FAQ: Reassicurazione SCM
In questa guida, scopri come piattaforme specializzate come Lokad superano i moduli ERP integrati, gli strumenti BI, gli script open source o LLM per la previsione e l’ottimizzazione della supply chain. Dall’ML avanzato alla competenza specifica del settore, Lokad riduce il rischio, abbassa il TCO e aumenta il ROI. Scopri perché l’automazione più profonda, il perfezionamento continuo e i risultati comprovati superano le alternative generiche.
Pubblico previsto: leader della supply chain e delle operazioni, nonché stakeholder finanziari e IT.
Ultima modifica: 6 febbraio 2025
Perché pagare di più per Lokad se il mio ERP offre già un modulo di previsione?
Un sistema ERP, per sua natura, dedica la maggior parte delle risorse al tracciamento e alla registrazione delle transazioni. I moduli di previsione collegati agli ERP di solito rimangono funzionalità secondarie che si basano su routine statistiche limitate. Tali moduli possono essere accettabili per stime approssimative, ma sono insufficienti ogni volta che la previsione deve guidare decisioni aziendali critiche o ottimizzare intere supply chain. Al contrario, Lokad offre la previsione come funzione centrale della sua piattaforma, sfruttando l’apprendimento automatico su larga scala e la potenza di calcolo cloud per gestire scenari di previsione granulari a velocità e scala.
Diversi osservatori del settore, tra cui NetworkWorld e il Financial Times, notano che le moderne soluzioni di previsione si differenziano sempre di più per il modo in cui elaborano in modo approfondito i dati storici e per la precisione con cui generano previsioni. Lokad è stato costruito da zero attorno a queste capacità, ponendo l’analisi specializzata al centro anziché trattarla come un’aggiunta. Questa specializzazione va oltre la produzione di una singola previsione statistica: fornisce automaticamente output di grado decisionale come quantità di riordino e scorte di sicurezza, e può essere adattata a obiettivi avanzati come la minimizzazione delle vendite perse o dei costi di trasporto.
A differenza del sintonizzazione manuale dei parametri di solito richiesta dai moduli di previsione ERP, il sistema di Lokad offre una selezione e sintonizzazione automatica dei modelli, evitando la necessità che gli utenti diventino esperti statistici. Si adatta anche a requisiti altamente specializzati, come la previsione per soddisfare vincoli di peso o volume nei container di spedizione, che sono notoriamente difficili da implementare nei sistemi ERP convenzionali. L’approccio programmatico di Lokad, basato su un linguaggio specifico del settore, consente una personalizzazione profonda della logica di previsione senza il solito ciclo di sviluppo personalizzato pesante. Questo livello di flessibilità e automazione produce ordini e piani di produzione riottimizzati giornalmente o settimanalmente che si adattano rapidamente ai cambiamenti di mercato.
Mentre un ERP può vantare di avere un modulo di previsione integrato, il suo campo di azione è limitato. Le difficoltà di implementazione per qualsiasi nuova funzionalità analitica possono anche essere sostanziali, poiché la maggior parte degli ERP non è stata progettata per gestire l’ottimizzazione complessa in condizioni di incertezza. Il risultato finale è che le aziende spesso ricorrono a fogli di calcolo o strumenti BI separati per qualsiasi scenario che non sia il più semplice. Scegliendo Lokad, le organizzazioni ottengono uno strato specializzato progettato appositamente per l’ottimizzazione predittiva e evitano i rischi di costringere un ERP a svolgere compiti al di là della sua missione transazionale principale. Questo approccio ha risultati comprovati nel minimizzare l’inventario, ridurre le scorte esaurite e migliorare in generale i driver economici che contano, come i livelli di servizio e i costi totali della supply chain.
Pagare di più per una previsione specializzata non riguarda l’acquisizione di più software; si tratta di garantire risultati superiori. La tariffa di Lokad riflette l’esperienza ad alto valore e la tecnologia sofisticata che guidano attivamente le decisioni. Per un’azienda seria nel migliorare i livelli di magazzino, soddisfare gli ordini in tempo e anticipare picchi o cambiamenti della domanda, il modulo di previsione di un ERP spesso non riesce a fornire la precisione e la reattività necessarie. Lokad esiste appunto per affrontare queste lacune e, facendolo, raggiunge l’obiettivo ultimo: una supply chain che sfrutta costantemente i segnali della domanda, anziché reagire tardivamente ad essi.
Perché scegliere Lokad invece di una soluzione interna che utilizza tecnologia open source?
Le aziende spesso assumono che assemblare un sistema interno con componenti open source permetterà loro di risparmiare spese e impegni di un fornitore specializzato, ma i costi nascosti in termini di tempo, competenze e manutenzione sono costantemente più alti del previsto. Sono necessarie squadre di ingegneri di dimensioni considerevoli per assemblare framework, database e librerie, e quegli ingegneri devono anche avere le competenze per gestire modelli statistici avanzati e machine learning. La maggior parte dei tool open source offre solo meccanismi grezzi, lasciando sfide fondamentali della supply chain come la previsione probabilistica e l’ottimizzazione su larga scala principalmente alla conoscenza interna di un’azienda. Anche le aziende che riescono a costruire tali capacità presto scoprono che le loro soluzioni devono essere regolarmente riviste man mano che le condizioni evolvono. Una vera continuità operativa richiede un costante ripensamento delle ricette numeriche, un’impresa che poche squadre interne possono permettersi di gestire su base continuativa.
