サプライチェーンの科学と技術
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サプライチェーンにおけるデータレイク
データレイクは、大量の読み取りと書き込みを行うためのデータストレージ技術です。サプライチェーンの課題に対応するために特に適しており、多くの状況で企業の全注文履歴や在庫移動の検査が必要です。
POCs（Proofs Of Concept）はサプライチェーンには機能しない
サプライチェーンは、商品、人々、機械など、多くの要素から成る複雑なシステムです。数量的なサプライチェーンの取り組みでは、問題が解決される代わりに、POCs（Proofs of Concept）は定期的に失敗します。
サプライチェーンのテラバイトスケーラビリティ
大規模なサプライチェーンを考慮する際に必要な適切な量の過去のデータは、しばしば1テラバイトを超えます。そのため、在庫管理には2つの異なるソフトウェアが必要です。リソースを管理するためのトランザクションソフトウェア（例：ERP）と、リソースを最適化するための予測ソフトウェア（例：Lokad）です。
安全在庫が安全でない理由
安全在庫は、目標のサービスレベルを維持するために、予想需要を超える余分な在庫数量を強制する在庫最適化手法です。この手法は、需要予測に関する主要な統計的仮定に依存しており、特に誤差が正規分布に従うという仮定が重要です。
機械学習の世代
機械学習は、多様なアルゴリズム的アプローチを含む総称です。サプライチェーンでは、機械学習の従来の方法は時系列予測でした。しかし、このアプローチは一連の優れた予測手法によって置き換えられました。
リードタイムがほとんど常に過小評価される理由
リードタイムは、在庫補充サイクルに関連する合計時間（通常は日数で数えられる）です。サプライチェーンが運営するために必要な在庫の量は、おおよそリードタイムに比例します。将来のリードタイムを正確に見積もることは、将来の需要を満たすために必要な在庫の量を正確に見積もるために重要です。しかし、これは企業によってしばしば見落とされる基本的な要素であり、予測にははるかに重要な意味が置かれています。
サービスレベル vs. フィルレート
サプライチェーンにおいて、サービスレベルは次の発注サイクル中に在庫切れが発生しない確率を定義します。一方、フィルレートは適切に提供される顧客の需要の割合を定義します。サービスレベルとフィルレートは異なるものであり、混同してはなりません。
最小/最大在庫管理法は機能しません
最小/最大在庫管理法は、2つの在庫レベルを定義します。まず、'min'と呼ばれる補充しきい値、そして次に、'max'と呼ばれる補充目標です。しかし、その人気にもかかわらず、この方法はほとんどの現代の供給チェーンには適していません。
高成長の予測は可能か？
成長、そして一般的にはトレンドは、正確な需要予測を提供するために考慮する必要があります。しかし、成長は、季節性などの他のよく知られたパターンよりも、統計的なパターンとしては、より困難でより捉えにくいことが証明されています。