Technologie de chaîne d’approvisionnement de détection de la demande basée sur l’IA
Les entreprises ont intégré la résilience à leurs chaînes d’approvisionnement après la pandémie, en se concentrant désormais sur une planification stratégique proactive plutôt que sur l’adaptation réactive. Cependant, le marché actuel, avec des facteurs tels que la multiplicité des canaux de vente, l’évolution des tendances de consommation, les événements mondiaux imprévus et les tensions politiques, rend les prévisions précises extrêmement complexes.
Le potentiel de transformation de la technologie de détection de la demande basée sur l'IA redéfinit les processus de prévision et de planification de la chaîne d'approvisionnement. Cette approche innovante s’appuie sur une grande quantité de données provenant de la chaîne d’approvisionnement interne et du marché externe pour améliorer la précision des prévisions, même dans le contexte d’une volatilité constante du marché.

En quoi la détection de la demande diffère-t-elle des prévisions classiques ?
- Cela implique la nécessité de disposer d’un ensemble plus riche de données sur l’approvisionnement, les opérations de production, les expéditions, les commandes, les stocks et les ventes, englobant les complexités inhérentes aux chaînes d’approvisionnement modernes.
- Les données sont capturées, structurées, intégrées et partagées en temps quasi réel.
- Les données externes sont de plus en plus cruciales, tant en raison de leur disponibilité que de leur validation.
- Elles utilisent l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML), guidés par l’intervention humaine, pour combler les lacunes en matière de visibilité.
- Les solutions de détection de la demande peuvent établir des prévisions précises à court terme de la demande des clients sur une base quotidienne, voire horaire.

Détection de la demande dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement
La détection de la demande basée sur l’intelligence artificielle et le machine learning fournit des informations en temps réel sur les comportements des clients et les résultats potentiels, répondant ainsi aux nombreuses complexités des chaînes d’approvisionnement actuelles. En capturant, en structurant et en partageant les données quasiment en temps réel, elle fournit une vue actuelle, transparente et dynamique de la chaîne d’approvisionnement. Cela permet de passer des relations traditionnellement conflictuelles entre les partenaires de la chaîne d’approvisionnement à un travail plus collaboratif, fondé sur des objectifs communs.
Grâce à l’intégration de données externes provenant des fournisseurs et des vendeurs, la technologie de détection de la demande améliore non seulement la précision des prévisions, mais encourage également une meilleure collaboration au sein de l’ensemble de l’écosystème de la chaîne d’approvisionnement.