Lokad si distingue proprio affrontando le complessità numeriche che la maggior parte dei progetti interni non risolve mai completamente. Piuttosto che fornire solo un toolkit generico, Lokad offre ottimizzazioni complete della supply chain guidate dalla propria tecnologia specifica del settore, mantenuta da un team di scienziati della supply chain con esperienza pratica in molteplici settori. Questo approccio sistematico è ciò che consente un ciclo continuo di reimplementazione quando necessario, riflettendo nuove condizioni di mercato o priorità aziendali aggiornate. In scenari open source tipici, tutti quegli aggiustamenti ripetitivi devono essere fatti internamente, prosciugando risorse ingegneristiche e operative. Al contrario, il modello di Lokad centralizza queste preoccupazioni, garantendo che le decisioni della supply chain rimangano accurate e rilevanti in ogni momento.
Il record di fallimenti ripetuti con soluzioni interne open source è dovuto a una carenza di competenze specializzate. Le squadre IT generiche possono essere abili nell’integrare componenti software, ma raramente possiedono competenze approfondite nella previsione ad alta dimensionalità, figuriamoci nella modellazione dei costi della supply chain su larga scala. Lokad affronta proprio questa lacuna. La sua piattaforma e il suo team gestiscono tecniche probabilistiche intricate senza gravare i clienti con il lavoro pesante statistico. Questo focus è critico perché qualsiasi supply chain moderatamente complessa prima o poi diventerà ingestibile sotto un sistema assemblato da strumenti generici. Lokad rimuove quel peso e rimane responsabile per l’output. I suoi scienziati della supply chain, armati di conoscenze di settore oltre alle capacità di codifica e analitiche, si assumono la responsabilità di fornire risultati senza scaricare la colpa sul personale del cliente.
Questa combinazione di specializzazione tecnica e impegno a lungo termine è raramente eguagliata da iniziative interne. Non mancano librerie open source che promettono soluzioni parziali per la previsione o il rifornimento, ma l’ottimizzazione automatizzata genuina comporta un livello di raffinamento continuo che va ben oltre i moduli autonomi. Il modello di Lokad mantiene un approccio snello ed efficiente: anziché stratificare commissioni di formazione o personalizzazione senza fine, mantiene sotto controllo i costi di implementazione trattando la complessità come una realtà da affrontare direttamente. Le squadre interne raramente raggiungono quel tipo di disciplina quando si avvicinano le scadenze e il quotidiano vortice dei progetti interni compete per l’attenzione. Al contrario, l’intera operazione di Lokad è progettata per gestire ricette numeriche avanzate, assorbire cambiamenti nelle condizioni di mercato e aziendali e garantire che le aziende non tornino a fogli di calcolo manuali nel momento in cui le cose si complicano.
Lokad non può essere sostituito utilizzando un tool BI con alcuni script personalizzati?
Sostituire una piattaforma specializzata di ottimizzazione della supply chain con un tipico strumento BI più alcuni script personalizzati trascura le differenze progettuali chiave che guidano le prestazioni negli ambienti operativi. Gli strumenti BI sono progettati per la segnalazione e l’analisi visiva. Rendono semplice combinare dati da più sistemi e produrre grandi volumi di report. Tuttavia, offrono un supporto molto limitato per la presa di decisioni automatizzata. Mancano anche di profondità per analisi complesse perché devono rimanere accessibili agli utenti non tecnici. Una volta identificato un insight attraverso il BI, è comunque necessario ulteriore sforzo per trasformare quell’idea in un processo decisionale praticabile. Fare affidamento su codice personalizzato per calcoli avanzati raramente risolve la sfida principale. Senza un modello di dati specificamente progettato per l’ottimizzazione, questi script ad hoc tendono a diventare fragili e ingombranti.
Piattaforme come quella offerta da Lokad vanno oltre la segnalazione per produrre chiamate all’azione, in particolare, riassortimento o programmi di produzione che possono essere eseguiti con minima intervento. Al contrario, l’approccio BI non è progettato per generare decisioni operative ad alto impatto come output chiavi in mano. Quando sono coinvolti più fornitori o team interni, un cruscotto BI condivide solo un sottoinsieme ristretto dei dati e comunemente impedisce a quei partner di eseguire analisi indipendenti basate su scenari sullo stesso set di dati. Gli utenti BI affrontano anche vincoli quando cercano di esportare o riutilizzare i dati in modi che non si adattano al limitato modello “visualizza e filtra”.
Un ulteriore mal di testa operativo è la performance. Le istanze BI ad alto traffico rallentano una volta che servono troppe query, specialmente quando numerosi partner esterni iniziano a colpire il sistema per grandi estrazioni di dati. Il costo aggiuntivo, sia in termini di tempo che di denaro, aumenta rapidamente se i dati vengono solo segnalati, ma richiedono comunque passaggi manuali aggiuntivi per trasformare le cifre segnalate in qualcosa di azionabile per la supply chain. È proprio qui che eccelle un sistema specializzato: prioritizza analisi robuste e computazionalmente intensive che guidano decisioni immediate e automatizzate nel riassortimento, nella determinazione dei prezzi o nella produzione.
