Es ist an der Zeit, Ihre Ansicht über die Supply-Chain zu ändern.
Entdecken Sie die Welt des Quantitativen Supply Chain Managements.
Die Supply-Chain stellt die Beherrschung der Optionalität im Zusammenhang mit dem Fluss physischer Güter dar. Wir stellen jede mögliche Entscheidung, etwa Wiederauffüllung oder Preisänderungen, allen möglichen Zukunftsszenarien entgegen, um die beste Entscheidung auf Grundlage der erwarteten finanziellen Ergebnisse zu treffen. Moderne Supply-Chains nutzen das gesamte Potential moderner Computer aus. Dabei sollen manuelle Papier-Workflows nicht lediglich in digitale Workflows umgewandelt werden. Vielmehr wird aus der Supply-Chain ein eigener produktiver und quasi eigenständiger Bereich.
Lokads Kompendium zu Lieferketten.
Von Grundkonzepten bis hin zu fortgeschrittenen statistischen Themen.
Werden Sie ein Supply Chain Experte mit Hilfe unserer Artikel über Wertschöpfungsnetzwerke, Prognosen, Antipattern und Preisstrategien. Lernen Sie alte und neue Konzepte und Methoden aus unserem Fachbereich: ABC Analyse, Ökonomische Bestellmengen, Lieferzeiten, Min/Max Planung, Minimale Bestellmengen, Sicherheitsbestände, usw. Bekommen Sie einen genaueren Einblick in die Prognoseseite von Lieferketten, von einfachen Konzepten wie Backtesting, Obfuskation und Saisonalität, zu komplexeren Konzepten wie, Überanpassung, Kreuzentropie und Continuous Ranked Probability Score (CRPS).
Schauen Sie sich an, was Cloud Computing und Deep Learning
für Ihre Inventaroptimierung bereit halten.
Von klassischen Prognosen, über Quantile zu probabilistischen Prognosen. Werfen Sie einen Blick hinter die Kulissen von Lokads Prognoseengine und seine Evolution seit 2008. Entdecken Sie warum probabilistische Prognosen ein Durchbruch für Supply Chain Prognosen darstellen: Von einer fachmännischen Perspektive zu Roboterisierung durch Machine Learning. Schauen Sie sich Lokads neuste Errungenschaft an: Probabilistische Prognosen basierend auf Deep Learning und sehen Sie was Künstliche Intelligenz und GPUs zustande bringen. Entdecken Sie, wie diese Errungenschaften klassische Methoden unterstützen.
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