Le coût élevé des méthodes de prévision obsolètes et inefficaces
Malgré le risque d'erreur lié à la création de prévisions par le biais d'analyses manuelles, de cycles de planification mensuels statiques et de feuilles de calcul grand public, de nombreuses équipes de planification de la demande s'en tiennent encore à leurs méthodes traditionnelles. Pourquoi ? Parce que le changement est difficile. Elle nécessite un investissement dans de nouvelles solutions et de nouveaux processus, ainsi que des efforts importants en matière de formation des employés et de transformation culturelle.
Mais lorsque la volatilité et les perturbations du marché amènent les équipes de planification à produire des prévisions inexactes en raison de leurs méthodes de prévision obsolètes et inefficaces, les coûts sont incroyablement élevés. Les conséquences sont les suivantes :
- Perte de ventes et diminution de la fidélité des consommateurs en raison de pénuries de produits
- Les coûts financiers des démarques, des déchets et des stocks excédentaires
- Détérioration des relations cruciales avec les détaillants
La seule solution globale ? Intelligence artificielle
La vérité est que la plupart des équipes de planification ne sont pas équipées pour prendre en compte des centaines de facteurs pertinents et parvenir à une prévision précise de manière dynamique au jour le jour ou à l'intérieur d'une journée. L'étendue, la profondeur et le rythme de l'analyse requise dépassent les capacités cognitives humaines et les outils grand public - et les données historiques sur les ventes sont devenues presque insignifiantes dans le paysage actuel, qui évolue rapidement.
Aujourd'hui, les entreprises performantes dotent leurs équipes de planification de la demande de solutions technologiques prédictives avancées, tournées vers l'avenir et alimentées par l'intelligence artificielle (IA). Comment cela se passe-t-il ?
- Alimentés par l'IA, les moteurs de décision modernes peuvent ingérer d'énormes volumes de données en temps réel provenant de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement et de sources externes telles que les actualités, la météo et les médias sociaux, et aboutir à des prévisions optimales en quelques secondes seulement.
- Lorsque les conditions changent, ces moteurs "toujours actifs" ajustent dynamiquement leurs prédictions en temps réel pour refléter les nouveaux facteurs d'influence. Invisiblement et en coulisses, ils créent constamment des prédictions de plus en plus précises, grâce à des capacités d'IA qui apprennent et s'améliorent en permanence.
- Outre les recommandations, les moteurs de décision basés sur l'IA facilitent la prise de décision en créant et en analysant de manière autonome des centaines de scénarios, puis en fournissant des informations aux planificateurs.
L'IA représente le meilleur moyen pour les équipes de planification de la demande de rester en phase avec la nature dynamique des marchés actuels et de prendre des décisions optimales. Par exemple, étant donné que de nouveaux droits de douane pourraient suivre l'élection présidentielle américaine du 5 novembre, de nombreuses entreprises américaines suspendent leurs efforts de production à l'étranger, tandis que d'autres sociétés accélèrent le passage de la frontière pour les produits importés. Les capacités probabilistes des logiciels avancés de planification de la demande peuvent montrer les résultats probables des deux stratégies. En outre, l'analyse effectuée par les moteurs de planification de la demande peut avoir d'importantes répercussions en amont, en aval et tout au long de la chaîne d'approvisionnement, si l'équipe de planification partage ce type de prévisions.