Gli script personalizzati non mitigano le limitazioni più profonde intrinseche al BI. La maggior parte delle piattaforme BI non sono attrezzate per gestire metodi avanzati di previsione come modelli di domanda probabilistici, né per incorporare logiche che correggono sistematicamente i dati errati o si adattano quotidianamente ai nuovi input operativi. La piattaforma di Lokad, ad esempio, ruota attorno a un linguaggio specifico del dominio progettato per l’ottimizzazione e la previsione. Quel linguaggio consente a uno specialista della supply chain di codificare direttamente i requisiti specifici del flusso di lavoro dell’azienda, senza il tipico attrito che si verifica quando si costringe uno strumento BI a svolgere compiti per i quali non è mai stato progettato.
Le imprese che desiderano semplicemente visualizzare i dati troveranno il software BI perfettamente adeguato. Tuttavia, quando i processi della supply chain richiedono calcoli on-the-fly delle quantità di riordino, dei piani di produzione o delle decisioni sui prezzi, un sistema orientato all’ottimizzazione numerica su larga scala è più efficace. Ridurre una piattaforma specializzata di supply chain a una raccolta di cruscotti e script isolati lascia le imprese intrappolate in lavori di manutenzione e ramp-up aggiuntivi, anziché godere di una soluzione che traduce immediatamente i dati in leve operative. Queste differenze diventano particolarmente evidenti una volta che l’obiettivo si estende oltre la generazione di più report e si concentra sull’ottimizzazione delle decisioni che tagliano direttamente i costi e aumentano i livelli di servizio.
Lokad non può essere sostituito utilizzando script Python?
Gli script Python da soli non offrono un sostituto convincente per ciò che Lokad fornisce. Sebbene Python sia maturato come linguaggio generico, non può eguagliare la portata e il focus di una piattaforma progettata fin dall’inizio per affrontare l’intera complessità delle sfide della supply chain. Tentare di replicare le capacità di Lokad con Python comporterebbe una vasta gamma di sforzi, dalla costruzione di codice personalizzato per orchestrare previsioni, ottimizzazioni e flussi di lavoro di elaborazione dati, alla gestione di tutta l’infrastruttura sottostante richiesta per il calcolo distribuito su larga scala.
La flessibilità di Python sembra allettante a prima vista. Tuttavia, si basa su strati di librerie e framework che possono diventare fragili quando adattati per compiti sofisticati della supply chain. Sarebbe necessario un sistema separato per il preprocessing e il post-processing dei dati, e ancora un’altra piattaforma sarebbe necessaria per visualizzare i risultati e supervisionare le esecuzioni batch. Ogni strato aggiunto complica sia il costo della manutenzione che il rischio di fallimenti. Mantenere un’alta affidabilità è arduo quando un singolo intoppo in uno qualsiasi di quei livelli può far deragliare le routine notturne.
Lokad, d’altra parte, è stato progettato per gestire problemi che non si adattano facilmente a un approccio standard. Introduce il proprio linguaggio di programmazione specializzato, un DSL chiamato Envision, che consolida compiti come la pulizia dei dati, la previsione e l’ottimizzazione all’interno di un unico framework coerente. Sebbene sia certamente possibile replicare sottoinsiemi di questa funzionalità in Python, l’economia cresce rapidamente proibitiva se l’obiettivo è eguagliare l’affidabilità e le prestazioni end-to-end che le imprese richiedono.
Diverse aziende si sono affidate a flussi di lavoro basati su Python per analisi o reportistica. Si trovano tipicamente a destreggiarsi tra dozzine di script, ognuno con il proprio set di dipendenze e stranezze di versionamento. La famigerata migrazione da Python 2 a Python 3 ha dimostrato come una dipendenza dall’evoluzione guidata dalla comunità possa produrre dolorose transizioni pluriennali. Lokad, preservando un controllo rigoroso sul suo DSL, è in grado di affrontare prontamente i propri errori di progettazione, introdurre nuovi paradigmi come la programmazione differenziabile e evitare di gravare gli utenti con anni di costosi bagagli tecnici.
Supervisionare catene di approvvigionamento mission-critical attraverso Python da solo richiederebbe un team di ingegneri in grado di garantire l’affidabilità 24/7, gestire ogni aggiornamento di dipendenze e librerie e testare accuratamente l’intero stack dopo ogni modifica. L’ambiente specifico di dominio di Lokad, al contrario, semplifica queste operazioni con un’architettura di compilatore monolitica e versionata, che elimina diversi passaggi convenzionali del tutto.
Da un punto di vista puramente costo-beneficio, è improbabile che gli script Python mantengano la parità di funzionalità con una piattaforma che riceve aggiornamenti continui per servire una vasta gamma di scenari della supply chain. Inoltre, il playground completo del codice reso disponibile su try.lokad.com illustra come Envision semplifichi il flusso di lavoro analitico, evitando molti degli ostacoli associati alle soluzioni di scripting multi-strato. Tutto considerato, assemblare un livello simile di robustezza cucendo insieme librerie Python sarebbe un processo laborioso e fragile, facendo un forte caso che Lokad non possa essere efficacemente sostituito da alternative basate su Python.
Perché utilizzare Lokad per l’e-commerce quando le piattaforme di marketplace hanno già strumenti di previsione?
