Supply Chain Lezioni
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Sulla conoscenza, il tempo e il lavoro per Supply Chains - Lezione 1.7
Supply chains obbediscono ai principi economici generali. Tuttavia, questi principi sono troppo poco conosciuti e troppo frequentemente fraintesi. Le pratiche di supply chain popolari e le loro teorie spesso contraddicono ciò che è generalmente accettato in economia.
Ottimizzazione dei Prezzi per l’Aftermarket Automobilistico - Lezione 6.2
L'equilibrio tra domanda e offerta dipende in gran parte dai prezzi. Pertanto, l'ottimizzazione dei prezzi appartiene al regno della supply chain, almeno in larga misura. Presenteremo una serie di tecniche per ottimizzare i prezzi di una fittizia azienda dell'aftermarket automobilistico. Attraverso questo esempio, vedremo il pericolo associato a linee di ragionamento astratte che non riescono a cogliere il giusto contesto. Sapere cosa debba essere ottimizzato è più importante dei dettagli minuti dell'ottimizzazione stessa.
Il Supply Chain Scientist - Lezione 7.3
Nel cuore di un'iniziativa Quantitative Supply Chain, c'è il Supply Chain Scientist (SCS) che esegue la preparazione dei dati, la modellizzazione economica e il reporting dei KPI. L'automazione intelligente delle supply chain decisions è il prodotto finale del lavoro svolto dal SCS. Il SCS si assume la responsabilità delle decisioni generate. Il SCS offre un'intelligenza umana amplificata dalla potenza di elaborazione delle macchine.
Previsione dei lead time - Lezione 5.3
I lead time sono una componente fondamentale della maggior parte delle situazioni di supply chain. I lead time possono e devono essere previsti proprio come la domanda. È possibile utilizzare modelli di previsione probabilistica, dedicati ai lead time. Viene presentata una serie di tecniche per elaborare previsioni probabilistiche dei lead time a fini di supply chain. La composizione di queste previsioni, per il lead time e per la domanda, è un pilastro della modellazione predittiva nella supply chain.
Supply Chain Persona: Stuttgart, una società di postvendita automobilistica - Lezione 3.4
Stuttgart è una società fittizia di postvendita automobilistica. Gestisce una rete di negozi che offrono servizi di riparazione auto, ricambi e accessori per auto. All'inizio degli anni 2010, Stuttgart ha inoltre avviato due canali ecommerce, uno per acquistare e vendere ricambi auto, e uno per comprare e vendere auto usate.
Portare decisioni automatizzate per la supply chain in produzione - Lezione 7.2
Cerchiamo una ricetta numerica per guidare un'intera classe di decisioni banali, come i riapprovvigionamenti di scorte. L'automazione è essenziale per rendere la supply chain un'impresa capitalistica. Tuttavia, comporta rischi sostanziali di causare danni su larga scala se la ricetta numerica è difettosa.
Iniziare con un’iniziativa quantitativa di supply chain - Lezione 7.1
Condurre una predictive optimization di successo di una supply chain è un insieme di problemi soft e hard. Sfortunatamente, non è possibile separare questi aspetti. Le sfaccettature soft e hard sono profondamente intrecciate. Di solito, questo intreccio si scontra frontalmente con la divisione del lavoro, come definita dall'organigramma dell'azienda.
Allocazione delle scorte retail con previsioni probabilistiche - Lezione 6.1
Le decisioni di supply chain richiedono valutazioni economiche aggiustate per il rischio. Convertire le previsioni probabilistiche in valutazioni economiche non è banale e richiede strumenti dedicati. Tuttavia, la conseguente prioritizzazione economica, illustrata attraverso le allocazioni di scorte, si dimostra più potente delle tecniche tradizionali. Iniziamo con la sfida dell'allocazione delle scorte retail. In una rete a 2 livelli che include sia un centro di distribuzione (DC) sia diversi negozi, dobbiamo decidere come allocare le scorte del DC ai negozi, sapendo che tutti i negozi competono per le stesse scorte.
Previsione Probabilistica per Supply Chain - Lezione 5.2
Si dice che una previsione sia probabilistica, anziché deterministica, se contiene un insieme di probabilità associate a tutti i possibili esiti futuri, invece di indicare un particolare esito come previsione.
Modellazione predittiva strutturata per Supply Chain - Lezione 5.1
Differentiable Programming (DP) è un paradigma generativo utilizzato per sviluppare una vasta gamma di modelli statistici, che risultano eccellentemente adatti per le sfide predittive per la supply chain.