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Dal 2008 facciamo del nostro meglio per fornire le previsioni più accurate a oggi disponibili sul mercato. La nostra tecnologia è in costante evoluzione per riflettere le scoperte più recenti nei campi della matematica e dell'informatica.
Nel corso degli ultimi dieci anni, le tecnologie correlate ai Big Data si sono sviluppate a un ritmo vertiginoso. Le aziende sono passate dall'utilizzare metodologie basate fondamentalmente sulla matematica, rimaste praticamente immutate fin dal Settecento, alla tecnologia Big Data supportata dal Machine Learning e dal Deep Learning. Lokad si è da sempre fissata come obiettivo quello di rimanere al passo con i tempi, apportando all'ottimizzazione della supply chain quanto di meglio la scienza avesse da offrire.
Avventurati assieme a noi lungo la strada dei ricordi e scopri le varie generazioni della nostra tecnologia di previsione.
La tecnologia di Lokad non si basa sullo sfruttamento di uno (o più) modelli statistici magici, ma su una combinazione di ingredienti che, combinati insieme, creano l'alchimia perfetta. Nei primi anni della nostra attività ci siamo resi conto abbastanza velocemente di quanto profondo fosse il divario tra i modelli puramente matematici e la realtà delle catene di approvvigionamento.
Infatti, quello che funzionava nella teoria si dimostrava inadeguato una volta applicato ad aziende concrete: i dati erano mal organizzati, non abbastanza sviluppati o troppo scarsi e la mole di prodotti o elementi nello storico delle vendite rendeva inutilizzabili intere classi di modelli. Inoltre, i vincoli della supply chain di per sé facevano in modo che un miglioramento delle metriche tradizionali di precisione delle previsioni provocasse, alla prova concreta, un peggioramento della performance dell'azienda.
Lokad ha saputo trovare le giuste risposte a queste problematiche, cambiando drasticamente la visione sull'ottimizzazione della supply chain.
Abbiamo una ricca libreria di modelli statistici, che include grandi classici come Box-Jenkins, smorzamento esponenziale, modelli autoregressivi e tutte le loro varianti. Tuttavia, i modelli classici mal si adattano alle correlazioni. Per questo abbiamo sviluppato modelli più avanzati, in grado di sfruttare tutti i dati che ci vengono messi a disposizione. Sin dall'inizio, una nostra preoccupazione costante è stata controllare la qualità delle previsioni che facciamo. Ogni giorno simuliamo previsioni per stabilire con esattezza quali sono gli aspetti della nostra tecnologia ancora da migliorare. I risultati di questi test ci aiutano a concentrarci nello sviluppo di ciò che conta davvero. I nostri clienti possono così beneficiare di una tecnologia in continua evoluzione.
Tuttavia, abbiamo realizzato tempo fa che questo non era sufficiente e che avevamo bisogno di approfondire più in dettaglio la realtà della supply chain, comprese le limitazioni e specificità di ogni singola azienda. Perciò, non richiediamo alcuna competenza statistica ai nostri clienti, ma ci facciamo carico dell'intero processo al fine di consegnare una soluzione interamente utilizzabile, completa di notifiche relative agli acquisti, consigli sugli invii e i prezzi, e dashboard formati da indicatori chiave di performance che consentono di valutarne l'accuratezza.
I nostri Supply Chain Scientist possono aiutarti a includere tutte le informazioni di cui disponi in merito alla tua azienda in un'implementazione su misura: questo grazie all'utilizzo di un linguaggio di programmazione orientato alla supply chain, Envision, la cui flessibilità permette di creare degli script in grado di riflettere le specificità della tua azienda e fungere da perfetto complemento alla nostra tecnologia di previsione.