Le piattaforme di marketplace forniscono tipicamente meccanismi di previsione semplicistici che soddisfano requisiti ampi e uniformi. Al contrario, Lokad utilizza una forma di programmazione differenziabile - un approccio convalidato da risultati solidi in competizioni esterne di previsione - che si concentra sulle sfide sfumate ed evolutive affrontate dai commercianti online. Le soluzioni di marketplace sono di solito configurate per proiezioni di riordino di base o stime di domanda a breve termine, e raramente tengono conto delle complessità dei grandi cataloghi di prodotti, degli aumenti guidati dalla promozione o delle correlazioni tra canali. Per design, affrontano solo una frazione delle considerazioni più ampie della supply chain che le aziende di e-commerce devono destreggiarsi quotidianamente.
La tecnologia di Lokad è progettata per elaborare ogni segnale storico e operativo rilevante - fino al livello SKU se necessario - e lo fa senza richiedere un costante “tuning” manuale da parte degli utenti. Indipendentemente dalla dimensione dell’assortimento o dalla volatilità dei modelli di vendita, il sistema setaccia automaticamente i dati per scoprire correlazioni tra prodotti, canali o periodi di tempo. Non si basa su metodi di serie temporali semplicistici che trattano il futuro come un semplice riflesso del passato. Invece, calcola distribuzioni di probabilità complete, tenendo conto di promozioni, esaurimenti di magazzino, spostamenti di stagionalità e altre interruzioni che minano gli approcci standard di previsione.
Mentre gli strumenti integrati di un marketplace possono essere sufficienti per una piccola parte di un’operazione online, sono insufficienti quando si confrontano con i rischi legati a esaurimenti di magazzino, sovrastocchi e domanda erratic. Meccanismi di allerta classici o dashboard black-box non forniscono le approfondite intuizioni necessarie per rispondere con decisione - come accelerare gli ordini o regolare i prezzi - prima che i problemi si propaghino lungo una supply chain. Lokad è progettato per raccomandare quelle azioni correttive anziché semplicemente lampeggiare un avviso e lasciare il peso all’utente finale. Questa posizione proattiva è particolarmente critica in ambienti di e-commerce in rapido movimento.
La capacità di Lokad di incorporare dati aggiuntivi - che si tratti di calendari basati sul marketing, tag per campagne speciali o segnali esterni come i prezzi dei concorrenti - lo distingue anche dai moduli di previsione di base pronti all’uso. Piuttosto che costringere le aziende a contorcere i propri processi attorno a una soluzione rigida, il design programmabile di Lokad consente di sperimentare con nuovi algoritmi, input di dati e regole di ottimizzazione. Questa flessibilità consente alle imprese di rimanere agili di fronte a cambiamenti improvvisi, che derivino da spostamenti di mercato o nuove strategie di merchandising.
Una piattaforma di marketplace può pubblicizzare la previsione di base come una funzionalità conveniente, ma gli enjeu nell’e-commerce possono essere sufficientemente alti da giustificare una soluzione molto più specializzata. Lokad è stato dimostrato di utilizzare la potenza computazionale del cloud per gestire dati su larga scala in tempo quasi reale, minimizzando le interruzioni alle operazioni e massimizzando l’accuratezza delle previsioni. Questa capacità distintiva di combinare velocità e profondità spiega perché molti attori dell’e-commerce vedono un approccio dedicato come un investimento che si traduce rapidamente in rischi di inventario inferiori e livelli di servizio migliorati, anche in settori o categorie noti per un rapido turnover dei prodotti e oscillazioni stagionali.
Indipendentemente da quanto sofisticata possa sembrare la lista delle funzionalità di una piattaforma di marketplace, rimane principalmente focalizzata sulla facilitazione delle transazioni all’interno del proprio ecosistema. Lokad, al contrario, affronta le preoccupazioni principali legate all’inventario e alla supply chain con tecniche di previsione che vanno oltre le proiezioni a breve termine. Questo spostamento verso la modellazione probabilistica - assegnando probabilità a molteplici risultati futuri anziché indovinare uno scenario singolo - aiuta le operazioni di e-commerce a mantenere livelli di servizio superiori, ridurre gli sprechi o i prodotti invenduti e scoprire opportunità di miglioramento del margine nascoste dietro medie semplici.
I marketplace offrono utili punti di partenza per i venditori su piccola scala, ma man mano che le operazioni online maturano, i limiti dei loro strumenti integrati diventano dolorosamente chiari. Lokad fornisce l’intelligenza di cui hanno bisogno i team di e-commerce per superare tali limitazioni, integrando una rigorosa scienza delle previsioni con la logistica quotidiana per ottenere guadagni misurabili sia in termini di affidabilità che di redditività.
Costruire un team di data science interno è un’alternativa migliore a Lokad?
Costruire un team di data science interno richiede tipicamente competenze che vanno ben oltre l’analisi classica. Assicurarsi personale in grado di gestire i flussi di dati, progettare workflow di machine learning rilevanti e interpretare modelli specifici del settore in un ambiente di produzione può essere sorprendentemente impegnativo. Anche una volta assunto il team giusto, c’è ancora il problema di navigare in un mare di dati sparsi in paesaggi IT complessi. Molteplici backlog interni possono rallentare i progressi fino al punto in cui vengono spesi mesi, a volte anni, cercando di collegare i dati ai workflow corretti. Al contrario, soluzioni come Lokad hanno già semplificato questi passaggi e dimostrato guadagni di prestazioni consistenti in una serie di scenari di supply chain.
