Tecnologie di previsione e ottimizzazione

Nel corso dell’ultimo decennio, la pratica della presa di decisioni basata sui dati nelle catene di approvvigionamento è evoluta notevolmente. Lokad è iniziata nel 2008 con un focus sulla previsione accurata, ma la catena di approvvigionamento moderna non può permettersi di fermarsi alle sole previsioni. Invece, le decisioni devono essere ottimizzate in condizioni di incertezza. L’approccio di Lokad unisce previsione e ottimizzazione in un’unica pipeline alimentata da calcolo basato su cloud, paradigmi programmatici e un impegno per le prestazioni reali.

Nel 2020, Lokad si è classificata al primo posto a livello mondiale a livello di SKU nella prestigiosa competizione di previsione M5, illustrando il nostro incessante focus sull’accuratezza. Tuttavia, l’accuratezza da sola non è sufficiente: dobbiamo trasformare le previsioni in decisioni in presenza di vincoli stretti, domanda volatile e compromessi economici. Lokad affronta queste esigenze attraverso approcci probabilistici e stocastici integrati in Envision, il nostro linguaggio specifico del settore.

1. Generazioni tecnologiche di Lokad

La tecnologia di Lokad non è avvenuta da un giorno all’altro; si è evoluta attraverso più generazioni, ognuna affrontando nuove sfide nell’analisi delle catene di approvvigionamento.

• Ottimizzazione latente (2024)
  Un paradigma progettato per affrontare problemi di scheduling complessi e combinatori sotto incertezza.

• Discesa discreta stocastica (2021)
  Un modo robusto per calcolare decisioni quando l’incertezza domina, utilizzando potenti tecniche di ottimizzazione stocastica.

• Programmazione differenziabile (2019)
  La convergenza dell’ottimizzazione numerica e dell’apprendimento automatico, che fornisce modelli unificati che affrontano i vincoli reali delle catene di approvvigionamento.

• Apprendimento profondo (2018)
  Sfruttando previsioni alimentate da intelligenza artificiale su larga scala, questo ha segnato un passaggio dai metodi statistici classici alle tecniche accelerate da GPU.

• Previsione probabilistica (2016)
  Un esplicito enfasi sull’estimazione di distribuzioni di probabilità complete della domanda anziché stime puntuali.

• Griglie di quantili (2015)
  Affrontando i vincoli delle catene di approvvigionamento calcolando interi distribuzioni, non solo domande medie o mediane.

• Previsioni di quantili (2012)
  Un passo avanti rispetto alle sole previsioni medie introducendo previsioni asimmetriche “sbilanciate” allineate con l’economia aziendale.

• Previsioni classiche (2008)
  Il nostro approccio originale, valutato internamente attraverso una libreria di modelli, sebbene ora sia stato superato da paradigmi più sofisticati.

2. Oltre la previsione: perché l’ottimizzazione è importante

La previsione classica fornisce una stima numerica singola—spesso una mediana—della domanda futura. Sebbene sia utile per l’intuizione, lascia un vuoto critico per le decisioni effettive. Le catene di approvvigionamento devono affrontare:

• Vincoli di inventario: Livelli di stock, MOQ dei fornitori, lead time, ecc.
• Compromessi economici: Costi di mantenimento, penalità per mancanza e rischi di obsolescenza.
• Flussi complessi: Reti multi-livello, lead time incerti, multi-sourcing.

I nuovi sviluppi di Lokad, come Discesa Discreta Stocastica e Ottimizzazione Latente, affrontano queste sfide intrecciando senza soluzione di continuità incertezza nei flussi decisionali—un approccio che va ben oltre un semplice “motore di previsione”.

3. Come opera Lokad nella pratica

Il nostro team di Scienziati della Catena di Approvvigionamento guida l’iniziativa, gestendo i contributi tecnici, in particolare tutta la programmazione di Envision.

Passo 1. Integrazione dei dati

Ingeriamo transazioni storiche, attributi del prodotto, informazioni sui fornitori e altro ancora. Questo dataset unificato è il fondamento sia per la previsione che per l’ottimizzazione.

Passo 2. Modellizzazione probabilistica

Invece di restituire una singola previsione puntiforme, i metodi di Lokad stimano probabilità su più risultati—utile per SKU a movimento lento o domande irregolari. Questo abbraccio dell’incertezza è fondamentale per una pianificazione robusta.

Passo 3. Ottimizzazione delle decisioni

Attraverso paradigmi come ottimizzazione latente o discesa discreta stocastica, produciamo decisioni effettive—quantità di riordino ottimali, programmi di produzione o trasferimenti—personalizzati ai vostri vincoli e obiettivi.

Passo 4. Miglioramento continuo

Man mano che arrivano nuovi dati, i modelli vengono ricalibrati rapidamente e le decisioni si adattano automaticamente. Questo ciclo end-to-end garantisce che i professionisti delle catene di approvvigionamento rimangano agili e superino i cambiamenti nella domanda o nell’offerta.

4. Envision e White-Boxing

Un Linguaggio Specifico del Dominio per la Catena di Approvvigionamento

Lokad non nasconde la sua tecnologia dietro un motore opaco e “taglia unica”. Invece, forniamo Envision, un linguaggio progettato per analisi della catena di approvvigionamento trasparenti e configurabili. Ogni passaggio del processo può essere ispezionato e adattato.

Adattamento alle Realtà Aziendali

Poiché le catene di approvvigionamento differiscono ampiamente—produzione vs. vendita al dettaglio vs. MRO—gli script di Envision consentono ai vostri team e ai nostri Scienziati della Catena di Approvvigionamento di codificare vincoli o euristiche specifici ai vostri processi. Abbinato alle avanzate capacità predictive di Lokad, questo approccio white-box risolve i vostri veri problemi anziché adattarvi a un modello rigido.

5. Prossimi Passi

Lokad è iniziata nel 2008 con una promessa semplice: previsioni accurate. Ora uniamo queste previsioni con un’ottimizzazione robusta per fornire decisioni superiori in condizioni di incertezza. Che tu stia lottando con una pianificazione stretta, una domanda irregolare o flussi multi-anello, la tecnologia generazionale di Lokad—dalle previsioni quantili all’ottimizzazione latente—ti copre.

Curioso di saperne di più? Ti invitiamo a:

• Approfondire l’Ottimizzazione Latente se ti trovi di fronte a sfide di pianificazione difficili e combinatorie.
• Esplorare la Discesa Discreta Stocastica se vuoi vedere l’incertezza integrata nelle tue decisioni quotidiane.
• Dare un’occhiata alla Programmazione Differenziabile per una visione più approfondita del machine learning moderno fuso con l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento.
• O mettiti in contatto per una demo personalizzata e vedere come Lokad può modellare precisamente i vincoli della tua attività.

In definitiva, previsione e ottimizzazione vanno di pari passo—il ruolo di Lokad è assicurarti di beneficiare del meglio di entrambi i mondi.