Todo lo que siempre había querido saber sobre Lokad pero nunca se atrevió a preguntar...
Lokad nació en París en 2008 como una empresa de software con un núcleo matemático y tecnológico muy fuerte. El objetivo era llevar la tecnología y la ciencia más avanzadas a la cadena de suministro: fuimos de los primeros en adoptar el cloud computing, y hoy en día mantenemos el mismo espíritu con el deep learning. Todo esto nos ha permitido elaborar varias generaciones de nuestro software de previsiones, con el objetivo de mejorar cada vez la precisión de nuestros pronósticos.
Trabajando en R&D nos dimos cuenta de la importancia de crear una solución que estuviera directamente influenciada por los desafíos específicos de la cadena de suministro. Llegamos a la conclusión que estos problemas no podían solucionarse solamente por medio de las matemáticas, por muy avanzadas que éstas fueran. A principios de 2014, lanzamos Envision, un lenguaje de programación desarrollado por Lokad, y especialmente concebido para tomar en cuenta las complejidades y limitaciones de la cadena de suministro (MOQs, MOVs, listas de materiales). Combinando estas capacidades de programación con la perspectiva probabilística de nuestro software de previsiones, conseguimos dar una respuesta precisa a problemas de la cadena de suministro: una respuesta centrada en el ROI, que lleva a una priorización de acciones basada en una visión general de la cadena de suministro.
Luego, en 2015, comenzamos la creación de un equipo de Supply Chain Scientists: ingenieros con experiencia no solo en matemáticas y programación, sino también en cadena de suministro, es decir, personas capaces de utilizar Envision como un arma para ser los mejores copilotos en la optimización de la cadena de suministro de nuestros clientes.
Siguiendo este camino Lokad ha crecido un promedio del 50% cada año. Aunque inicialmente la sociedad fue fundada gracias al apoyo de la familia, de los amigos y de algunos “business angels”, no fue necesario involucrar a más inversores. Estamos muy orgullosos de nuestro crecimiento, que fue gradual y financiado por los ingresos procedentes de nuestros clientes. Hacemos todo lo posible para seguir creciendo a nuestro ritmo y nuestros clientes no tienen que sufrir por causa de un crecimiento artificial y mal gestionado.
Aplicar fórmulas incorrectas a un dominio tan complejo e implacable como el de la cadena de suministro no facilita las cosas sino que las empeora. Lokad lucha en favor de la ciencia y en contra del cientificismo. La realidad nos dice si una decisión sobre la cadena de suministro va a ser buena, o mala. Los efectos imprevistos cuentan. La escala cuenta. El entorno IT cuenta. Los buenos rendimientos están basados en unos compromisos económicos correctos. Nuestra tecnología está constante cambio; mejora según nuestra comprensión de los problemas progresa.
83-85 boulevard Vincent Auriol
75013 París
FRANCIA
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EEUU: +1 (716) 989 6531
FR: +33 1 75 57 47 63
Nuestra oficina se encuentra en el centro de París, en el XIII distrito, muy cerca de la famosa Station F y enfrente de la estación de metro Chevaleret (línea 6). Estamos a 10 minutos andando del Sena y de Place d’Italie.
En Lokad, tenemos unos principios muy simples en relación a las horas de trabajo:
Debemos admitir ser muy selectivos a la hora de contratar. Estamos muy contentos del equipo que hemos logrado formar y queremos seguir estándolo.
Si quiere hacerse una idea de lo que buscamos en un equipo o en sus miembros, aquí tiene algunos puntos:
LOKAD y los logos de Lokad son marcas registradas propiedad de LOKAD. Nuestros logos pueden ser utilizados libremente en sus páginas web, siempre y cuando se deje claro que pertenecen a Lokad. En caso de duda, pongan un enlace hacia www.lokad.com
Pueden descargar nuestros logos en SVG o PDF. Para fotografías en alta resolución del fundador de Lokad, haga clic aquí.
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Aquí compartimos nuestras reflexiones sobre asuntos de cadena de suministro y tecnología: desde la recompensa por existencias y la exploración de textos (“text mining”) para mejores pronósticos de la demanda, pasando por el Deep Learning, la entropía cruzada y la potencia de cálculo de las GPU. Síganos a través de nuestros eventos y publicaciones más recientes.
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