Supply Chain Lezioni
TORNA A LOKAD TV ›
No1 a livello SKU nella competizione M5 di previsioni - Lezione 5.0
Nel 2020, un team di Lokad ha ottenuto il 5° posto su 909 squadre concorrenti al M5, una competizione mondiale di previsioni. Tuttavia, a livello di aggregazione SKU, queste previsioni si sono classificate al 1°. La previsione della domanda è di primaria importanza per supply chain.
Cybersecurity per supply chain - Lezione 4.7
Il crimine informatico è in aumento. Il ransomware è un business in forte crescita. A causa della loro natura fisicamente distribuita, le supply chain sono particolarmente esposte. Inoltre, la complessità ambientale è terreno fertile per i problemi di sicurezza informatica.
Ingegneria del software per supply chain - Lezione 4.6
Domare la complessità e il caos è la pietra angolare dell'ingegneria del software. Considerando che le supply chains sono sia complesse che caotiche, non dovrebbe sorprendere troppo che la maggior parte dei problemi del enterprise software affrontati dalle supply chains si riduca a una cattiva ingegneria del software.
Lingue e compilatori for supply chain - Lezione 4.5
La maggior parte dei supply chains è ancora gestita tramite fogli di calcolo (cioè Excel), mentre i sistemi aziendali sono in uso da una, due, a volte tre decadi - presumibilmente per sostituirli. Infatti, i fogli di calcolo offrono un'espressività programmatica accessibile, mentre quei sistemi generalmente no.
Persona supply chain: San Jose, ecommerce di articoli per la casa - Lezione 3.3
San Jose è un ecommerce fittizio che distribuisce una varietà di articoli per l'arredamento e accessori. Gestiscono il proprio marketplace online. Il loro marchio privato compete sia con marchi esterni che interni. Per rimanere competitivi rispetto ad attori più grandi e a prezzi più bassi, la supply chain di San Jose tenta di offrire un servizio di alta qualità che assume molteplici forme, ben oltre la consegna tempestiva dei prodotti ordinati.
Machine learning per supply chain - Lezione 4.4
Le previsioni sono irriducibili in supply chain poiché ogni decisione (acquisto, produzione, stoccaggio, ecc.) riflette un'anticipazione degli eventi futuri. L'apprendimento statistico e il machine learning hanno in larga misura superato il tradizionale campo della ‘previsione’, sia da un punto di vista teorico che pratico. Cercheremo di capire cosa significhi un'anticipazione del futuro basata sui dati da una prospettiva moderna dell'apprendimento.
Ottimizzazione matematica per supply chain - Lezione 4.3
L’ottimizzazione matematica è il processo di minimizzazione di una funzione matematica. Quasi tutte le moderne tecniche di apprendimento statistico - ossia la previsione se adottiamo una supply chain perspective - si basano sull’ottimizzazione matematica al loro nucleo. Inoltre, una volta stabilite le previsioni, anche l’identificazione delle decisioni più redditizie si basa, nel suo nucleo, sull’ottimizzazione matematica. I problemi della supply chain coinvolgono frequentemente molte variabili. Sono solitamente di natura stocastica. L’ottimizzazione matematica è una pietra miliare di una pratica moderna di supply chain.
Blockchains per supply chain - Lezione 4.21
Le criptovalute hanno attirato molta attenzione. Sono state fatte fortune. Sono state perse fortune. Gli schemi piramidali dilagavano. Da un punto di vista aziendale, la blockchain è l'eufemismo cortese usato per introdurre idee e tecnologie simili, stabilendo una distanza rispetto a quelle criptovalute. Esistono casi d'uso della supply chain per la blockchain, ma abbondano anche le sfide.
Amsterdam, marchi di formaggio (persona) - Lezione 3.2
Amsterdam è un'azienda FMCG fittizia specializzata nella produzione di formaggi, creme e burri. Gestisce un ampio portafoglio di marchi in diversi paesi. Numerosi obiettivi aziendali in conflitto devono essere accuratamente bilanciati: qualità, prezzo, freschezza, sprechi, diversità, località, ecc. Per design, la produzione di latte e le promozioni al dettaglio mettono l'azienda tra il martello e l'incudine in termini di supply e demand.
Algoritmi moderni per supply chain - Lezione 4.2
L'ottimizzazione delle supply chains si basa sulla risoluzione di numerosi problemi numerici. Gli algoritmi sono ricette numeriche altamente codificate intese a risolvere problemi computazionali specifici. Algoritmi superiori significano che è possibile ottenere risultati superiori con meno risorse di calcolo. Concentrandosi sulle specificità di supply chain, le prestazioni algoritmiche possono essere notevolmente migliorate, a volte di ordini di grandezza. Gli algoritmi per supply chain devono anche abbracciare il design dei computer moderni, che si è evoluto significativamente negli ultimi decenni.