Lokads Technologie

Lokad optimiert Lieferkettenentscheidungen, um den finanziellen Ertrag zu maximieren, indem Quantitative Supply Chain Prinzipien angewendet werden. Dieser finanziell orientierte Ansatz konzentriert sich darauf, Fehler in Dollar (oder Euro) zu reduzieren. Lokads Empfehlungen, wie Einkaufs- oder Allokationslisten, werden unter Berücksichtigung Ihrer spezifischen Lieferkettenanforderungen und -beschränkungen ausgewogen - all dies wird von unseren Supply Chain Scientists unter Verwendung probabilistischer Prognosen und Lokads domänenspezifischer Sprache (DSL) namens Envision berücksichtigt.

Dieses Video-Tutorial zeigt das öffentliche Demo-Konto von Lokad, gibt Einblick in den Optimierungsprozess und präsentiert die Vorhersagekraft und Flexibilität unserer Lösung.

Zeitstempel

00:00:00 Einführung in Lokad und Quantitative Supply Chain
00:02:16 Kapitel 1: Wie wir die Daten vorbereiten.
00:03:23 Gesundheitschecks auf niedriger Datenebene
00:04:36 Gesundheitschecks auf hoher Datenebene
00:05:25 Kapitel 2: Wie wir probabilistische Prognosen verwenden.
00:08:05 Erklärung der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Nachfrage über Vorlaufzeit
00:09:18 Differentiable Programmierung und ihre Rolle bei der Nachfrageprognose
00:10:02 Kapitel 3: Wie wir die Lieferkette optimieren.
00:10:30 Erklärung der wichtigsten wirtschaftlichen Treiber
00:11:25 Die Bedeutung der Korb-Perspektive bei Lagerstrategien
00:12:12 Die Logik hinter Lokads Einkaufsempfehlungen
00:18:01 Prüfwerkzeuge für den Kunden verfügbar
00:19:50 Zusätzliche Lernressourcen

Video-Zusammenfassung

Das Video ist in vier Teile unterteilt, die den Zuschauer klar durch die verschiedenen Schritte eines Lieferkettenoptimierungsprojekts mit Lokad führen. Im Folgenden finden Sie eine kurze Zusammenfassung jedes Teils mit zusätzlichen Links für weiteres Lernen.

Datensammlung und Vorabprüfungen

Datenpipeline: Lokad entwirft sorgfältig eine automatisierte Datenextraktionspipeline, die den nahtlosen Transfer wichtiger Daten vom Kunden erleichtert. Diese Daten umfassen wesentliche Kennzahlen wie Verkaufshistorie, Lagerbestände und Lieferkettenbeschränkungen.

Dateiübertragungen und -typen: Um Vielseitigkeit bei Datenübertragungen zu gewährleisten, unterstützt die Plattform von Lokad eine Reihe von Dateiübertragungsprotokollen, insbesondere SFTP und FTPS. Neben den Übertragungsmethoden ist die Plattform in der Lage, eine Vielzahl von Dateiformaten zu verarbeiten, darunter Klartext, CSV, TSV und Excel.

Datenintegrität: Lokad legt großen Wert darauf, die Gesundheit der Kundendaten zu garantieren, und investiert erhebliche Zeit, um sicherzustellen, dass sie konsistent und fehlerfrei sind. Dies wird durch die Durchführung eines zweistufigen Datenintegritätsprüfungsprozesses erreicht.

Prüfungen auf niedriger Datenebene: Dies gewährleistet die Datenintegrität und überprüft auf Diskrepanzen sowohl innerhalb von Tabellen als auch zwischen Tabellen.
Prüfungen auf hoher Datenebene: Dies bestätigt, dass die Daten die primären KPIs des Kunden widerspiegeln sowie alle unternehmensspezifischen Merkmale, die die Nachfrageprognose und die Gesamtoptimierung voraussichtlich beeinflussen werden.

Sicherheitsüberlegungen: Aus Sicherheitssicht priorisiert Lokad das Vertrauen der Kunden; die Kunden behalten die Kontrolle über die Zugriffsrechte auf ihr Lokad-Konto. Für diejenigen, die sich eingehender mit dem Datenschutz beschäftigen möchten, bietet Lokad eine umfassende Sicherheits-FAQ an, die ihre Vertraulichkeitsprotokolle detailliert beschreibt.

