e pane, sono normalmente acquistati in basket, cioè in combinazione con altri beni. Pertanto, la non disponibilità di alcuni SKU potrebbe influenzare le decisioni d’acquisto complessive di un cliente.
Ranked decision-making: Lokad bilancia le previsioni probabilistiche e i vincoli unici della supply chain di ciascun cliente per generare liste di decisioni prioritarie della supply chain. Queste liste sono classificate in base al ROI generato per ciascuna a un livello di granularità pertinente.
Monitoraggio delle prestazioni della supply chain
Dashboard monitoring: Lokad offre ampi dashboard interattivi per aiutare gli utenti finali a decifrare e comprendere le liste delle raccomandazioni decisionali. Questi strumenti aiutano il cliente a visualizzare la previsione probabilistica della domanda, le traiettorie di stock, le priorità finanziarie e come i vincoli della loro supply chain sono integrati nel processo di ottimizzazione.
Proactive analytics: Il cliente ha accesso costante ad analisi dettagliate e in tempo reale - inclusi il monitoraggio delle tendenze di stock, le percentuali di esaurimento scorte, le stime delle vendite perse e le potenziali opportunità di disinvestimento - in modo da poter massimizzare costantemente il proprio ritorno sull’investimento.
Prova Lokad
Contattaci a contact@lokad.com per una dimostrazione completa - sotto la guida di un esperto tecnico. Puoi anche registrarti per l’account demo qui.
In alternativa, puoi esplorare la nostra piattaforma di testing su try.lokad.com. Lì potrai utilizzare i tuoi dati e programmare i tuoi primi script di ottimizzazione della supply chain.
Risorse aggiuntive
Per articoli di ricerca approfonditi sulla teoria della supply chain e le migliori pratiche, oltre a risorse di studio scaricabili, assicurati di consultare la nostra estesa sezione Learn.
Per lezioni approfondite su concetti vitali della supply chain, interviste con ospiti esperti e brevi spiegazioni di termini di settore, visita LokadTV.