Le Machine Learning au service du Supply Chain Planning

L’intégration du Machine Learning dans les technologies d’entreprise est devenue une véritable course à l’armement pour de nombreux éditeurs. Le Supply Chain Planning en profite également et effectue d’énormes bonds en avant en terme de performance. Le point de non-retour est désormais atteint.

Intelligente

Rapide

Précise

Nous vivons une période passionnante avec d’énormes bénéfices à la clé. De nombreuses sociétés disposent d’une masse de données qui sont inexploitées alors qu’elles valent de l’or. Elles ont désormais l’opportunité de profiter pleinement de ce trésor. Le seul risque du machine learning est de ne pas l’utiliser. Le Machine Learning est aujourd’hui un élément crucial de la stratégie globale de transformation numérique des entreprises.

Next Generation Machine Learning pour le Digital Supply Chain Planning

 

 

 

 

Il y a de nombreuses applications évidentes à l’intégration du Machine Learning, supervisé ou non-supervisé, au sein des technologies de Supply Chain Planning.

  • Analyse de Clusters: L’application de concepts de Machine Learning non-supervisé au regroupement des produits améliore significativement la précision de planification et son efficacité sur l’ensemble du portefeuille produit
  • Lancement de nouveaux produits: Le Machine Learning permet de prévoir la performance des lancements de produit. Il identifie des corrélations et des liens de causalité pour prévoir les volumes de vente, ainsi qu’un profil de vente pour déterminer la demande durant les premières phases de la commercialisation.
  • Planification des composants en Make-to-order: Le Machine Learning prévoit non seulement la demande à venir pour les articles en Make-to-order / Configure-to-order, mais il peut également en déduire les besoins en composants via la nomenclature (BOM) correspondante. Il examine les tendances (croissance ou déclin, pics et creux) pour les composants individuels, mais prends également en compte les relations inter-produits échelonnées dans le temps
 

L’émergence du Machine Learning dans le Supply Chain Planning


Shaun Phillips est un expert des technologies du Machine Learning et est la direction de la stratégie produit chez QAD DynaSys.


 

 

Livre Blanc Machine Learning

L’Intelligence Artificielle est un sujet sympathique lorsque l’on parle de gentils robots, de drones ou encore de voitures autonomes. Cependant, son application dans les technologies d’entreprise, et plus particulièrement dans le Supply Chain Planning est un peu moins séduisante, mais au moins aussi importante.

EN SAVOIR PLUS

 

Ressources liées au Machine Learning

Machine Learning: Harder, Better, Faster, Stronger

Un article écrit par Florian Loinard.

 

Artificial Intelligence Positively Impacts Supply Chain Performance

Un article écrit par Brent Dawkins.

 

Toward Data, the New Oil: Success on Supply Chain Management

Un article écrit par Diadie Sow.

 

 

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