Prognostizierung zukünftiger Nachfrage

Probabilistische Prognostizierung: Traditionelle Methoden (wie Zeitreihenprognosen) konzentrieren sich darauf, einen einzelnen Wert vorherzusagen, aber Lokad verwendet probabilistische Prognostizierung, die alle möglichen Umsatzverläufe und deren Wahrscheinlichkeiten projiziert. Die probabilistische Prognostizierung ist Lokads Antwort auf die unvermeidliche Unsicherheit zukünftiger Nachfrage - etwas, dem eine traditionelle Zeitreihe nicht gerecht werden kann.

Differenzierbare Programmierung: Das Management der Lieferkette ist geprägt von ständig wechselnden Mustern, und um dies zu bewältigen, nutzt Lokad Fortschritte im maschinellen Lernen (ML), um kontinuierlich das numerische Rezept zu verfeinern, das es zur Generierung von Entscheidungsempfehlungen verwendet. Grundlegend dafür ist die differenzierbare Programmierung - eine Methode, bei der das Modell kontinuierlich die Prognosetechnik mit dem Auftreten neuer Daten verfeinert. Dies ermöglicht es dem numerischen Rezept, sich durch das Lernen aus vergangenen Daten weiterzuentwickeln.

Übersetzung von Prognosen in Lieferkettenentscheidungen

Wirtschaftstreiber: Lokads quantitativer Ansatz zur Lieferkette ist in der Lage, eine Vielzahl von wirtschaftlichen Treibern zu bewältigen, auch widersprüchliche wie Lagerbestrafung (die tatsächlich ein Belohnungstreiber ist). Diese Treiber helfen Lokad, die finanziellen Auswirkungen verschiedener Lieferkettenentscheidungen zu quantifizieren.

Warenkorbperspektive: Lokad ist der Ansicht, dass Lagerbestandsausfälle für einige SKUs unerwartet hohe finanzielle Auswirkungen haben und diese im Verhältnis zu ihren direkten Margenbeiträgen überproportional hoch sind. Mit anderen Worten, einige Artikel, wie Kühlschränke, werden typischerweise isoliert gekauft. Andere, wie Milch und Brot, werden typischerweise im Warenkorb gekauft, d.h. in Kombination mit anderen Waren. Daher kann die Nichtverfügbarkeit bestimmter SKUs die Gesamtkaufentscheidungen eines Kunden beeinflussen.

Priorisiertes Entscheidungsfindung: Lokad balanciert die probabilistischen Prognosen und die einzigartigen Lieferkettenbeschränkungen jedes Kunden, um priorisierte Listen von Lieferkettenentscheidungen zu generieren. Diese Listen sind nach dem generierten ROI für jedes Element auf der relevanten Granularitätsebene gerankt.

Überwachung der Leistung der Lieferkette

Dashboard-Überwachung: Lokad bietet umfangreiche interaktive Dashboards, um Endbenutzern zu helfen, die Listen von Entscheidungsempfehlungen zu entschlüsseln und zu verstehen. Diese Tools helfen dem Kunden, die probabilistische Nachfrageprognose, Lagerverläufe, finanzielle Priorisierungen und wie ihre Lieferkettenbeschränkungen in den Optimierungsprozess einbezogen werden, zu visualisieren.

Proaktive Analytik: Der Kunde hat ständigen Zugriff auf detaillierte, Echtzeit-Analysen - einschließlich der Verfolgung von Lagerbestandstrends, Prozentsätzen von Nichtverfügbarkeiten, Schätzungen von entgangenen Verkäufen und potenziellen Desinvestitionsmöglichkeiten - damit sie ständig ihren Return on Investment maximieren können.

Probieren Sie Lokad aus

Kontaktieren Sie uns unter contact@lokad.com für eine vollständige Demonstration - unter der Anleitung eines technischen Experten. Sie können sich auch für das Demo-Konto hier registrieren.

Alternativ können Sie unsere Testplattform unter try.lokad.com erkunden. Dort können Sie Ihre eigenen Daten nutzen und Ihre ersten Skripte zur Optimierung der Lieferkette erstellen.

Weitere Ressourcen

Für ausführliche Forschungsartikel zur Lieferketten-Theorie und bewährten Verfahren sowie herunterladbare Lernressourcen, sollten Sie unbedingt unseren umfangreichen Learn Bereich überprüfen.

Für vertiefende Vorlesungen zu wichtigen Lieferkettenkonzepten, Interviews mit Expertengästen und kurze Erklärungen von Branchenbegriffen, besuchen Sie LokadTV.