Détection de la demande optimisée par l'IA : transformer la planification et les prévisions de la chaîne d'approvisionnement
Découvrez comment la technologie de détection de la demande pourrait annoncer un changement positif dans les prévisions de la chaîne d'approvisionnement dans ce rapport de Kearney et AWS.
Le potentiel de transformation de la technologie de détection de la demande optimisée par 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 permanente du marché.
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, l'environnement de marché actuel, marqué par des facteurs tels que la distribution omnicanale, l'évolution des tendances de consommation, les événements mondiaux inattendus et les tensions géopolitiques, rend difficile toute prévision précise.
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.
- La détection peut 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 efficacement aux complexités des chaînes d'approvisionnement actuelles. La détection de la demande se distingue des prévisions classiques sur des points essentiels : 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 des chaînes d'approvisionnement modernes et de l'éventail de variables susceptibles d'entraîner des perturbations. Ces données sont capturées, structurées, intégrées et partagées en temps quasi réel, fournissant pour la première fois une vue actuelle, transparente et dynamique de la chaîne d'approvisionnement.
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 la collaboration au sein de l'ensemble de l'écosystème de la chaîne d'approvisionnement. La détection de la demande dans une chaîne d'approvisionnement permet de passer des relations traditionnellement conflictuelles entre les partenaires de la chaîne d'approvisionnement à des efforts plus collaboratifs, fondés sur des objectifs communs.
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, étant donné que les données internes historiques récentes sont souvent corrompues à des fins de prévision par les impacts de la COVID. En matière de détection de la demande dans la chaîne d'approvisionnement, le passé n'est plus un indicateur utile de l'avenir.
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