Наука о цепочках поставок

Назад к блогу

янв. 3, 2012

Большие данные в ритейле: проверка реальности

Due to manpower constraints, retailers do very little of their market basket data. Learn what Big Data can do.

окт. 20, 2011

Отсутствие на полке может объяснить 1/4 ошибки прогноза магазина

OOS can do a lot worse that just degrade the forecasting accuracy, OOS can also improve it...

сент. 19, 2011

Иллюстрированная сезонность

Long time-series are more visual and appealing. Lokad opposes instead short time-series - discover why!

авг. 2, 2011

Два ключевых показателя для вашего детектора отсутствия товара

Узнайте, почему чувствительность и точность являются двумя основными метриками при оценке системы обнаружения отсутствия товара.

апр. 1, 2011

Бизнес растет, но прогнозы падают

Узнайте, как изменить свое мышление и пойти против кажущейся логики для более точного прогнозирования спроса.

мар. 9, 2011

Новые часто задаваемые вопросы по технологии прогнозирования

Discover our new FAQs covering the topics of seasonality, trend, product life-cycle, promotions and more.

нояб. 19, 2010
окт. 25, 2010

Ловушка обратной цепочки поставок в прогнозировании спроса

Поймите, почему мы стремимся предоставлять прогнозы спроса, а не прогнозы продаж.

апр. 26, 2010

Дефицит против запасов, точность прогнозирования имеет значение

Взаимосвязь между уровнем сервиса, резервными запасами и точностью прогнозирования иногда неясна. Давайте проясним.

окт. 21, 2009

Моделирование изменяющегося времени выполнения заказа

Высокий уровень обслуживания не бесплатен. Узнайте, как изменяющееся время выполнения заказа влияет на это.