LogistiqueIT.com s'est entretenu avec d'éminents représentants des communautés d'analystes et de fournisseurs pour discuter de certains des points de discussion clés les plus importants et des domaines d'innovation en cours dans le domaine de la technologie de prévision et de planification de la demande.
Alors que des règles du jeu plus fragmentées et volatiles deviennent la norme, les entreprises doivent être en mesure de prendre des décisions plus précises pour gérer la demande prévue et réelle, ainsi que pour exécuter et exécuter les commandes aussi efficacement que possible en évitant les ruptures de stock et en livrant à temps et en respectant les délais. spec, que la commande soit directe au magasin ou directement au consommateur.
Heureusement, la technologie disponible permet de relever ces défis. Il s'agit simplement d'être capable de vous orienter parmi ce qui est disponible et ce qui pourrait répondre à vos propres besoins spécifiques et à votre budget disponible. Alors, quels sont précisément certains des principaux défis liés aux solutions liées à la prévision de la demande et à la planification qui peuvent les rendre moins onéreuses ?
Le lien entre l’offre et la demande est essentiel
En termes de solutions de planification de la chaîne d'approvisionnement, Tim Payne, vice-président de la recherche, Gartner, makes the point that the demarcation between demand planning and supply chain planning has largely disappeared now. “So, the connection between demand and supply is key and increasingly we’ve seen technology being able to cover both the demand and supply planning side of the equation because that’s really important,” he says. Payne adds that everything is on cloud these days. “Nobody brings a new planning solution to market that is purely on premise.”
Payne explique également que de plus en plus de fournisseurs ajoutent désormais davantage d'IA et d'apprentissage automatique aux solutions de planification. « Les changements dans les modèles économiques signifient que les entreprises ont besoin d'une grande flexibilité dans la solution de planification », dit-il. « Par exemple, les entreprises de biens de consommation vendaient traditionnellement aux détaillants physiques et c'était leur principal canal. Désormais, avec le commerce électronique, ces entreprises doivent également tenir compte de la demande de vente en ligne. Il s’agit d’un changement de modèle économique.
« Vous appliquez toujours essentiellement les mêmes principes : vous devez désormais examiner la demande pour votre canal de commerce électronique de la même manière que vous l'avez fait pour la demande physique, même si la demande de produits en ligne les ventes seront déterminées par des facteurs différents de ceux d’un détaillant physique. Les entreprises doivent donc réfléchir à la quantité de stocks à conserver et si elles doivent avoir des emplacements de stock ou des stocks distincts pour les deux canaux – en magasin et en ligne – ou les combiner parce que vous souhaitez plus de flexibilité. La solution de planification de la chaîne d’approvisionnement doit donc être capable de faire face à ce modèle omnicanal.
Améliorer la qualité de la prise de décision
However, Payne believes the biggest focus for companies, whether they are retailers or high-tech, pharmaceutical or industrial manufacturers etc, is being able to improve the quality of the decisions they make. “So, there’s a lot of focus on processes – the demand planning process, the supply chain process. the sales and operations planning process etc. However, we often get fixated on processes – are we following the demand planning process, is everyone conforming to our standard S&OP process? However, the point of planning is fundamentally to make decisions. Planning is a form of decision making and we have to decide how much we think we’re going to sell, move, make and put in inventory. So, the outcome of planning is the decision, and the outcome of good planning is making good decisions – what I describe as higher quality decisions.
“If we make higher quality decisions then we’re able to reduce value leakage and create opportunities to increase value because we get the right resources in the right place at the right time, and we can take advantage of disruptions and events that are happening in the market. So. there’s a switch happening, particularly now there’s so much digitisation going on. With all the digitisation and digital transformation work that companies are doing a big focus area we find for that is supply chain.”
Combinaison de différentes techniques analytiques
Within the supply chain, Payne comments that the top focus area is supply chain planning because digitisation is about using lots of data and analytics. and particularly machine learning, which is all about prediction and planning is about predicting. He adds that automation of decision making is also a key focus. “So, there’s a lot of focus going on from manufacturing companies in terms of how they can improve the quality of the decisions that we make,” he says. “That’s driving many of the technological changes, not to take out optimisation approaches but to add in additional analytical techniques such as machine learning in all its various forms, deep learning and natural language processing etc. So, it’s becoming a combination of the different analytical techniques that helps to improve the quality of the decision-making.”