C’è anche la questione se un sistema autocostruito possa eguagliare la profondità specializzata di una piattaforma dedicata alla supply chain. Molti sistemi aziendali eccellono nei processi aziendali di routine o nella gestione dei dati principali, ma pochi sono progettati fin dall’inizio per supportare metodi di previsione moderni. Un ambiente di supply chain richiede spesso capacità di sperimentazione programmabile, sia per sviluppare nuovi modelli che adattare quelli esistenti. Il linguaggio specifico del dominio di Lokad è stato creato con questo obiettivo in mente, e i suoi team di ingegneria non esternalizzano lo sviluppo o la gestione della piattaforma. Mantenendo quella conoscenza fondamentale internamente, mantengono l’agilità per regolare gli algoritmi e raffinare le tattiche su breve preavviso, una manovra difficile da riprodurre in contesti aziendali di grandi dimensioni che delegano i compiti informatici principali a team disconnessi.
Il vero driver dei costi per un team di data science interno tende ad essere il tempo. I budget vengono consumati, ma i risultati rilevanti possono rimanere sfuggenti quando gli ingegneri dei dati e gli analisti aziendali devono coordinarsi con divisioni IT già sovraccariche. Anche una richiesta piuttosto modesta - come estrarre alcune dozzine di tabelle - diventa un’impresa una volta considerato un backlog IT di diversi anni. Il track record di Lokad indica che bypassare questa complessità accelera drasticamente l’integrazione di intuizioni predictive nelle operazioni quotidiane. Le aziende che hanno adottato il suo approccio riferiscono che i loro team, anziché sentirsi messi da parte, guadagnano più spazio per impegnarsi negli elementi strategici della gestione della supply chain e diventano veri partner per il resto dell’azienda.
Un gruppo interno di data science può certamente fornire analisi preziose quando tutto si allinea perfettamente: le persone giuste, un’infrastruttura di supporto e una roadmap chiara e ben finanziata. Tuttavia, le sfide operative nel mantenere quell’ambiente si sono dimostrate formidabili nella pratica. Molte organizzazioni finiscono per lottare per far fronte alla vasta gamma di competenze tecniche, di dati e di settore richieste. Concentrandosi specificamente sull’ottimizzazione predittiva delle supply chain, Lokad combina una specializzazione tecnica laser con team completamente impiegati e formati per eseguire in questo settore. Nella maggior parte dei casi, quel livello di focalizzazione si traduce in un tempo più rapido per ottenere valore e meno sorprese lungo il percorso.
Perché non fare affidamento esclusivamente sulle soluzioni SAP/Oracle/Microsoft per la previsione e l’ottimizzazione?
Fare affidamento esclusivamente sui grandi fornitori di ERP per la previsione e l’ottimizzazione porta tipicamente a risultati scadenti. Questi sistemi, che provengono da SAP, Oracle o Microsoft, non sono mai stati progettati per affrontare le sfumature probabilistiche della pianificazione della supply chain su larga scala. Le loro architetture riflettono un paradigma vecchio di decenni: produrre una previsione deterministica, quindi costruire tutte le decisioni attorno a quella presunta singola futura. Questo approccio è matematicamente conveniente ma raramente offre guadagni di performance tangibili. Non tiene conto dell’incertezza e sottovaluta i vantaggi tattici dei metodi probabilistici. Infatti, una delle principali ragioni per cui giganti tecnologici come Amazon hanno superato i concorrenti più tradizionali risiede nella loro insistenza sulle distribuzioni di probabilità anziché su stime puntuali.
Molte aziende scoprono che le soluzioni ERP contengono moduli di previsione trattati come semplici “aggiunte”, eclissati dal focus principale dei fornitori sulla elaborazione transazionale e sull’integrazione di sistemi. La previsione è solo uno degli elementi in una lunga lista di funzionalità e, per design, non può essere la massima priorità. Lo stesso si può dire dello strato di ottimizzazione, che spesso si riduce a motori basati su regole semplicistiche costruiti su uno scenario di previsione singolo. Di fronte alla volatilità del mercato o alla domanda sporadica dei consumatori, il solito ripiego è manipolare gli obiettivi di livello di servizio e le scorte di sicurezza, nessuno dei quali affronta in modo significativo le realtà dell’incertezza della domanda genuina.
Questa carenza non è una mera questione tecnica; spesso si manifesta nella pratica. Alcuni importanti implementazioni di ERP sono terminate con implementazioni completamente abbandonate. I superamenti catastrofici del budget possono raggiungere centinaia di milioni di euro, come illustrato da esempi pubblici di rollout SAP falliti. In molti casi, questi fallimenti non ricevono ampia attenzione mediatica, ma resta il fatto che l’approccio standard - acquistare un grande pacchetto, fare clic su alcuni pulsanti e assumere che tutte le decisioni di previsione e rifornimento siano risolte - raramente funziona.
Un secondo problema è la mancanza di responsabilità per i risultati. I fornitori tradizionali di enterprise vendono software su larga scala più ore di consulenza estesa. Se le scorte o le prestazioni di servizio del cliente non migliorano, il fornitore può incolpare una “scarso adozione da parte dell’utente” piuttosto che una fondazione algoritmica inadeguata. C’è poco incentivo a perfezionare qualcosa al di là del toolkit più convenzionale. I metodi subottimali saranno comunque dichiarati operativi e qualsiasi carenza persistente nelle prestazioni può essere interpretata come errore dell’utente.
