L’intelligence artificielle au service de votre supply chain

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Nous utilisons des méthodes statistiques et des algorithmes de machine learning pour générer des prévisions de consommation et de ventes fiables et stables. Leur utilisation ne nécessite aucun effort de mise en œuvre et de formation particulière.

Nos résultats sont non seulement fiables mais aussi compréhensibles pour l’utilisateur. Flowlity n’a pas été conçue comme une boîte noire, mais comme une solution destinée à optimiser une prise de décision humaine.

 

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En ajustant nos recommandations de stock et en améliorant continuellement nos prévisions à l’aide de l’IA, nous parvenons à obtenir une réduction supplémentaire du stock pour un même niveau de service ou une diminution des pénuries.

Découvrez comment notre technologie révolutionne la supply chain de nos clients >

Flowlity :

  • est une solution évolutive et robuste
  • tient compte de la forte corrélation entre les produits lors du processus d’apprentissage
  • calcule la probabilité qu’un événement se produise et son impact éventuel
  • fournit des recommandations intelligentes sur les stocks de sécurité
  • propose des prévisions fiables, même pour les produits dont les données historiques sont rares
  • fournit des prévisions quotidiennes à annuelles
  • permet des prévisions probabilistes

 

Forecast as a Service, une technologie prête à l’emploi >

Combiner l’IA et les dernières tendances supply chain pour révolutionner le demand sensing

S’appuyant sur les meilleurs algorithmes d’IA, nous proposons une toute nouvelle approche basée sur les flux, inspirée du DDMRP et des dernières tendances de planification de la supply chain.

 

Nos résultats sont non seulement fiables mais aussi compréhensibles pour l’utilisateur. Flowlity n’a pas été conçue comme une boîte noire, mais comme une solution destinée à optimiser une prise de décision humaine.

Nous repoussons les limites en remédiant à deux des inconvénients du DDMRP :

  • Le DDMRP repose sur des paramètres statiques (coefficients basés sur la volatilité ou le délai de livraison…). Ces paramètres doivent être mis à jour sur la base des connaissances empiriques.
  • Le DDMRP ne prend pas en compte l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement étendue afin de prévenir l’effet de coup fouet ou « bullwhip ».

 

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