L’impact de l’omnicanal
Bryan Ball, analyste et consultant industriel, ex-Stratégie et recherche d'Aberdeen, souligne que la Covid a exercé une forte pression sur la capacité de nombreuses entreprises à honorer les commandes, en grande partie à cause de la croissance de l’omnicanal. «Cela signifiait que de nombreuses entreprises devaient exécuter leurs commandes à partir de points différents de ceux à partir desquels elles avaient initialement prévu de les exécuter», dit-il. « Par exemple, dans l'industrie alimentaire et des boissons, si les points de livraison habituels d'une entreprise étaient des épiceries et des restaurants parce que les gens mangeaient dans les restaurants et faisaient leurs courses dans les épiceries, elle devait soudainement tout repenser parce que les restaurants ont fermé pendant la pandémie et tout soit sont passés par le canal de l'épicerie physique ou via des commandes en ligne. Les entreprises œuvrant dans ce secteur ont donc dû s’adapter très rapidement et faire évoluer les choses d’une manière différente.
Repenser l'épanouissement
Ainsi, Ball explique qu'il y avait de nouveaux défis du côté de la planification et de la prévision de la demande liés aux informations entrantes reçues. « En d’autres termes, de nouveaux problèmes sont apparus concernant l’origine de la demande, le moment de la demande et le volume de la demande, ainsi que des questions sur les niveaux d’exactitude des données et la volatilité de la demande, etc. », dit-il. « Cependant, avec l'énorme croissance de la livraison à domicile, par exemple, due en grande partie à la pandémie, les entreprises ont également dû repenser la façon dont elles se repositionnaient du côté de l'exécution, du côté de l'exécution, et réfléchir davantage à l'endroit où les produits devraient être situés afin pour exécuter les commandes plus rapidement et à moindre coût. Historiquement, les marchandises étaient normalement stockées dans les centres de distribution traditionnels que l'entreprise avait établis, mais en raison du passage au modèle de vente directe au consommateur, certaines entreprises, en particulier certaines des plus grandes, ont commencé à réfléchir à la manière dont elles pourraient utiliser les sites de magasins. comme points de distribution d'exécution, car ils étaient plus proches de l'endroit d'où provenaient la plupart des commandes directes aux consommateurs.
Ball continues: “Historically, they might have relied on regional DCs covering large regional areas, Now, because of the major growth in the direct-to-consumer model, they might decide to position them in a major city or large locale closer to the point of delivery – maybe New York, Philadelphia, Atlanta, Houston or Los Angeles for example. Previously, companies might not have considered this as an option due to the local logistical challenges due to traffic congestion, but because these types of locations are now a hotbed of people ordering online, delivering to residences and condos has become more of a norm so companies are increasingly using their store sites as fulfilment points. So, it’s now not only important to capture as accurate data as possible on the inbound demand and forecasting side, but on the outbound side there’s a necessity to create as intelligent a model as possible telling you where best to stock products to minimise your cost and delivery.”
Alors que la planification et la prévision de la demande constituaient autrefois davantage un élément initial lié à ce que vous faisiez dans la chaîne d'approvisionnement, Ball explique qu'elles sont désormais devenues un élément très dynamique de ce que vous devez faire pour une exécution efficace et la réalisation dans le cadre de la chaîne d'approvisionnement. nouveau monde omnicanal – directement vers les consommateurs ou les magasins physiques. « La majeure partie du modèle de planification est basée sur des informations entrantes relatives à la façon dont vous pouvez mieux détailler certains articles et obtenir une meilleure précision sur le meilleur endroit où les envoyer », dit-il. « Même si la demande globale pour un type particulier d'article peut être assez stable, le type de demande peut varier en fonction de l'endroit où se trouve le client.
« Pensez par exemple aux vêtements petits, moyens ou grands. Le pourcentage des ventes en petites, moyennes et grandes tailles peut ne pas différer beaucoup au total, mais le pourcentage de chaque taille peut varier considérablement en fonction de la région. Il se peut que les vêtements de grande taille soient plus demandés dans les villes, ou que les vêtements plus légers soient plus demandés dans le Sud, où les températures sont plus chaudes tout au long de l'année. Ainsi, la solution de prévision et de planification de la demande devrait offrir un plus grand niveau de sophistication du côté de l’exécution. Vous n'aurez probablement pas besoin de chasse-neige dans le Sud, donc si vous avez une usine qui fabrique des chasse-neige, il serait préférable de la placer dans un endroit enneigé et peut-être dans des montagnes, dans le Tennessee par exemple. C'est un bon point de distribution aux clients et il offre également une fabrication à des coûts compétitifs.