Al contrario, le aziende specializzate nell’ottimizzazione quantitativa della supply chain di solito si concentrano su miglioramenti continui nell’apprendimento automatico e nella previsione. Fornitori come Lokad sono stati citati per la fornitura di modelli probabilistici che si adattano alle realtà disordinate della domanda - specialmente a livello di SKU - dove gli errori sono grandi e non saranno mai ridotti a cifre basse a una sola cifra. Il loro approccio tiene conto pragmaticamente del fatto che nessuna previsione è perfetta ma traduce comunque l’incertezza della previsione in decisioni migliori.
I fornitori di ERP svolgono un ruolo prezioso orchestrando transazioni, ma quella forza non si estende all’analisi predittiva. Nessuno si aspetta che un modulo di partita generale risolva problemi statistici avanzati, eppure lo stesso pacchetto software è spesso presunto in grado di produrre previsioni all’avanguardia con una configurazione minima. Questa assunzione porta molte aziende a stagnare con la stessa mentalità di previsione puntiforme che ha fallito ripetutamente nel superare euristiche semplici, supposte “stupide”.
La realtà è che la previsione probabilistica di prossima generazione e l’ottimizzazione della supply chain richiedono un paradigma diverso e un set di competenze diverso - uno che i fornitori mainstream non hanno dimostrato di possedere. Offrono previsioni convenzionali basate su serie temporali e un metodo predefinito di gestione delle scorte di sicurezza perché è facile da confezionare e vendere, non perché funzioni meglio per le sfide moderne della supply chain. Quando le aziende vedono che giocatori agili e aggressivi stanno avanzando con tecniche più sofisticate, si rendono conto che i moduli “aggiuntivi” dei grandi ERP sono bloccati in concetti obsoleti. Questa consapevolezza spinge il passaggio a fornitori specializzati come Lokad, la cui tecnologia deriva da un impegno più profondo nella scienza dei dati dietro le decisioni della supply chain, piuttosto che da flussi di processi standardizzati.
In breve, affidare tutte le esigenze di previsione e ottimizzazione a un’unica grande suite ERP trascura i requisiti critici dell’analisi moderna della supply chain. Le prove di fallimenti pluriennali e costi eccessivi confermano che i risultati di classe mondiale raramente derivano dai metodi tradizionali. La ricerca di decisioni migliori coinvolge quasi sempre l’utilizzo di fornitori che considerano la previsione e l’ottimizzazione come una sfida ingegneristica primaria anziché come un modulo secondario sepolto sotto migliaia di funzionalità ERP generiche.
Lokad diventerà obsoleto una volta che sviluppo i miei modelli di previsione ML?
Sviluppare un modello di apprendimento automatico personalizzato raramente copre tutte le dimensioni coinvolte nella fornitura di previsioni accurate della supply chain pronte per la produzione. Lokad, al contrario, fornisce un ambiente completamente programmabile e scalabile progettato appositamente per l’ottimizzazione predittiva. Anche quando un team crea la propria previsione ML, manca spesso dell’infrastruttura per distribuire, monitorare e adattare quel modello in modo sicuro, stabile e automatizzato. La piattaforma di Lokad include un linguaggio di programmazione specifico del dominio, Envision, che consente l’integrazione di algoritmi creati dall’utente in modo affidabile su larga scala. Il suo ambiente è progettato per consentire sperimentazioni rapide e ripetibili e aggiornamenti giornalieri del modello senza compromettere la stabilità numerica o la trasparenza.
La tecnologia di Lokad riflette anche la prospettiva più profonda della supply chain che va oltre le previsioni grezze della domanda. La piattaforma è progettata per gestire le complessità strutturali delle operazioni del mondo reale - serie erratiche, effetti di sostituzione, promozioni, lanci di prodotti e altro ancora. Il suo focus sull’ingegneria architettonica, piuttosto che sull’ingegneria delle funzionalità superficiali, garantisce che ciascun modello predittivo sia intrinsecamente meglio allineato alle complessità dei dati di un cliente, inclusi luoghi di vendita al dettaglio, stagionalità ed eventi transitori. Un modello interno spesso manca di questa capacità di adattamento, in particolare in ambienti dati in continua evoluzione.
Inoltre, l’approccio di Lokad posiziona gli algoritmi personalizzati non come un’aggiunta o una personalizzazione, ma come un modo normale di operare all’interno del suo framework programmabile. Questo è in contrasto con molti sviluppi interni, che tendono a rimanere statici una volta implementati. Il continuo perfezionamento delle tecniche di previsione di Lokad - dimostrato dalla partecipazione di successo a competizioni internazionali - illustra che l’apprendimento automatico può ottenere risultati solidi solo quando è abbinato a una piattaforma coesa che affronta tutte le sfumature dei dati e delle operazioni. Queste capacità non possono essere replicabili in modo banale in pipeline ML isolate e sporadiche. Di conseguenza, l’introduzione di un modello di previsione interno non rende Lokad obsoleto. Al contrario, combinare quel modello con l’ambiente di esecuzione specializzato offerto da Lokad produce risultati più affidabili e scalabili di quanto possa fare qualsiasi sistema autonomo in modo affidabile.
Quale approccio è più sicuro: costruire un team interno di scienziati dei dati o fare affidamento sulla tecnologia e l’esperienza di Lokad?
