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De nombreux professionnels de la planification et de la logistique fondent encore leurs décisions sur des données historiques et des analyses descriptives.
Même si ce qui s'est passé avant peut être instructif, c'est la découverte de ce qui est susceptible de se produire à l'avenir qui peut changer la donne, grâce aux modèles de machine learning prédictifs.
Grâce à l'analytique optimisée par l'IA, vous pouvez trouver de bons insights prédictifs quand vous en avez besoin en quelques minutes, avec ou sans code, pour :
- Anticiper dynamiquement la demande afin de tenir compte de facteurs granulaires tels que la saisonnalité, les conditions économiques et les actions des concurrents
- Éviter les ruptures de stock ou les surstocks afin d'économiser de l'argent et d'optimiser les ventes
- Atténuer les retards d'expédition en identifiant les principaux indicateurs de retards potentiels et en optimisant les itinéraires de livraison
Découvrez comment optimiser votre chaîne d'approvisionnement en vous inspirant de ces trois cas d'usage du machine learning.
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