L'impact des médias sociaux
Steve Murphy, directeur – services à la clientèle, Groupe Conseil Panorama, observes a number of key areas that are changing the face of demand forecasting and planning today. “One is the evolution of omnichannel to satisfy consumer demand, and the choice consumers have now between in-store purchases and online orders,” he says. “Online sales have exploded over the past few years, particularly since the pandemic. On social media, we’re all bombarded now with targeted ads based on tight tracking of your online activity today. Only a few years ago, the ads you would see pop up would be from four or five main companies that were targeting that type of advertising. Today, if you visit an online page within hours, you will start seeing ads pop-up related to that company and its products. When you sign up to your landing page, whether it’s Google, Yahoo or whatever the case might be, you’re going to see ads or stories about that retailer or that product.”
Murphy pense que cela ne change pas seulement en raison de la technologie actuelle, mais que cela peut également changer en raison d’événements majeurs, en particulier la pandémie. « La pandémie était un événement ponctuel, mais elle a tout changé », dit-il. «Cela a changé la façon dont les entreprises gèrent leurs chaînes d'approvisionnement et les grandes entreprises de transport ont dû repenser la manière dont elles allaient livrer les marchandises. Aujourd’hui, dans le cas du fret maritime, par exemple, vous pouvez désormais vous enregistrer à tout moment et voir exactement où se trouve un envoi sur le GPS.
IA et apprentissage automatique
Selon Murphy, un autre développement majeur dans la planification et la prévision de la demande aujourd’hui est l’évolution de l’IA et de l’apprentissage automatique. « Les principaux fournisseurs d'ERP tels qu'Oracle, SAP et Microsoft, ainsi que les fournisseurs spécialisés de solutions de prévision et de planification de la demande, peuvent, par exemple, utiliser l'IA pour prendre en compte les tendances économiques des trois derniers mois, les intégrer dans le système et estimer avec précision ce qui se passera. la demande sera probablement pour le mois prochain. Le niveau de précision de ces systèmes s’est amélioré à pas de géant.
Murphy ajoute que même si l'apprentissage automatique fournit des données plus nombreuses et de meilleure qualité, l'un des points clés à retenir est que vous avez toujours besoin d'un être humain pour avoir un contrôle global. « Dans le cas d'événements majeurs susceptibles d'avoir un impact sur les ventes de produits, comme le Super Bowl, les personnes qui comprennent la prévision et la planification de la demande sur la base d'années d'expérience pratique pourraient dire que je pense que les niveaux de stock devraient être augmentés de 1 %. au-dessus de ce que suggèrent les données ou diminuez-le d'un niveau similaire. Cela peut souvent s’avérer plus précis que les données d’apprentissage automatique suggérées. Vous avez donc toujours besoin de ce facteur humain basé sur l’expérience en matière de prévision et de planification de la demande plutôt que de vous fier uniquement aux chiffres qui sortent de la machine.
Mukul Krishna. leader mondial des pratiques de recherche – chaîne d’approvisionnement et logistique, Frost & Sullivan, montre qu'il y a seulement une dizaine d'années, l'industrie commençait tout juste à se numériser et que les gens commençaient à collecter des données et à créer des rapports de données. « De nombreuses données précieuses ont commencé à en découler en termes d’exactitude accrue des prévisions », dit-il. « Puis, plus récemment, la pandémie a frappé et a amené de nombreuses entreprises à repenser la façon dont elles gèrent la prévision et la planification de la demande.
Passer des données historiques
“Someone in the apparel industry told me that his company’s planning for the Spring of 2022 was based on the previous year’s data. However, in the wake of the pandemic all this historical data going back a year or so went out the door. In volatile times, especially when things are changing very rapidly, historical data means very little. Typically, what demand forecasting has relied on has been this historical data, but now more people are very cognisant of the fact that there’s so much uncertainty out there that it’s very difficult to even read regular economic data.”
Même avant la pandémie, Krishna souligne que de nombreux clients de détail étaient devenus très à l'aise avec l'idée du commerce électronique. «Puis, pendant la pandémie, ces clients sont naturellement devenus encore plus à l'aise pour réserver en ligne. Ainsi, les entreprises doivent non seulement gérer à la fois les livraisons physiques et les livraisons directes aux consommateurs, mais elles doivent également prendre en compte la logistique inverse, car certains clients ont pris l'habitude de commander, disons, 10 articles, mais seulement avec l’intention d’en conserver 5, voire moins. Il y a donc désormais un défi supplémentaire : gérer les retours et remettre les articles sur les étagères ou au bon endroit dans l'entrepôt ou dans le centre de distribution pour être prêts à être expédiés à un autre client.
