Le spécialiste de la planification de la chaîne logistique s’appuie sur la technologie émergente de l’apprentissage automatique pour réduire les erreurs de prévision.
Un des premiers utilisateurs de cette outil, intitulé Trade Promotion Forescasting, est Danone en Italie qui aurait signalé une réduction de 20% des erreurs de prévision, de 30% des invendus et de 30% l’obsolescence des produits. Les grandes entreprises réalisent entre 12% et 15% de leurs ventes en promotion sans connaître l’impact réel de ces investissements sur la demande de produits.
Cet outil se base sur une technologie appelée apprentissage automatique qui permet de reconnaître les caractéristiques partagées des événements promotionnels et d’identifier leurs effets sur les ventes. « Cette technologie permet d’analyser les variables impactant le plus la demande et de produire un ensemble de règles simples et intelligibles, facilement exploitable par l’utilisateur », indique le communiqué.
Danone a ainsi développé le projet Disc’Over qui recourait à la plateforme technologique de ToolsGroup. L’industriel a noté qu’il atteignait désormais une prévision exacte à 92% avec un niveau de service de 98,6% avec une réduction de 30% de l’obsolescence du produit. A voir...
Autour de ce sujet :
Derniers articles publiés dans Logiciels
