Le centre de recherche Slimstock repousse constamment les limites de la gestion des stocks. Alors que l’enthousiasme autour de l’IA et de l’apprentissage automatique grandit, notre équipe d’experts recherche activement comment cette technologie peut être appliquée pour surmonter les défis de la chaîne d’approvisionnement auxquels les entreprises sont confrontées aujourd’hui !
Dans cette infographie, nous explorons comment l’apprentissage automatique est appliqué à des fonctions spécifiques de gestion des stocks pour développer la prochaine génération d’outils de la chaîne d’approvisionnement !
Prévision de la demande de nouveaux produits
Les nouveaux produits sont notoirement difficiles à planifier. Notre équipe de chercheurs étudie comment l’apprentissage automatique peut être utilisé pour éliminer l’incertitude et le risque liés au lancement de nouveaux produits. En appliquant des algorithmes d’apprentissage automatique avec une configuration avancée, les systèmes basés sur l’IA regrouperont l’historique de la demande de plusieurs produits pour identifier et anticiper les tendances de la demande. Cela permettra ensuite au système de prévoir le volume de la demande.
Le résultat : les équipes de la chaîne d’approvisionnement pourront établir des prévisions solides pour les nouveaux produits bien plus rapidement que tout autre outil disponible aujourd’hui !
“Vendre ou ne pas vendre”
Comment pouvez-vous déterminer si le lancement de votre nouveau produit a été un succès ou non ? Plus important encore, comment pouvez-vous déterminer si un nouveau produit doit être poursuivi ou abandonné après la phase de lancement ?
En utilisant des classifications de produits spécialisées couplées à des algorithmes d’apprentissage automatique et à des techniques mathématiques avancées, le centre de recherche Slimstock étudie comment les techniques d’apprentissage automatique peuvent aider les entreprises à prendre des décisions de stockage plus proactives. En outre, notre équipe développe un système permettant d’identifier le prix de vente nécessaire d’un article stocké pour garantir que le produit génère un bénéfice.
Identifier les anomalies
En utilisant des techniques similaires à celles utilisées dans la détection des fraudes, notre équipe applique des techniques d’apprentissage automatique pour permettre aux équipes de la chaîne d’approvisionnement d’identifier les valeurs aberrantes dans l’historique de la demande et de les exclure de toute analyse. En outre, en utilisant des réseaux neuronaux avancés pour regrouper les UGS qui sont très sensibles aux anomalies, ces produits peuvent être gérés de manière plus proactive.
Ce développement permettra de détecter les anomalies dans les opérations quotidiennes telles que les transactions des clients, la disponibilité et l’état des stocks. En conséquence, la fiabilité des processus et des calculs s’en trouvera considérablement améliorée !
Élimination des déchets
Réduire les déchets est un défi complexe ! Étant donné que les déchets peuvent être causés par un grand nombre de facteurs, le centre de recherche Slimstock développe des outils qui aident les entreprises à anticiper les niveaux de déchets et à atténuer ces causes. En se concentrant sur la quantité optimale à commander pour les articles périssables ainsi que sur le risque d’obsolescence en fin de cycle de vie, notre équipe étudie comment l’IA peut aider les équipes de la chaîne d’approvisionnement à mieux contrôler les déchets.
Optimisation des promotions
Il ne fait aucun doute que les promotions représentent un véritable casse-tête pour les entreprises. Cependant, à mesure que les systèmes d’IA progressent, notre équipe de chercheurs explore la manière dont ces technologies peuvent être exploitées pour optimiser le processus décisionnel relatif aux promotions. En utilisant une technique appelée “apprentissage par renforcement profond”, le centre de recherche Slimstock étudie activement comment cette évolution peut être utilisée pour aider les entreprises à élaborer des politiques de promotion plus efficaces.