Krishna adds that some companies are still paying attention to historical data but now rely more on data that is only a few months old. “They’re also starting to use more artificial intelligence and trying to triangulate as much of what is happening to try to figure out true demand,” he says. “Just because something happened last year doesn’t mean it’s going to happen this year, so companies want to increase their probability of having a much better sense of accurate data in times of greater uncertainty.”
En outre, avec le changement climatique, Krishna estime que les entreprises doivent se demander si l'hiver sera plus chaud, car cela pourrait avoir un impact sur une plus grande demande pour certains produits qui, historiquement, n'étaient peut-être pas aussi demandés à cette période de l'année. "Ainsi, des choses comme celle-ci deviennent désormais une priorité pour les entreprises, alors qu'elles n'y auraient pas autant pensé dans le passé lorsqu'elles essayaient d'anticiper la demande." En ce qui concerne la recherche de modèles de demande plus précis plutôt que de s'appuyer sur des données historiques, Krishna explique que de plus en plus d'entreprises tentent désormais de mieux modéliser les données en utilisant l'IA ou des analyses avancées pour commencer à devenir plus prédictives et prescriptives. « Tout cela peut contribuer à introduire plus de probabilité dans les algorithmes », dit-il.
Le débat SaaS/on-premise
Ball observe que de nombreuses entreprises et les meilleures entreprises sont certainement en train de migrer, ou ont déjà migré, certaines de leurs fonctionnalités vers le modèle SaaS, à la fois en termes de prévision et de planification de la demande et d'ERP. «Ils peuvent décider principalement de déplacer certains éléments vers le cloud, comme l'aide à la décision», dit-il. «Ils ne décident peut-être pas de modifier leur planification financière parce qu'ils considèrent que leurs chiffres financiers sont leurs 'clés du royaume'. Ils pourraient décider de placer leurs données de planification dans le cloud.
« Cependant, même dans ce cas, ils voudront peut-être être plus secrets à ce sujet, car leurs données de planification contiennent des informations sur le volume, les produits, le marketing et les prix. Ils pourraient donc se méfier de ce type de données. Néanmoins, ils pourraient décider de prélever des tranches de ces données et de les déplacer hors site. En général, de nombreuses entreprises ont dépassé l’attitude consistant à tout garder en interne. Cela dit, de nombreux fabricants ne veulent toujours pas que leur formule secrète soit dans le cloud et se sentent plus en sécurité si elle est sur site. Dans le cas du Covid, où les gens ne pouvaient pas continuer à travailler sur site, le SaaS s'est avéré très utile pour garantir que les données telles que celles liées à l'inventaire soient accessibles partout où se trouvent les personnes habilitées à consulter ces informations.
Avoir un avantage
Krishna considère que bon nombre des préoccupations initiales liées au SaaS ont disparu. Cependant, il estime que dans certains secteurs, comme celui de la vente au détail, les solutions sur site et les capacités de pointe sont tout aussi importantes dans la gestion du modèle omnicanal – direct au client et direct au magasin. Krishna souligne également que l'informatique de pointe peut avoir un avantage sur le cloud en termes de latence réduite, ce qui, selon lui, est de plus en plus important dans un monde de chaîne d'approvisionnement où une réponse rapide peut être essentielle pour répondre à la demande et aux besoins en stocks.
“During the pandemic, many people fell sick and quitting also reached high levels,” he says. “Many left their jobs to re-skill or up skill and get into the gig economy. Largely because of this, companies tried to leverage more AI-based automation. So, for example, more inventory management robots were used. These robots are basically edge computing devices on wheels. Meanwhile, RFID scanners and machine vision were deployed to scan items down the aisles to determine what’s in stock and what’s not. So, these types of tasks that might have been considered tedious for human workers can now be effectively done by automation and are able to give you information largely in real time.”
Se tenir au courant des tendances inattendues
Krishna nous rappelle que lorsque la pandémie a frappé, les gens ont commencé à se tourner vers tous les types d'articles qui, dans des circonstances normales, ne s'envoleraient pas des étagères, comme le papier toilette. « Dans mon épicerie locale, je n'avais jamais vu manquer d'oignons avant le Covid », remarque-t-il, ajoutant que certains magasins ont alors commencé à rationner certains articles, autorisant par exemple deux articles par client. « Si vous disposez de données quasiment en temps réel, vous pouvez commencer à surveiller ces tendances inattendues et mettre en place certaines politiques qui vous aideront à éviter les ruptures de stock », explique-t-il.
