[Tribune] L’intelligence artificielle au chevet de la supply chain et de ses défis

Une tribune signée par Manuel Davy, président et fondateur de Vekia

 

Depuis le « logista » des légions romaines jusqu’aux directeurs d’entrepôt et de magasin, la question des prévisions amont-aval s’est toujours posée. Certes, dans des termes différents suivant les époques. Mais elle a toujours existé.

Magasin-entrepôt : deux réalités opposées

Aujourd’hui, la question de la cohérence des prévisions amont-aval – c’est-à-dire la correspondance entre les besoins des magasins et les approvisionnements des entrepôts – porte principalement sur les performances commerciales. Ce passage d’un champ d’application (logistique) à un autre (commercial) est loin d’avoir simplifié la problématique. Par définition le magasin et l’entrepôt diffèrent par leur temporalité, leurs objectifs, leurs références et leurs horizons. Si les deux lieux ont en commun d’assurer l’écoulement des marchandises, le premier vit à court-terme et traite des volumes restreints tandis que le second est sur le long-terme et gère de gros volumes. Comment réconcilier ces deux réalités ?

Lire la tribune complète sur Voxlog.fr

Pourquoi et comment fiabiliser ses stocks à l'ère digitale ?

Livre Blanc Vekia

L’objectif principal d’une Supply Chain est de mettre à disposition du client final le bon produit, dans la bonne quantité de stock, au bon moment et au bon endroit. Mais cela ne suffit pas...

Récemment, une nouvelle génération d’outils d’approvisionnement est apparue sur le marché. Leur déploiement est permis par l’utilisation du Big Data et l’utilisation du Machine Learning.

Quelques infos clés du livre blanc :

  • Garantir une disponibilité maximale des produits ;
  • Maximiser le taux de disponibilité linéaire ;
  • Découvrez les nouvelles générations d’outils d’approvisionnement.
livre blanc IA et gestion des stocks
Téléchargez notre livre blanc