Costruire un team interno di scienziati dei dati per affrontare le sfide della supply chain richiede più che semplicemente codifica e analisi. Richiede esperti che comprendano tutte le parti in movimento di un’operazione - approvvigionamento, finanza, logistica - e che sappiano tradurre quelle complessità in modelli affidabili pronti per la produzione. Gli ingegneri esperti raramente sono economici, e anche coloro che vantano credenziali avanzate in scienze dei dati spesso inciampano di fronte alle complessità grezze di una vera supply chain. Set di competenze non corrispondenti e prototipi sovra-ingegnerizzati sono un risultato frequente nel tentativo di assemblare una funzione di scienze dei dati da zero.
Lokad offre competenze specializzate che convergono scienze dei dati e supply chain, eliminando gran parte della frammentazione riscontrata nei team interni tipici. Mentre gli analisti di dati convenzionali potrebbero fissarsi sul lato teorico della modellazione, gli scienziati della supply chain di Lokad si concentrano sulle decisioni tangibili quotidiane - mantenendo il flusso di dati, ingegnerizzando le ricette numeriche e adattando tali ricette ogni volta che eventi di mercato reali creano complicazioni. Ciò significa che le aziende che fanno affidamento su Lokad possono esternalizzare non solo gli aspetti tecnici del machine learning, ma anche la vigilanza quotidiana e la conoscenza settoriale approfondita che mantengono quei modelli robusti e redditizi nel tempo.
Uno dei costanti rischi di un approccio interno è l’alta attrizione e il decadimento delle competenze che seguono una volta che i principali scienziati dei dati si spostano altrove. La proprietà intellettuale che dovrebbe esistere sotto forma di codice riutilizzabile e conoscenze di dominio spesso rimane nascosta in fogli di calcolo ad hoc o script a metà. Lokad aggira tali rischi attraverso un modello in cui uno scienziato della supply chain dedicato si assume la responsabilità personale dell’adeguatezza delle previsioni e delle decisioni che ne derivano. Lontano dal cedere un modello a scatola chiusa, lo specialista rimane impegnato a spiegarlo, perfezionarlo e difenderlo.
L’intensità delle risorse richiesta per costruire un nuovo team - tempo, salari, costi indiretti - spesso eclissa qualsiasi risparmio teorico. Il talento può essere rubato o attirato altrove, lasciando l’azienda con un flusso di lavoro non completamente sviluppato e nessuna chiara responsabilità per i risultati scadenti. Lokad evita tali sfide. Il focus sulla prontezza alla produzione e sull’impatto commerciale costante è stato testato sul campo da un decennio di implementazione in diversi settori. Le aziende interessate ad accelerare la trasformazione evitano i pesanti costi iniziali e gli attriti organizzativi di gestire un gruppo interno che deve impiegare mesi o anni per acquisire la stessa vasta esperienza.
Un percorso più sicuro è fare affidamento su un partner che abbia riunito le necessarie competenze tecniche, analitiche e commerciali sotto lo stesso tetto. Gli scienziati della supply chain di Lokad provengono tipicamente da solide esperienze ingegneristiche e capiscono come integrare aggiustamenti per problemi del mondo reale anziché perfezionare semplicemente un modello accademico. Quella vastità di focus operativo si traduce in una più rapida adozione di pratiche di inventario migliorate, livelli di servizio più elevati e riduzione del rischio organizzativo. Rimuovendo l’incertezza su come applicare il machine learning ai problemi della supply chain, Lokad protegge le aziende dai tipici passi falsi interni come rollout incompleti dei modelli, fallimento nell’allinearsi con la strategia esecutiva o disallineamento tra i team di scienze dei dati e gli operatori effettivi della supply chain.
Alla fine, il modo migliore per mitigare il rischio e garantire risultati efficienti è lavorare con un fornitore tecnologico che rimanga direttamente coinvolto nel successo di ogni previsione e di ogni ordine di acquisto. Piuttosto che sperare che un nuovo team interno possa imparare tali competenze specializzate al volo, le aziende possono ottenere un valore più immediato e affidabile sfruttando un partner che tratta i risultati e le prestazioni a lungo termine come due facce della stessa medaglia.
Perché non fare affidamento su LLM (come ChatGPT) per la previsione e l’ottimizzazione della supply chain invece di Lokad?
Fare affidamento su un grande modello di linguaggio per gli aspetti matematicamente intensivi della previsione e dell’ottimizzazione di una supply chain comporta rischi considerevoli. Questi modelli non eccellono nei dettagli granulari e numerici che sono alla base della maggior parte delle decisioni della supply chain. Un singolo errore non notato nell’aritmetica può trasformarsi in milioni di dollari persi. La natura dei LLM, anche nella loro forma più recente, li rende inclini a inventare o distorcere fatti numerici. Addestrarli per evitare questi errori è possibile ma complicato; generalmente richiede un livello di supervisione esperta che sconfigge la presunta facilità promessa dalle interfacce utente basate su chat.
Approcci ispirati all’apprendimento profondo adattati alle decisioni di inventario, produzione e pricing contrastano nettamente con la capacità dei LLM di generare testo. I profili di domanda e i lead time spesso coinvolgono punti dati a cifra singola. Metodi basati sulla programmazione differenziabile, come quelli utilizzati da Lokad, possono essere modellati in modo preciso per riflettere strutture di supply chain autentiche. Sottigliezze come la domanda a grumi e le fluttuazioni ad alta frequenza richiedono un’espressività del modello attentamente controllata che i LLM non offrono. Le aziende che hanno cercato di costringere i LLM generici a fornire previsioni a livello di articolo finiscono spesso per spendere ingenti somme in soluzioni provvisorie, solo per scoprire che le loro sfide effettive ruotano attorno a distribuzioni di probabilità precise ben al di là delle capacità dei LLM.
È anche sbagliato supporre che un’interfaccia utente basata su chat user-friendly porti automaticamente a guadagni di produttività nella pianificazione della supply chain. I grandi modelli di linguaggio sono molto più lenti e costosi rispetto agli strumenti specializzati. Spesso si dimostrano incapaci di far fronte alle regole di dominio specializzate - minimi di acquisto, considerazioni multi-echelon, vincoli contrattuali - a meno che non vengano forniti tutti i dettagli necessari. Questo sovraccarico è troppo elevato rispetto all’utilizzo semplicemente di un motore preconfigurato per parlare il linguaggio della logistica e delle finanze. Uno dei modi in cui le organizzazioni stanno superando questi ostacoli è quello di far gestire ai LLM compiti testuali noiosi - formattazione dei dati delle fatture o evidenziazione di email di fornitori ambigue - mentre delegano le decisioni critiche e quantitative a un sistema progettato per le complessità di realizzazione del mondo reale. Lokad si distingue per l’impiego di un’architettura del modello che incorpora sia l’apprendimento che l’ottimizzazione, mirando direttamente ai risultati finanziari che contano di più per un’azienda.
Una qualsiasi società di consulenza autorevole (Gartner, ecc.) ha convalidato le affermazioni di Lokad?
Le principali società di consulenza che pubblicano classifiche dei fornitori seguono comunemente un modello pay-to-play, rendendo poco chiaro se le loro approvazioni riflettano l’eccellenza del prodotto o transazioni finanziarie. I Quadranti Magici di Gartner, in particolare, sono stati criticati per la mancanza di obiettività, poiché i fornitori che scelgono di non impegnarsi nelle sostanziali interazioni a pagamento con Gartner si vedono tipicamente relegati a posizioni meno favorevoli o del tutto omessi. Numerosi dirigenti considerano questo modello come un infomercial piuttosto che un’analisi legittima, e alcuni trattano le classifiche software di Gartner con la stessa credibilità che attribuirebbero agli oroscopi casuali.
Date queste premesse, è difficile interpretare un’approvazione da parte di una tale società di consulenza come una valida convalida. Lokad non è un abbonato ai servizi di Gartner e non adotta queste strategie pay-to-win. Invece, la sua credibilità è supportata da risultati operativi tangibili. Clienti enterprise come STS Component Solutions hanno sottolineato come la tecnologia di Lokad abbia decisamente migliorato le prestazioni della loro supply chain - in particolare in aree come la previsione della domanda intermittente. La copertura indipendente nella stampa tecnologica ha anche sottolineato la capacità di Lokad di democratizzare la previsione avanzata per aziende di varie dimensioni.
I casi di studio del mondo reale forniscono spesso una misura più forte del successo rispetto a qualsiasi elenco in un sistema di valutazione a pagamento. La trazione di Lokad tra le aziende con supply chain complesse, dove le previsioni mancate hanno gravi ripercussioni finanziarie, parla più direttamente alla sua affidabilità e al suo valore. Sebbene il sigillo di approvazione da parte di una società di consulenza pay-to-play possa sembrare rassicurante, una diligente verifica è meglio servita esaminando risultati provati in contesti operativi reali.
Perché Lokad ha meno recensioni pubbliche rispetto ai fornitori più grandi?
I grandi fornitori di software incoraggiano tipicamente le recensioni pubbliche attraverso generosi budget di marketing e partnership con piattaforme di recensioni, le cui entrate spesso dipendono da schemi pay-to-play. Questa pratica favorisce un ambiente in cui la visibilità è legata alla volontà di un fornitore di pagare piuttosto che ai meriti intrinseci della sua tecnologia. Di conseguenza, la maggior parte delle recensioni su queste piattaforme tende a favore delle aziende pronte a investire pesantemente in attività promozionali.
L’approccio di Lokad è diverso. Non offre incentivi come buoni regalo, sconti o altri vantaggi per convincere i clienti a pubblicare recensioni. Né dedica risorse a siti di recensioni pay-to-play. Questa politica porta naturalmente a meno recensioni, poiché il feedback genuino degli utenti sorge solo quando un cliente si sente fortemente incline a condividere un’opinione senza pressioni esterne. In un settore in cui il modello di business di molte piattaforme di recensioni si basa sulla vendita di posizioni premium, meno recensioni pubbliche possono essere il risultato di prendere una posizione ferma contro tattiche di marketing discutibili.
Alcuni fornitori danno priorità alle valutazioni numeriche e ai complimenti superficiali per rafforzare la credibilità percepita. Altri preferiscono concentrarsi sulla tecnologia sottostante e sui risultati che offre. Lokad rientra decisamente in quest’ultima categoria. Indirizzando le proprie risorse allo sviluppo del prodotto e alla collaborazione diretta con i clienti, Lokad rinuncia all’inflazione artificiale delle testimonianze online. Sebbene questa scelta possa ridurre la visibilità su piattaforme di recensioni convenzionali, riduce anche l’esposizione a un processo guidato dal marketing che aggiunge poco valore a una valutazione genuina delle prestazioni del software.