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L’IA pour la gestion des stocks
L’intelligence artificielle peut améliorer la gestion des stocks en augmentant l’efficacité, la précision et les capacités prédictives des processus commerciaux tout en optimisant les compromis entre les coûts et la disponibilité.
La capacité de l’IA à traiter et à apprendre à partir de vastes ensembles de données variées à grande échelle peut aider à obtenir des prévisions beaucoup plus précises et détaillées. Les informations qui en découlent sur la demande future pour les produits et à travers les emplacements d’une organisation peuvent éclairer les politiques de gestion et d’exécution. Ces politiques peuvent être optimisées par l’IA, qui tient compte des coûts, de l’incertitude des prévisions et des délais d’approvisionnement, ainsi que de la complexité des réseaux de distribution globaux et multiniveaux. Elles permettent donc d’assurer le maintien ou l’amélioration des niveaux de service tout en réduisant les besoins en matière de stock et les expéditions d’urgence.
Les récentes perturbations des chaînes d’approvisionnement mondiales ont amplifié l’incertitude de la demande et des délais d’approvisionnement, ce qui crée des défis lorsque vient le temps de déterminer le bon niveau de service cible, c’est-à-dire un niveau qui assure un équilibre entre les occasions de vente et les coûts de l’inventaire. Dans ce contexte, les décideurs sont confrontés à trois défis principaux : la prévision de la demande, l’optimisation des stocks et l’optimisation de l’exécution.
Améliorez votre gestion des stocks
avec l’IA
Simplifiez les processus administratifs et de communication;
Optimisez les décisions d’exécution des ventes;
Optimisez le positionnement des stocks à travers un réseau multiniveau;
Optimisez les cibles de stocks pour réduire les frais généraux tout en répondant à la demande;
Réalisez des analyses d’hypothèses pour appuyer les décisions tactiques et stratégiques.
La rentabilité repose sur des prévisions de la demande précises, et c’est là que l’intelligence artificielle peut aider. En apprenant à partir des schémas de vente historiques, des tendances du marché, des données démographiques des clients et d’autres informations, l’IA peut fournir des prévisions de la demande plus précises dans des environnements fluctuants.
Ces prévisions améliorées peuvent éclairer les décisions de gestion des inventaires, aidant les entreprises à mieux comprendre ce qu’il faut réapprovisionner et à quelle fréquence. En effet, l’optimisation des niveaux de stock pour gérer l’incertitude par rapport aux objectifs de vente et de niveaux de service tout en équilibrant les coûts de la chaîne d’approvisionnement permet aux décideurs de prendre des décisions d’approvisionnement proactives. L’IA peut également atténuer les risques en signalant des problèmes potentiels comme les ruptures de stock, les surstocks et les retards.
Dans la chaîne d’approvisionnement, l’IA peut optimiser l’exécution des commandes, notamment en déterminant quels centres de distribution peuvent livrer le plus rapidement et au moindre coût, en tenant compte de facteurs comme les coûts d’expédition, les délais d’approvisionnement et la demande prévue pour éviter les retards et améliorer la satisfaction des clients.
Une approche typique du marché de la gestion des stocks consiste à optimiser chaque emplacement individuellement, en propageant la demande à travers le réseau à l’aide de délais d’approvisionnement statiques, tout en ignorant l’incertitude, et en fournissant une explication limitée des moteurs des stocks.
L’approche d’IVADO Labs pour l’optimisation des réseaux multiniveaux est plus holistique. Elle optimise le réseau de distribution dans son ensemble, propage la demande à travers le réseau en tenant compte de l’incertitude des délais d’approvisionnement, et évalue l’incidence des moteurs des stocks.
L’utilisation de l’IA dans la prévision de la demande peut augmenter considérablement la précision, permettant aux décideurs de prendre des décisions éclairées concernant la gestion des stocks, les stratégies de tarification, les tendances futures et plus encore.
L’IA peut optimiser la chaîne d’approvisionnement de plusieurs façons, notamment en matière d’efficacité, de résilience et de rentabilité. Dans le secteur manufacturier, par exemple, l’IA dans la chaîne d’approvisionnement peut aider à déterminer le meilleur moment pour acheter des matières premières, en quelle quantité et à quel prix. De plus, l’IA peut aider à gérer les bons de commande de manière dynamique pour les adapter aux changements dans les plans de production.
L’IA peut aider à vous assurer que vous avez le bon produit, au bon endroit et au bon moment pour les clients. Elle permet non seulement d’éviter les ventes perdues, mais aussi d’améliorer les niveaux de service, de minimiser les perturbations dans la chaîne d’approvisionnement et d’améliorer la planification des espaces en magasin et de commerce en ligne. Tous ces éléments contribuent à une meilleure précision des stocks, à des coûts d’entreposage plus bas et, finalement, à une meilleure satisfaction du client.
