CEOC

https://www.ceoconsulting.ru/supplychain

С чего начать оптимизацию цепочки поставок Первый шаг к улучшению заключается в том, чтобы четко сформулировать основную бизнес-цель предприятия.

Текущая ситуация не могла быть спланирована в принципе, поэтому бессмысленно требовать предсказаний о последствиях пандемии от текущих систем прогноза. Математика строит предположения, базируясь на статистике, исследуя закономерности и строя непрерывные последовательности. В этом и состоят ограничения текущих моделей: нельзя спрогнозировать того, чего еще не было.

Разработки в области моделирования поведения в биологических системах, построенные на фракталах, или математика для квантового мира, оперирующая вероятностями, появятся и в эконометрических системах прогнозирования. Но это в будущем, а сегодня нужно максимально использовать то, что есть.

Сейчас прогнозные модели — это рыночный товар. Есть полноценный рынок готовых моделей, которыми пользуются именитые производители комплексных систем планирования. Сегодня мало кто самостоятельно развивает собственный математический аппарат. Самое распространённое в мире коробочное решение для построения прогнозов — Forecast Pro (www.forecastpro.ru). Компания Business Forecast Systems находится в Массачусетском технологическом университете и разрабатывает своё решение уже более 30 лет. Forecast Pro — не rocket science, оно не сложное, быстрое и дешевое. А в нынешней ситуации пренебрегать простыми решениями точно не стоит, они часто побеждают.

Основные усилия по борьбе с неопределенностью рекомендуем направить на постановку процесса совместного планирования — CPFR и S&OP. Важно рассчитать Win-Win сценарии для участников цепи поставок, ведь доверие строится на цифрах и на запасных планах. Советуем обратить внимание на решение www.sofco.ru. В нем есть функциональности и совместного планирования, и управления цепями поставок, и производственного управления. Для задач совместного планирования, рекомендуем рассматривать решения с внедрениями, а не стартапы.

Михаил Копылов, CEO Консалтинг

https://t.me/telezhka_fresha/80

ТЕЛЕЖКА Текущая ситуация не могла быть спланирована в принципе, поэтому бессмысленно требовать предсказаний о последствиях пандемии от текущих систем прогноза. Математи....

The Most Practical Big Data Use Cases Of 2016 - Wal Mart / Интересная практика использования Big Data в рознице от Wal Mart.

http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/08/25/the-most-practical-big-data-use-cases-of-2016/

The Most Practical Big Data Use Cases Of 2016 Big data is sexy. Data scientists are the unicorns of the job market right now. Some days, it feels as though we are living right on the edge of some science fiction utopian future. But unicorns and sci-fi aside, for businesses, implementing something like a big data strategy has to be [...]