scienza e tecnologia della Supply Chain
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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.
Perché gli SKU non sono così semplici
L'unità di mantenimento delle scorte (SKU) si riferisce a un prodotto specifico immagazzinato in una posizione specifica. Gli SKU sono centrali nella maggior parte dei sistemi di controllo dell'inventario. Molti metodi di inventario sono incentrati sulla nozione di SKU. Tuttavia, la prospettiva SKU è talvolta dannosa per i problemi che la supply chain sta cercando di affrontare.
Un linguaggio specifico per il dominio (DSL) per Supply Chain
Le supply chain sono così complesse che il software tradizionale basato sulla configurazione non riesce ad adeguarsi alla pura diversità delle situazioni affrontate dai professionisti. Queste limitazioni si applicano sia ai problemi di controllo dell'inventario sia alle situazioni di previsione della domanda. I linguaggi specifici per il dominio (DSL) offrono una risposta a questo tipo di problemi.
Cos’è Slowbalization?
A causa di un vasto spettro di fattori, il commercio mondiale come lo conosciamo sta cambiando. Dall'Europa all'Asia agli Stati Uniti, ci sono mutamenti nell'aria che hanno portato le forze politiche in tutto il mondo ad allontanarsi dalle tendenze consolidate della globalizzazione economica, come la recente posizione tariffaria di Donald Trump nei confronti della Cina.
Conoscenza negativa in Supply Chain
Gli antipatterns della supply chain rappresentano una conoscenza negativa, cioè una conoscenza di ciò che non funziona. Sorprendentemente, la conoscenza negativa tende ad essere più robusta e duratura rispetto al suo corrispettivo positivo, cioè la conoscenza di ciò che funziona.
Pattern Tossici In Supply Chain Software
I prodotti software eccellenti nel supply chain sono pochi e rari. La maggior parte dei prodotti inizia come mediocre, e purtroppo, peggiora col passare degli anni. In questo episodio di LokadTV esploriamo perché abbiamo perso l'affetto per i prodotti che usiamo nell'industria del supply chain e analizziamo quali sono i sintomi chiave del desolante panorama IT in cui si trovano molte aziende al giorno d'oggi.
Programmazione Differenziabile in Supply Chain (Parte 3/3)
La Programmazione Differenziabile è una prospettiva ibrida tra apprendimento statistico e ottimizzazione numerica. Questa combinazione è particolarmente adatta a fornire ottimizzazioni predittive per supply chain, che richiedono anche un mix di apprendimento e ottimizzazione.
Programmazione Differenziabile in Supply Chain (Parte 2/3)
Yann LeCun, il direttore della ricerca sull'IA di Facebook, sostiene che il 'Deep Learning' abbia superato la sua utilità e ha coniato il termine Differentiable Programming come una nuova prospettiva nel machine learning. In particolare, questa prospettiva si dimostra di fondamentale rilevanza per affrontare le sfide della supply chain.
Programmazione Differenziabile in supply chain (Parte 1/3)
La programmazione differenziabile è il discendente del Deep Learning. Ha sbloccato una serie di sfide che in precedenza erano considerate irrisolvibili e ha aperto la strada a progressi considerevoli e risultati numerici superiori nel mondo delle supply chain.
Perché DDMRP è Fondamentalmente Difettoso
Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) è un metodo di pianificazione e esecuzione multi-echelon. Questa tecnica è un ulteriore sviluppo dell'MRP e funziona attraverso punti di decoupling strategicamente posizionati e stock buffers in a supply chain. È stata descritta come ‘Costruita per le Persone, non per la Perfezione’. In questo episodio di LokadTV proviamo a capire se questo metodo funziona davvero in pratica e perché.