Prévision de la demande avec l’IA et les algorithmes du Machine Learning

La prévision de la demande combine des prévisions qualitatives et quantitatives, toutes deux basées sur la capacité à collecter des données (quantitatives et qualitatives à partir de sources de données endogènes et exogènes) à partir de différentes sources de données tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

Les données quantitatives sont généralement d’origine interne et peuvent provenir des chiffres de vente, des périodes de pointe des achats et de l’analyse du marché interne basée sur des données exogènes. Les technologies modernes font appel à l’analyse avancée par le biais de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage machine (ML) pour analyser et traiter des ensembles de données complexes et approfondies.

Grâce à ces nouvelles technologies, les gestionnaires de la chaîne d’approvisionnement sont ainsi en mesure de prendre des décisions fondées sur des prédictions précises, ce qui augmente les niveaux de résilience de la chaîne d’approvisionnement.

Améliorer les prévisions de la demande et réduire les erreurs de prévision est devenu un impératif stratégique pour les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité.

Avec la complexité des produits et la volatilité du marché, les méthodes traditionnelles peinent à suivre la croissance du volume des UGS. Par conséquent, en appliquant des algorithmes d’apprentissage automatique, les entreprises sont désormais en mesure de traiter efficacement et rapidement de très grands ensembles de données.

L’apprentissage automatique utilise des algorithmes mathématiques complexes pour reconnaître automatiquement des modèles, capturer des signaux de demande et identifier des relations complexes dans de grands ensembles de données. Ces derniers peuvent inclure des sources d’information endogènes et exogènes. En outre, l’algorithme peut apprendre et s’auto-corriger rapidement, pour tendre rapidement vers un résultat optimal. L’apprentissage automatique permet de remédier efficacement aux faiblesses des modèles de prédiction statistique traditionnels et d’améliorer considérablement la précision des prédictions.

Aujourd’hui, sedApta offre à ses clients la possibilité de prévoir la demande avec plus de précision et de générer un plan de réapprovisionnement des stocks plus robuste. Cela permet d’optimiser les stocks et d’accroître la capacité de réaction aux événements inattendus liés au dynamisme du marché et à l’état de l’infrastructure logistique dans son ensemble.

Utilisation de variables exogènes pour accroître la précision des prévisions de la demande

Parmi les variables utilisées, on peut citer des variables macroéconomiques (par exemple, le PIB), les tendances des prix de l’énergie, des variables sectorielles et des variables liées à des situations particulières (par exemple, les flux de déplacements pendant une pandémie pour nettoyer les séries temporelles de l' »effet covid »). En fonction du type de variable exogène, chacune étant pondérée de manière appropriée, il est possible de prévoir la demande à moyen et long terme (par exemple, variable exogène du PIB) ou de l’affiner à court et très court terme (par exemple, variable exogène des prévisions météorologiques).

Optimisation du Demand Forecasting

Les algorithmes traditionnels, sélectionnés selon la logique du meilleur ajustement, sont appliqués en combinaison avec des algorithmes ML multivariés. Ces derniers, en exploitant les variables endogènes de la série temporelle et toutes les variables exogènes disponibles, permettent d’identifier des conditions intrinsèquement complexes à prédire dans lesquelles, par le passé, les algorithmes traditionnels et/ou les corrections apportées par l’utilisateur dans un environnement collaboratif se sont révélées inexacts. Les algorithmes de ML signalent la probabilité que ces conditions se reproduisent et proposent à l’utilisateur un facteur correctif pour la prédiction.