“However, data sent to the cloud means getting it back will experience some level of latency, and even a small amount of latency can make a big difference to meeting demand and following trends. So, you want to minimise the level of latency. For example, you don’t want your autonomous vehicle talking to the cloud. Instead, you want that vehicle to make autonomous decisions without needing to communicate with the cloud. So, if you have a lot of autonomous vehicles doing last-mile delivery using on-board edge computing capability to make decisions rather than having to go into the cloud and back, this can be much more efficient. Similarly, your inventory management robot in the warehouse using edge computing can let you know in near real time that you’re running short of a certain product and can order more before you experience stock out.”
Prise en compte de la dépense
Krishna adds it is often said that if you throw enough money at the problem the problem will go away. “However, many companies don’t have large amounts of money. Cutting-edge technology can be expensive, so in developing countries where labour is still relatively cheap, many companies will continue to kick the can down the road in terms of investing in cutting-edge technology. Instead, they will just employ more people. If you look at more affluent areas such as North America, Western Europe, South Korea or Japan, you will see more use of warehouse automation and robots, especially in terms of picking robots with active picking arms – although in more complex warehouses where aisles can reach 30 or 40 racks high, picking robots would need to be highly articulated and move at very complex angles meaning a lot more complexity is involved. So, because of this type of complexity and expense, companies need to have a very good economic reason to move to more automation. Many companies don’t think their situation is that dire, and they have enough people available to manage picking in a more manual manner.”
Si elles disposent du budget nécessaire, Krishna explique que de plus en plus d'entreprises utilisent désormais également des co-bots. « Néanmoins, à mesure que l'automatisation devient plus courante, je ne pense toujours pas que le concept d'entrepôt sombre va beaucoup progresser au moins au cours des deux ou trois prochaines années », dit-il. « L’entrepôt sombre est bien entendu une question sensible dans la mesure où les machines peuvent potentiellement remplacer une grande partie de la main-d’œuvre humaine dans les entrepôts et les centres de distribution. Le contre-argument est que, dans de nombreux cas, une technologie plus automatisée peut augmenter et faciliter le travail effectué par la main-d’œuvre humaine.
Le facteur d'extension
Even though SaaS has been around for several years now, many companies are still more comfortable having their servers on premise, maybe for security concern reasons although these are minimal today. However, Murphy explains that if you look at the long-term costs of an on-premise solution, it can be considerably more expensive because of the need to upgrade on site and possibly hire consultants to undertake extension work (extension being the term now commonly used rather than customisation). “Of course, one of the main benefits of a SaaS subscription model where a company pays quarterly or annually is that, at least for most of the upper tier companies, an automatic quarterly update to their software takes place. This means they are always up to date with the software and using the very latest version. I think that’s probably one of the biggest benefits of SaaS.”
Another delineation between on premise and SaaS, according to Murphy, is with on premise if every time you upgrade you decide to add some extensions you will likely need a consultant to come in and manage the extension work. “With the SaaS model, you don’t want to customise the solution for every user so the functionality is normally based on best practices for particular industries. If someone has a particular need for an extension to fit a particular business more tightly what we recommend before you go ahead with this potentially costly plan is that you think carefully about what you want to get out of the software.
It is important to know what the overall benefits will be and whether it makes sense to do it based on the extra cost involved. After careful thought, you may decide that it would it be more beneficial just to rely on the standard software package. So, a cost benefit analysis or change benefit analysis makes sense. If an extension is the preferred option, we can help the software companies design that extension. Doing extensions doesn’t seem to be as complex or difficult a process as it used to be. It’s not now the same as doing some of the heavy-duty customisations that we used to.”
Ce qui nous attend
Quelles pourraient être les prochaines innovations/développements à surveiller au cours des deux prochaines années ? Murphy explique qu'en intégrant l'IA et l'apprentissage automatique aux solutions actuelles de prévision et de planification de la demande, la technologie peut continuellement apprendre de toutes les transactions qui ont lieu, tant au niveau de la commande que de l'exécution. Une autre chose à laquelle il faut penser, dit Murphy, c'est qu'il existe désormais de nombreuses autres sources de données à partir desquelles surveiller les tendances de la demande, y compris les données des médias sociaux. «Auparavant, vous examiniez l'historique des ventes passées et les prévisions économiques, ce qui se passait sur votre marché en fonction de différentes régions et les tendances des ventes dans ces régions du pays.
