データには価値があります。最大限に活用しましょう。LokadのAIソリューションは、日常業務に費やす時間を削減し、チームの成果を高めます。専門家がサプライチェーンのコパイロットとして最良の意思決定を生み出します。購買、配分、価格、予算などを改善し、欠品や評価損を減らします。
私がキャリアを始めてから30年以上、航空業界には在庫最適化ソリューションが約束され続けてきました。しかし、毎回、航空業界は難しすぎると判断されてきました。部品点数は多く、プロセスも多く、数量は少ない。Lokadとなら、ついにRevimaの航空分野の知見を私たちのシステムに直接統合できるパートナーを見つけることができました。
LOKADとの提携により、私たちの経営知をデジタル化し、刷新することができました。その結果、店舗は顧客が求めるものをより的確に提供できるようになりました。最終的にこの提携は、私たちがサプライチェーンを捉え、管理する方法における技術面とマネジメント面の大きな飛躍です。
高コストな欠品や膨れ上がったDCとは無縁です。店舗ごとの変動を予測し、配分を調整し、発注タイミングを制御しながら、在庫を抑えて棚を満たします。
AOGの混乱やTATの急騰を回避します。部品需要を予測し、在庫を配分し、プールを均衡させ、機材をすばやく再稼働させます。
誤部品による返品を減らします。部品をVINに対応付け、拠点ごとの需要を予測し、オンラインと店舗の在庫を最適に保ちます。
値下げの山や突発的な欠品を防ぎます。スタイル、サイズ、カラーごとに予測し、仕入れを導き、売れるコレクションを最適化します。
設備停止や緊急航空輸送を避けます。MRO需要を予測し、重要な予備品を備蓄し、在庫をプールして設備や製油所の稼働を支えます。
Lokadの確率的予測は、購買、配分、品揃え、スケジューリング、価格設定、資産管理に関するあらゆる将来シナリオの確率を定量化するのに役立ちます。これはリスク調整済みの意思決定に不可欠です。
Lokadの推奨は、コスト構造、需要変動、サービス目標を取り込みながら、損益への財務インパクトと明示的に結びついています。最も報われる選択肢を優先することで、財務上の無駄を着実に削減します。
補充数量、多階層配分、リードタイム補正、修理計画などのルーチン計算を完全に自動化します。これによりチームは戦略に集中できます。
微分可能プログラミング（機械学習）により、新しいデータが到着するたびに予測モデルを継続的に更新します。サプライチェーンを俊敏かつ最新の状態に保ちます。
Supply Chain Scientist（SCS）は、サプライチェーン最適化において重要な役割を担います。データ処理と、独自の数理レシピの導入・継続運用に責任を持ちます。単に数値を計算するだけでなく、SCSはサプライチェーンに関する相談やトラブル対応の第一窓口となります。
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Supply Chain Science
Joannes Vermorelは、ABCスタイルのセグメンテーションが現代のサプライチェーンをどのように麻痺させるかを解説し、不確実性下でのドル順位付けによる決定で硬直した区分を置き換える方法を示しています。
Supply Chain Science
Joannes Vermorel は、スプレッドシートが局所的な分析には有用である一方で、規模が大きくなると運用上の負債となる理由と、その代わりに明示的かつバージョン管理された自動化された意思決定システムが必要なことを説明している。
Industry deep dive
Azulの資材計画マネージャーであるVinicius Tuppyは、複雑なExcelベースのツールと、明瞭さに欠け、コスト効率と運用リスクのバランスを適切に取れなかった古典的な統計モデルに苦しんだ経緯を解説します。
Lokadのサプライチェーンに関する見解を、より短く、くだけた形式でご覧ください。
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