Siga aprendiendo en
LOKAD TV
Desde 2008, hacemos lo posible para entregar los pronósticos de demanda más precisos que la tecnología es capaz de elaborar. Nuestra tecnología está en continuo desarrollo, para reflejar los (descubrimientos más recientes de la matemática y de las ciencias de la computación → avances matemáticos y de la ciencia computacional más recientes)
En los últimos diez años, las tecnologías relacionadas con los datos han progresado a un ritmo vertiginoso. Las empresas han pasado de la utilización de tecnologías basadas en la matemática, que no habían cambiado mucho desde el siglo XVIII, a una tecnología orientada al Big Data e impulsada tanto por el Machine Learning como por el Deep Learning. Lokad ha trabajado para mantenerse por delante de las tendencias, con el objetivo de llevar la mejor ciencia posible a la optimización de cadena de suministro.
Acompáñenos en este viaje en el tiempo y descubra las diferentes generaciones de nuestra tecnología de pronósticos.
La tecnología de Lokad no está basada en la promoción de uno (o más) modelos estadísticos mágicos. Tiene sus raíces en una combinación de ingredientes que trabajan juntos para crear la justa alquimia. En los primeros años de nuestra actividad, nos dimos cuenta muy rápidamente de la disparidad entre los modelos matemáticos y la realidad de la cadena de suministro.
Lo que funcionaba en la teoría, resultaba ineficaz aplicado a la realidad de del mundo de los negocios: los datos no estaban limpios, ni suficientemente profundos, demasiado dispersos, el enorme volumen de referencias en el histórico de ventas de una empresa convertía clases enteras de modelos difíciles de utilizar y las limitaciones logísticas no mejoraban la situación. Por consiguiente, la mejoría en la precisión de los parámetros clásicos de pronósticos deterioró el rendimiento del negocio.
Lokad ha encontrado las respuestas adecuadas a todos estos temas, con el objetivo de transformar de forma radical su visión de los pronósticos y de la optimización de la cadena de suministro.
Contamos con una vasta librería de modelos estadísticos, que incluye clásicos conocidos, como el modelo de Box-Jenkins, el método de alisado exponencial, el modelo autorregresivo y todas sus variantes. Sin embargo, los modelos clásicos aprovechan muy poco las correlaciones. Por lo tanto, hemos desarrollado modelos mejores que aprovechan todos los datos que tenemos a disposición. Desde el comienzo, hemos monitorizado continuamente los pronósticos que entregamos. Cada día, ejecutamos simulaciones de pronóstico para evaluar atentamente las debilidades que aún pueda presentar nuestra tecnología. Estos hallazgos nos ayudan a concentrar nuestros esfuerzos de desarrollo donde más se necesita. Nuestros clientes obtienen así el beneficio de una tecnología en constante mejora.
Sin embargo, nos dimos cuenta hace mucho tiempo que todo esto no era suficiente, y que teníamos que investigar más la realidad de la cadena de suministro y los problemas específicos de cada negocio. Por consiguiente, no solo no exigimos que nuestros clientes tengan competencias estadísticas, sino nos ocupamos del entero proceso para ofrecer una solución totalmente utilizable, con órdenes de compra precisas, sugerencias de precio y distribución y dashboards formadas por indicadores cruciales de rendimiento, para evaluar su precisión.
Nuestros Supply Chain Scientists están disponibles para ayudarle a incluir todas las informaciones de su negocio en una aplicación hecha a medida. Esto es posible gracias al uso de un lenguaje de programación orientado a la cadena de suministro, Envision. Su flexibilidad nos permite realizar scripts capaces de reflejar las particularidades de su negocio, con el objetivo de ofrecer el complemento perfecto a nuestra tecnología de pronósticos.
