Le Machine Learning pour une meilleure prévision de la demande

Comment le Machine Learning (ML) et l’Intelligence Artificielle (IA) peuvent vous aider à gérer mieux la Prévision de la Demande

La Prévision de la Demande est l’un des processus clés au sein d’une Planification Integrée d’Entreprise: plus précisement on parle de Sales Inventory and Operations Planning (SIOP). Cela influence directement les activités financières décisives: planification financière, planification de la production, planification des matières et des stocks. En conséquence, l’amélioration de la prévision de la demande et la réduction des erreurs de prévision s’avèrent être des strategies d’affaires essentielles indépendamment de l’industrie.  

Généralment la Prévision de la Demande est réalisée à travers des apports issus directement des Ventes, du Marché et des méthodes statistiques de prévision. Avec des niveaux croissants de la complexité du produit et de la volatilité du marché, les méthodes traditionnelles ont bien du mal à suivre l’augmentation des volumes de l’Unité de Gestion de Stock (UGS).  

En appliquant les algorithmes de Machine Learning, les entreprises sont maintenant en mesure de traiter de très grands ensembles de données plus efficacement et en une fraction de temps.  

Appliquer le Machine Learning 

Chez Digitalsoft nous aimons connecter et valoriser les personnes et les entreprises. Nous mettons l’innovation à la portée de nos clients. Le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle sont au cœur de notre plateforme et application numérique d-one.  

La prévision statistique est le processus de prédiction des volumes futurs sur la base des données historiques. Les données dépendent du temps et sont séquentielles.  

Les tendances historiques des données sont utilisées pour entraîner un modèle de prévision. Il est utilisé lorsque la demande est stable avec un portefeuille de produits matures. La prévision statistique utilise le modèle du passé pour prédire l’avenir avec des événements qui se répètent. Comme ce processus nécessite que l’utilisateur vérifie et applique la bonne formule de prévision statistique parmi beaucoup d’autres, le temps de traitement et la planification des capacités deviennent prohibitifs dans des situations complexes. La demande est plus volatile et influencée par divers facteurs externes. Les entreprises ont donc besoin d’une technologie plus adaptée pour améliorer la précision des prévisions. 

Le Machine Learning utilise des algorithmes mathématiques sophistiqués pour reconnaître automatiquement les tendances, capturer les signaux de demande et repérer les relations complexes dans de grands ensembles de données. Les ensembles de données peuvent inclure des sources d’informations internes et externes. De plus, l’algorithme peut apprendre et s’auto-corriger à une vitesse fulgurante, convergeant rapidement vers un résultat optimal. Le Machine Learning corrige efficacement les faiblesses des modèles de prévision statistique traditionnels en améliorant considérablement la précision.

Le Machine Learning dans d-one 

Nous vous recommandons de suivre ces étapes lors de l’application du ML: 

1. Collectez au moins les données historiques sur trois ans et les données en temps réel à partir des sources internes et externes 
2. Curationdesdonnées pour supprimer les valeurs aberrantes, les doublons, etc. 
3. Ingénieriedes fonctionnalités pour répondre aux besoins de l’entreprise 
4. Sélectiondu modèle en fonction de votre portefeuille de produits. 
5. Évaluationcontinue des modèles pour identifier l’algorithme approprié. 
6. Re-entraînerlemodèle en fonction de la disponibilité de nouvelles données. 
7. Appliquezl’auto-apprentissage avec la valeur MAPE et le BIAS pour améliorer la précision. 

Il n’existe pas d’algorithmes de prévision unique. d-one utilise plusieurs algorithmes de ML qui prennent en compte plusieurs facteurs tels que: les objectifs commerciaux, la disponibilité des données, la qualité des données et d’autres facteurs externes.