« Découvrez comment l’IA révolutionne la supply chain avec la prévision de la demande

L’IA s’empare de plus en plus d’industries dans le monde, et le commerce de détail ne fait pas exception. Gartner, à travers ses recherches, prédit que 70 % des organisations auront opérationnalisé des architectures d’IA d’ici 2025. L’intelligence artificielle est un outil important qui peut être utilisé dans les opérations de vente au détail. Il permet d’optimiser les processus, d’éviter les erreurs qu’un humain pourrait commettre et d’anticiper les opportunités ou les défis futurs. Ainsi, il est plus facile pour une entreprise de prospérer. Cet article se concentre sur la manière dont l’IA va modifier la prévision de la demande dans la chaîne d’approvisionnement . Poursuivez votre lecture pour découvrir comment les algorithmes d’intelligence artificielle aident les entreprises à se développer.

Au cours des dernières années, la gestion de la chaîne d’approvisionnement est devenue beaucoup plus difficile. Des flux physiques plus longs et de plus en plus interconnectés reflètent la complexité croissante des portefeuilles de produits. Les problèmes de stabilité du marché mis en évidence par la pandémie de COVID-19 et la guerre en Ukraine ont accru le besoin d’agilité et de flexibilité. À son tour, l’attention accrue portée à l’impact environnemental des chaînes d’approvisionnement entraîne une régionalisation et une optimisation des flux. En conséquence, les entreprises et les parties prenantes ont commencé à se concentrer davantage sur la résilience des chaînes d’approvisionnement dans un marché en évolution encore plus rapide.

Avec tout cela, lors de l’élaboration des prévisions de la demande, il est important de se rappeler les bases. Les compétences requises pour cette tâche impliquent de nombreuses pièces mobiles. Planification de la chaîne d’approvisionnement – ​​prévision de la demande – une forme de planification de l’approvisionnement utilisée pour déterminer le prix d’un produit. De même, il se concentre sur la veille concurrentielle en analysant les fournisseurs et en recherchant des modèles permettant de prédire les performances futures d’un secteur. À mesure que la volatilité de l’offre et de la demande augmente, la prévision de la demande doit tenir compte de l’incertitude tout en se concentrant sur l’objectif du service client.

La prévision est un élément crucial de la gestion des fournisseurs, aidant à exécuter rapidement les commandes, à minimiser les coûts d’inventaire et à planifier les changements de prix. Nous pouvons souligner plusieurs éléments clés qui expliquent pourquoi la prévision de la demande est un élément si important de la chaîne d’approvisionnement :

• Processus de planification et d’ordonnancement. Le processus de planification est rendu beaucoup plus précis par la prévision. Prêter attention à la demande de produits passée et actuelle maintient la chaîne d’approvisionnement au niveau approprié et le plus rentable.
• Changements saisonniers de la demande. Ils sont tout aussi importants et bénéficient grandement de la prévision de la demande. Avec des données fiables pour étayer les prévisions, il n’y a plus de place aux conjectures.
• Prédire la demande de produits , même dans les situations les plus spécifiques. Bien qu’aucune entreprise ne puisse prédire l’avenir avec une précision totale, s’appuyer sur des modèles et prendre des décisions éclairées basées sur des données passées et présentes permettra à une entreprise de se rapprocher le plus possible de cet objectif. Ce faisant, nous devons nous rappeler de la satisfaction du client.
• Rationalisez l’expédition d’un certain nombre de produits sans interruption de la ligne maritime, sans risquer que les commandes n’arrivent pas à temps aux clients. La prévision de la chaîne d’approvisionnement au stade de l’expédition permet d’ajuster le nombre approprié de travailleurs emballant les marchandises. Nous évitons ainsi l’apparition d’une pénurie de main-d’œuvre nécessaire pour emballer un si grand nombre d’envois ou d’avoir trop de travailleurs dont nous n’avons pas besoin pour le moment. La prévision évite des coûts de main-d’œuvre élevés.
• Prévision des prix. La prévision des prix au stade de la prévision de la demande vous permet de prendre le pouvoir entre les mains de l’entreprise. L’impact des changements de prix sur un domaine particulier de la chaîne d’approvisionnement peut être prévu et traité en conséquence.
• Anticiper la demande des clients permettra de livrer à temps les commandes avec des délais de livraison courts. Cela aura également pour effet d’accroître la confiance entre le client et le fournisseur, ainsi que l’image globale de la marque et l’expérience positive de l’utilisateur final.

De telles opportunités se traduisent à leur tour par une réduction et une maîtrise des stocks. Les excédents de sécurité sont conservés comme couverture au cas où la demande pour un produit augmenterait. Cependant, grâce aux prévisions, cette ressource supplémentaire n’est pas nécessaire.

La gestion de la chaîne d’approvisionnement est un processus complexe qui comprend de nombreuses tâches différentes. La prévision de la demande de produits est l’une des plus importantes. La prévision de la demande aide les entreprises à planifier leurs activités de production et de commercialisation, à ajuster leurs niveaux de stocks et à réagir aux changements du marché.

Ces dernières années, l’intelligence artificielle a été utilisée pour prévoir la demande dans les chaînes d’approvisionnement. Les systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement basés sur l’IA sont capables de prévoir la demande avec plus de précision que les humains ne pouvaient le faire dans le passé. Cela modifiera la dynamique de ce domaine et pourrait conduire à la création de nouveaux emplois. Avant que le stock de marchandises ne soit épuisé, une nouvelle expédition peut être commandée à temps via un système dédié, automatisant et intégrant ainsi l’inventaire en temps réel dans une entreprise de vente au détail intelligente.

Amazon, l’un des géants mondiaux de la vente au détail, utilise déjà l’IA pour mieux contrôler sa chaîne d’approvisionnement. À ce stade, il a déjà transformé le secteur du commerce électronique grâce à des pratiques de livraison gratuite et de livraison en 1 jour. Actuellement, Amazon travaille sur un système utilisant l’IA et l’apprentissage automatique (ML) pour automatiser les processus de livraison en entrepôt et par drone.

En effet, l’IA transforme la Supply Chain. Nous savons déjà que les solutions de gestion de la chaîne d’approvisionnement basées sur l’IA sont des outils efficaces pour aider les entreprises à résoudre leurs problèmes. En fait, depuis les achats jusqu’aux ventes, une stratégie intégrée de bout en bout peut gérer les capacités et les contraintes de tous les départements commerciaux. La capacité de l’IA à analyser d’énormes quantités de données, à comprendre les relations, à fournir un aperçu des processus et à aider à prendre de meilleures décisions en fait un outil révolutionnaire.

En tant que technologie capable de s’auto-améliorer, l’IA est devenue un marqueur de modernité et, surtout, de développement conduisant à une augmentation de la productivité et, par conséquent, de l’efficacité des processus mis en œuvre dans le commerce de détail.

Ils se traduisent par de meilleures expériences d’achat pour les clients grâce à des achats rationalisés, un accès rapide aux produits, des expériences hautement personnalisées et un agencement amélioré du magasin. De même, les détaillants bénéficient de prévisions plus précises, d’une efficacité des stocks, de moins de gaspillage, de coûts réduits et d’une entreprise globalement plus intelligente. L’IA offre la possibilité d’une gestion rationnelle et basée sur les données des niveaux de stocks .

De nombreuses entreprises souhaitent aujourd’hui tirer parti de l’IA pour fournir des solutions plus rapides et plus précises à leurs activités. Cependant, tirer le meilleur parti de ces solutions n’est pas seulement une question de technologie ; les entreprises doivent prendre des mesures organisationnelles pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA.