La planificationde la demande boostée à l'IA

La planification des nouveaux produits est un défi car il y a peu ou pas d’historique de ventes. Flowlity aborde ce défi en combinant l’expertise humaine et l’intelligence artificielle. La solution permet d’utiliser des produits analogues (de substitution) ou des données marché pour construire une prévision initiale de la demande d’un nouveau produit. Par ailleurs, Flowlity fournit des prévisions même pour les références avec très peu d’historique en s’appuyant sur des algorithmes intelligents capables de générer des tendances à partir d’informations partielles. Concrètement, le planificateur peut ajuster manuellement les hypothèses de demande initiale d’un nouveau produit dans Flowlity (par exemple en se basant sur le lancement d’un produit similaire), puis l’IA affine ces prévisions au fil de l’eau dès que les premières données de ventes réelles arrivent. Cette approche hybride garantit que les lancements de nouveaux produits sont pris en compte dans le plan d’approvisionnement, évitant les ruptures de stock lors du lancement tout en évitant de surstocker un produit dont le succès est encore incertain. Flowlity assure donc une planification agile des nouveautés, très appréciée dans le retail comme dans le négoce B2B où les renouvellements de gamme sont fréquents.

La qualité des données historiques est un facteur clé pour des prévisions fiables. Flowlity propose donc un processus de nettoyage des données en amont de la modélisation. Concrètement, cela consiste à identifier et corriger les anomalies dans vos historiques de ventes ou de consommations. Par exemple, nous détectons les valeurs aberrantes (un pic de vente exceptionnel dû à une promotion ou un bug de saisie), les périodes manquantes ou incohérentes, et nous les traitons de façon appropriée. Le nettoyage passe par plusieurs étapes : uniformisation des unités et formats, suppression ou lissage des outliers, imputation des données manquantes si nécessaire. Comme le décrit une approche générale de data cleaning, il s’agit de « repérer et rectifier les erreurs, combler les valeurs manquantes et mettre les données dans un format cohérent » avant l’analyse. Flowlity utilise pour cela des règles métiers (ex : ignorer les ventes zéro pendant une fermeture d’usine) et des algorithmes : par exemple, une méthode statistique peut remplacer un pic anormal par une valeur plus représentative de la tendance. Par ailleurs, notre IA de demand forecasting est capable d’intégrer des données externes (tendances marché, météo, etc.) et de détécter les ruptures dans l’historique pour éviter de biaiser les prévisions. En pratique, lors de l’onboarding, nos équipes vous accompagnent pour auditer vos historiques : nous identifions avec vous les données peu fiables (par exemple, une référence dont le codage a changé en cours d’année) afin de les ajuster ou de les exclure. Cette phase de cleansing garantit que le modèle de prévision travaille sur une base saine. Enfin, Flowlity étant une solution apprenante, le nettoyage est continu : au fil du temps, l’algorithme apprend de nouveaux comportements et peut écarter des anomalies futures de lui-même. Vous conservez bien sûr la main pour valider ou ajuster tout traitement des données historiques.

Oui, ces éléments font partie intégrante des données prises en compte. Flowlity permet de configurer les calendriers fournisseurs, c’est-à-dire les jours ouvrés/non ouvrés de vos partenaires. Par exemple, si un fournisseur est fermé en août ou ne livre que du lundi au jeudi, le plan d’approvisionnement en tiendra compte automatiquement : aucune livraison ne sera planifiée en dehors de ses créneaux. Cela évite de surstocker inutilement ou d’attendre des livraisons impossibles. De même, la solution gère les dates de lancement et de fin de vie des produits. Nos algorithmes intègrent le cycle de vie des articles : vous pouvez indiquer qu’un nouveau produit démarre à telle date (avec éventuellement un profil de ramp-up) ou qu’une référence existante sera obsolète à partir d’une certaine date. Flowlity « suit les cycles de vie des produits (nouveaux produits, fin de vie, etc.) » et adapte en conséquence les prévisions et les recommandations. Par exemple, à l’approche d’une fin de vie, l’outil réduira progressivement les propositions de réapprovisionnement puis cessera d’en générer au-delà de la date de fin, pour éviter les invendus. Inversement, lors d’un lancement, Flowlity peut utiliser des analogies (produits similaires) ou des données marché pour initialiser la prévision, afin de ne pas partir de zéro. En résumé, les contraintes calendaires – qu’elles proviennent des fournisseurs ou de votre cycle produit – sont bien gérées par Flowlity. Cela assure une planification réaliste et alignée sur les réalités opérationnelles.

Oui, Flowlity intègre la planification des promotions dans ses capacités de prévision de la demande. La solution permet de prendre en compte les hausses de demande liées aux campagnes promotionnelles ou aux variations de prix, afin d’ajuster les prévisions et les stocks en conséquence. Vous pouvez renseigner les événements promotionnels à venir (soldes, promotions, opérations commerciales) pour que l’IA de Flowlity anticipe l’augmentation de la demande et propose des recommandations d’approvisionnement adaptées. Ainsi, les directeurs Supply Chain dans le retail et la distribution B2B s’assurent que les niveaux de stock sont optimisés pour répondre aux pics de ventes promotionnelles sans créer de surstock après coup. Flowlity aide à éviter les ruptures lors des promotions tout en limitant les excédents post-événement, ce qui améliore la disponibilité produit et le taux de service client pendant ces périodes critiques. (Pour découvrir comment Flowlity peut s’adapter à vos spécificités promotionnelles, n’hésitez pas à demander une démo personnalisée.)

Oui : les calendriers (jours travaillés/fermés des fournisseurs) peuvent être paramétrés, et les dates de début/fin de vie des produits sont prises en compte pour activer ou désactiver les recommandations d’approvisionnement sur ces références. Ces paramètres techniques se configurent une fois dans le système et sont ensuite automatiquement pris en compte par l’algorithme lors des calculs de besoin.

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