Détection de la demande basée sur l'IA : transformer la planification et les prévisions de la chaîne d'approvisionnement

Découvrez comment la technologie de détection de la demande peut améliorer les prévisions de la chaîne d’approvisionnement dans ce rapport de Kearney et AWS.

Télécharger l’e-book

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.

Technologie de chaîne d’approvisionnement de détection de la demande basée sur l’IA

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.

► Télécharger l’e-book

E-book En quoi la détection de la demande diffère-t-elle des prévisions classiques ?

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.

Détection de la demande dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

« Même les données internes de la plus haute qualité ne sont plus, à elles seules, suffisantes pour préjuger de l’avenir. »

Les données externes sont de plus en plus cruciales

Et pas seulement parce que 80 % ou plus des données de la chaîne d’approvisionnement moderne sont désormais générées en externe, par des fournisseurs, des vendeurs, des utilisateurs finaux et des tiers. Elles sont également importantes pour la validation, car les données internes historiques récentes sont souvent corrompues à des fins de prévision par les impacts du COVID. Lorsqu’il s’agit de détecter la demande dans la chaîne d’approvisionnement, l’histoire n’est plus un indicateur utile de l’avenir. Lire la suite

Détection de la demande dans les opérations de la chaîne d’approvisionnement

La détection de la demande est une méthode de prévision avancée qui utilise des données en temps réel, le machine learning et l’analytique pour réduire les erreurs de prévision et mieux prévoir la demande des clients. Contrairement aux prévisions traditionnelles, qui s’appuient largement sur des données historiques, la détection de la demande capte les signaux de demande actuels pour fournir des prévisions plus précises et plus réactives

La détection de la demande intègre un large éventail de sources de données, notamment des données sur les ventes internes, les niveaux de stocks et des facteurs externes tels que les tendances du marché et le sentiment sur les réseaux sociaux. En tirant parti de la détection de la demande basée sur l’IA, les entreprises peuvent analyser ces données quasiment en temps réel. Les algorithmes de machine learning peuvent détecter des modèles et des corrélations qui pourraient ne pas être détectés par les méthodes classiques, ce qui permet aux entreprises d’ajuster leurs stratégies de chaîne d’approvisionnement presque immédiatement.

Bien que la détection de la demande et la prévision de la demande puissent aider à prévoir la demande future, elles diffèrent considérablement en termes d’approche et de précision. Les prévisions traditionnelles de la demande s’appuient sur des données historiques et supposent généralement que les tendances passées se poursuivront. La détection de la demande se concentre sur le présent, en utilisant les données actuelles pour saisir les évolutions immédiates du marché. Cela rend la détection de la demande plus agile et mieux adaptée aux marchés modernes et dynamiques.

La planification de la demande implique de prévoir la demande, d’aligner les niveaux de stocks et de planifier la production pour répondre aux besoins des clients. La détection de la demande est essentiellement une composante de ce processus, car elle fournit des données et des informations en temps réel qui rendent la planification de la demande plus précise et plus efficace. L’intégration de solutions de détection de la demande dans la planification de la demande permet aux entreprises de réagir rapidement aux changements, et d’ainsi réduire les ruptures de stock et les situations de surstockage.

L’intégration de la détection de la demande dans les opérations de la chaîne d’approvisionnement peut améliorer de manière significative la précision des prévisions, la gestion des stocks et la satisfaction des clients. Par exemple, les entreprises qui ont adopté un logiciel de détection de la demande signalent une réduction des niveaux de stocks et une augmentation des niveaux de service, ce qui a eu un impact direct sur leurs résultats.

Pour découvrir comment la détection de la demande peut révolutionner les prévisions de votre chaîne d’approvisionnement, téléchargez notre e-book, Signals Amid the Noise. Il explore plus en détail le concept de détection de la demande, des études de cas concrets et des stratégies exploitables que vous pouvez utiliser pour mettre en œuvre la détection de la demande dans votre propre organisation.

En adoptant la détection de la demande, les entreprises peuvent naviguer à travers les complexités des chaînes d’approvisionnement modernes avec plus de confiance et d’agilité. Ne vous laissez pas freiner par des méthodes de prévision désuètes. Découvrez comment les outils de détection de la demande peuvent vous apporter la clarté dont vous avez besoin dans un monde imprévisible.

► Télécharger Signals Amid the Noise