Demand Sensing

En utilisant des données en temps réel et des analyses avancées pour comprendre et prévoir la demande des clients, la détection de la demande permet aux entreprises d’optimiser la chaîne d’approvisionnement et la gestion des stocks.

Le Demand sensing diffère de la planification traditionnelle de la demande, qui s’appuie sur les données historiques des ventes et part du principe que la demande future suivra les mêmes schémas que la demande passée.

La détection de la demande est conçue pour être plus agile et réactive, en incorporant des informations actualisées sur des facteurs tels que les changements de comportement des consommateurs, les conditions météorologiques et les conditions économiques.

Le Demand sensing devient de plus en plus importante dans le contexte du marché actuel, car les entreprises sont confrontées à divers défis qui rendent la planification traditionnelle de la demande moins efficace, tels que l’évolution rapide des préférences des consommateurs, la complexité accrue de la chaîne de valeur, les perturbations du marché et les facteurs sociaux.

Comment le Demand Sensing fonctionne ?

Tout d’abord, les sources de données exogènes doivent être identifiées et analysées. Il est essentiel de consacrer suffisamment de temps à cette phase, car elle permet non seulement de réduire le champ potentiellement vaste des variables d’intérêt, mais aussi de trouver des sources de données qui fournissent des valeurs pour ces variables dans le format et le délai requis pour le processus de prévision.

Ensuite, nous sélectionnerons les algorithmes ML à appliquer pour estimer l’effet qu’une ou plusieurs variables exogènes, ou une combinaison de celles-ci, ont sur les ventes.

Ensuite, nous entraînerons et testerons les algorithmes de ML sur des données historiques afin de sélectionner les variables exogènes dont l’effet sur la prévision de la demande peut être prédit avec une précision suffisante et est significatif.

Enfin, il permet aux flux de données d’acquérir systématiquement les valeurs prédites de ces variables afin qu’elles puissent être activement utilisées pour soutenir le processus de prévision.

Le Demand Sensing Elisa Industriq

Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour analyser l’impact d’une ou plusieurs variables exogènes sur les ventes passées afin d’estimer l’impact que ces variables pourraient avoir sur les ventes futures.

Une fois les variables exogènes d’intérêt identifiées, qu’elles soient indépendantes du secteur dans lequel l’entreprise opère (par exemple, des indicateurs macroéconomiques tels que le PIB) ou spécifiques au secteur (par exemple, les tendances des habitudes alimentaires dans le secteur F&B), l’étape suivante consiste à former et à tester des algorithmes de Machine Learning spécifiques. Cela permet de déterminer si, et dans quelle mesure, les prévisions générées par le module d’analyse des ventes d'Elisa Industriq doivent être ajustées pour tenir compte de phénomènes externes.

Selon le type de processus de prévision et la nature des variables exogènes, elles peuvent être utilisées pour affiner la prévision à court terme (jours et semaines) et à moyen terme (mois).

L’utilisation d’algorithmes ML en combinaison avec des algorithmes de prévision « traditionnels » disponibles dans la suite Elisa Industriq pour prendre en compte des variables exogènes offre de nombreux avantages, notamment :

  • Des prévisions plus précises et fiables
  • Capacité accrue à réviser rapidement et efficacement les prévisions en fonction de l’évolution du contexte dans lequel l’entreprise opère.
  • Capacité supérieure d’analyse de la demande, permettant de mieux comprendre les facteurs qui influencent le plus significativement les ventes, soutenant ainsi les processus de budgétisation et de prévisions glissantes.

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À propos du Sales & Operations Planning

L’optimisation des ventes et de la planification opérationnelle est, sur les marchés d’aujourd’hui axés sur la demande, essentiel pour permettre aux entreprises d’atteindre leurs objectifs. Si votre entreprise souhaite atteindre ses objectifs de performance et être concurrentiel, elle doit être en mesure de mettre en œuvre un processus S & OP professionnel efficace, qui ne sera aussi efficace que la technologie utilisée.