scienza e tecnologia della Supply Chain
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Demand Sensing, un’illustrazione da manuale di Mootware
Demand Sensing è un altro buzzword nella supply chain che non soddisfa le aspettative della community.
Previsioni nude considerate dannose
Qui a Lokad, il nostro impegno è fornire le migliori previsioni che la tecnologia possa offrire. Di conseguenza, i potenziali clienti spesso chiedono se possiamo fornire solo previsioni invece di una soluzione completamente gestita. In questo episodio di LokadTV, spieghiamo perché queste naked forecasts introducono invariabilmente una serie di problemi diversi e come, anche con previsioni migliori, un professionista finisca solitamente per degradare le prestazioni della supply chain.
Progettazione Software per Supply Chains
Lean Supply Chain Management (Lean SCM) inizia con un landscape applicativo snello a supporto della supply chain. Tuttavia, 'lean' nel software è principalmente una questione di scelte architetturali. Queste scelte definiscono la classe di problemi per cui la progettazione software scelta è adatta, e dove non lo è. Molti problemi della supply chain derivano da situazioni progettate male in cui le decisioni fondamentali di design sono in conflitto con i requisiti reali.
Dati Errati in Supply Chain
La corretta preparazione dei dati è fondamentale per ottenere il successo in imprese complesse come la previsione accurata della domanda. I dati errati sono solitamente il capro espiatorio delle iniziative di supply chain fallite. Tuttavia, i dati errati riflettono generalmente software e processi poco compresi piuttosto che errori di inserimento dei dati.
Disponibilità a Pagare
La disponibilità a pagare è un concetto economico fondamentale che determina l'importo massimo che un individuo è disposto a pagare per un bene o servizio specifico. Questo può essere influenzato da molti fattori, come il marketing e le tendenze, e spesso varia notevolmente da consumatore a consumatore. Pur essendo essenziale per comprendere la domanda di mercato, questa nozione viene troppo spesso ignorata dai professionisti della supply chain.
Pseudo-scienza nelle Supply Chains
Come nella maggior parte dei sistemi complessi, i supply chains sono difficili da comprendere. La maggior parte delle misurazioni naive, come l'accuratezza delle previsioni, fornisce solo una visione parziale del problema. Di conseguenza, durante gli anni '90 e 2010, sono persistiti molteplici metodi come l'analisi ABC o gli stock di sicurezza, pur non avendo né una base teorica né risultati empirici a sostegno.
A/B Testing, Esplorazione vs. Sfruttamento
L'A/B testing è un metodo per confrontare due opzioni, o più, al fine di valutare quale produca il risultato migliore. Sfortunatamente, l'A/B testing performa male quando si tratta di sfide relative al supply chain. In questo episodio di LokadTV, scopriamo perché questo tipo di testing è attualmente utilizzato in numerosi settori e perché, storicamente, è stato così popolare. Approfondiamo come questo approccio venga notevolmente indebolito quando applicato a un supply chain e le complessità che fanno sì che approcci alternativi funzionino molto meglio.
Lokad Software Quantitativo per la Supply Chain
Introduzione di 3 minuti al 'Quantitativo Supply Chain', un approccio predittivo per fornire prestazioni superiori della supply chain tramite previsioni probabilistiche e ottimizzazione numerica.
Shadow IT nelle supply chain
L'ottimizzazione predittiva delle supply chain si basa su dati che di solito possono essere trovati in qualche parte del panorama applicativo esistente dell'azienda. Tuttavia, molti di questi sistemi potrebbero non essere gestiti dall'IT in quanto sono nati da esigenze operative immediate non coperte dai sistemi ufficiali. Shadow IT è il nome dato ai sistemi IT che vengono creati all'interno di un'azienda senza l'approvazione esplicita della direzione.
Utilizzare le previsioni meteo per migliorare le previsioni di domanda
L'accuratezza delle previsioni di domanda è considerata un ingrediente critico per ridurre le mancanze di stock e migliorare i livelli di servizio. Tuttavia, quando la domanda è fortemente influenzata dal meteo, ha senso considerare un affinamento della previsione di domanda sfruttando una previsione meteo.