“Now, the sources of data are so vast that trying to collect more and better data to put in the system is one of main goals. So, I think if we can find better ways to collect data to use within demand forecasting and planning systems, that’s where the main improvements will lie. I think somebody out there is going to design an even better data collection process to pull in this valuable data from all these vast sources. Then, it’s a question of how this more valuable information is corralled and processed by the best demand forecasting and planning solutions. This will be the next step.”
Plus d’automatisation pour atténuer les tensions sur le marché du travail
Poursuivant le thème des développements futurs possibles, Alex Macpherson, directeur du conseil en solutions et de la gestion des comptes, Associés de Manhattan, souligne la poursuite de l’automatisation pour atténuer la tension sur le marché du travail, en particulier dans le secteur des entrepôts. "Il s'agit de fournir de la capacité pendant les périodes de pointe qui dépendent des événements et pas seulement lors des pics saisonniers habituels que connaissent les entreprises", explique-t-il. "Le format de cette automatisation variera de l'ASRS conventionnel et de l'automatisation pilotée par convoyeur aux cobots et à la robotique." Macpherson ajoute que l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique va exploser dans l'environnement des entrepôts, pilotant de nombreuses tâches initiées manuellement, telles que l'exécution de vagues et l'anticipation des prévisions de main d'œuvre. "Le secteur n'a pas connu une utilisation intensive de l'IA et cela est sur le point de changer", dit-il.
Macpherson ajoute qu'il sera intéressant d'observer comment les détaillants traiteront les retours au cours des 12 à 18 prochains mois. « L'ampleur des bénéfices que peuvent avoir toutes les entreprises et les coûts énormes liés à leur gestion ont finalement été pris en compte et seront résolus », dit-il. « Qu’il s’agisse de facturer les retours ou de faire payer aux clients des frais annuels pour le retour des marchandises, ce sera un autre domaine qui changera rapidement et de manière décisive. Nous avons déjà constaté l’avantage du premier arrivé chez plusieurs détaillants de premier plan, et cela donnera l’impulsion aux autres pour agir.
Aucune lumière éteinte
Payne believes we will see a lot more from an AI perspective. “If we look back to pre-Covid times, I heard a lot of end-users saying they wanted lights out planning, no touch planning or autonomous planning. Fortunately, there’s been a realisation by these leading companies that that’s not going to happen. You’re never going to automate all the decision-making in the supply chain. You can automate a lot of it, but you can’t automate all of it. There is still a need for certain types of decisions for human input human judgement, which is what we have always said. Completely autonomous planning was a pipe dream, but you can do a lot more than the very manual way that planning is still done by many companies on spreadsheets.”
According to Payne, generative AI will have an increasing impact. “Currently, many are saying Chat GPT will transform the way we do things. It’s just another AI technique, but the use of large language models could transform the way planners interact with planning systems. So, you could have more of a natural conversation with the planning system. That’s probably where we’re going to see some of the initial use cases in the world of planning.”
Données synthétiques
Another area of innovation that will likely gain more traction, in Payne’s view, is the creation of synthetic data. “You could potentially use your digital supply chain twin along with generative AI capabilities to be able to create synthetic data – in other words, data that hasn’t been created by the physical supply chain but has been created digitally. With this data, you could test out all sorts of scenarios and options.”
Changement structurel
A further development we could see over the next couple of years, according to Payne, is a change in the structure of demand forecasting and planning solutions. “Today, when companies buy a planning technology solution, they might say it’s got to do demand planning, inventory planning, replenishment planning, production planning, sales & operations planning or integrated business planning. Basically, what they’re looking for is a complete end-to-end planning solution. This is where vendors such as Kinaxis, SAP, Oracle, Blue Yonder and all those big platforms play.
Cependant, il se peut qu'une entreprise souhaite des fonctionnalités supplémentaires qui ne sont pas intégrées à la plate-forme fermée qu'elle utilise actuellement et recherche donc des solutions tierces ou crée elle-même quelque chose, en utilisant peut-être ses équipes d'analyse et de science des données pour combler le vide en matière de planification. ou d'analyse, etc. Cependant, une tendance croissante consiste à proposer des solutions offrant des éléments de base interchangeables de fonctionnalités, que vous utilisiez la plupart des éléments de base d'un fournisseur ou d'un mélange. Gartner appelle cela la composabilité, ce qui rend une solution beaucoup plus modulaire et adaptable.
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- La source: https://www.logisticsit.com/articles/2024/01/02/improving-your-demand-and-fulfilment-processes
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