La piattaforma Lokad

Questo intreccio tra logica e dati non può essere corretto dentro Excel senza andare contro ciò che rende Excel così utile. Per questo in Lokad abbiamo progettato Envision: una tecnologia che conserva le proprietà preziose dei fogli di calcolo e, allo stesso tempo, scala fino a centinaia di milioni di ordini o SKU.

Inoltre, i fogli di calcolo non sono adatti ad alcune classi di calcolo specialistiche ma essenziali per l’ottimizzazione della supply chain. Per esempio, offrono quasi nessun supporto per gestire previsioni probabilistiche. Rimangono così intrappolati in una mentalità di “gestione tramite medie” che danneggia le decisioni. Allo stesso modo, offrono pochissimi strumenti per eseguire ottimizzazioni vincolate in condizioni di incertezza. Di conseguenza, perfino vincoli ordinari come i MOQ finiscono per essere gestiti manualmente.

Envision introduce costrutti specializzati, come un’algebra delle variabili casuali, fondamentali per l’ottimizzazione predittiva della supply chain e semplicemente assenti nei fogli di calcolo. Le applicazioni costruite con Envision risultano anche molto più manutenibili rispetto a modelli di foglio che scalano male di fronte a problemi complessi.

Con Envision volevamo assolutamente preservare questa prospettiva orientata all’azione. Envision serve a costruire applicazioni. Per esempio, Envision può generare liste prioritarie di azioni come:

• Gli articoli da mantenere con un margine lordo deliberatamente basso per mettere pressione ai concorrenti
• Le quantità necessarie per riempire esattamente il prossimo container
• Gli articoli da liquidare per primi per liberare il magazzino
• Gli articoli che i clienti restituiscono spesso e che vanno rimossi dall’assortimento

Le decisioni quantitative generate da Envision possono poi essere reintegrate automaticamente nell’ERP o scaricate come fogli di calcolo. La portata esatta di Envision dipende dalle priorità che decidi di assegnare al tuo business.

Una supply chain coinvolge migliaia di prodotti, spesso molti di più. Ogni prezzo, ogni livello di stock, ogni assortimento deve essere regolato continuamente. Non c’è speranza di raggiungere una produttività soddisfacente senza automatizzare tutte queste attività ripetitive. Ma l’automazione da sola non basta: serve automazione intelligente, profondamente allineata con i driver del business. Per ottenere questo allineamento serve la programmabilità.

Ogni volta che qualcuno costruisce una formula complessa in un foglio di calcolo da qualche parte nell’organizzazione, sta già sfruttando l’espressività programmatica del foglio. Non ci si libera della follia dei fogli se i team non dispongono di un’alternativa migliore per iniettare la propria competenza di dominio nei sistemi. Envision è stato concepito esattamente come questa alternativa.

Primo, Python richiede ingegneri del software. Come ogni linguaggio generalista, espone chi scrive codice a molte complessità tecniche. Aspettarsi che una stessa persona sia contemporaneamente esperta di supply chain e di ingegneria del software è irrealistico. Le capacità programmative devono essere accessibili a un ampio spettro di profili tecnici, non solo agli ingegneri professionisti.

Secondo, i costi di manutenzione dei prototipi Python improvvisati esplodono. La manutenzione deve restare sotto controllo. Python non è leggero dal punto di vista infrastrutturale, e l’ottimizzazione della supply chain è un processo disordinato: i dati provenienti da numerosi sistemi più o meno affidabili devono essere integrati in modo robusto, i processi imperfetti e mutevoli devono essere modellati, e le metriche di ottimizzazione devono seguire una strategia aziendale in continua evoluzione. Python offre pochissima correttezza per progettazione per sostenere questo sforzo.

Envision è la nostra risposta a queste sfide. Eccelle in modi che restano fuori dalla portata di Python:

• Difesa in profondità, per prevenire intere classi di problemi di sicurezza
• Prestazioni trasparenti, per evitare di scrivere programmi troppo lenti per la produzione
• Aggiornamento trasparente, così che le evoluzioni vengano distribuite automaticamente, anche tramite riscritture di codice in background
• Stack confezionato, che elimina l’onere di assemblare decine di componenti software anche per un’app semplice

In conclusione, Python è un ottimo linguaggio, ma non rappresenta una risposta soddisfacente all’ottimizzazione della supply chain nel modo in cui lo è Envision. Costruire e mantenere un’applicazione di machine learning pronta per la produzione in Python è possibile, ma costoso e difficile da sostenere senza un team software dedicato.