Optimiser les plans d’approvisionnement automobile avec l’IA

• Utiliser l’IA pour fiabiliser les prévisions de besoins
• Optimiser les plans d’approvisionnement face aux aléas
• Évaluer les gains et les risques d’une aide à la décision

Planificateurs, acheteurs, responsables supply chain automobile

Connaissance des processus d’approvisionnement et de planification

• Définir les usages de l’IA dans les plans d’approvisionnement
• Comprendre la prévision de la demande par apprentissage automatique
• Identifier les données utiles : commandes, stocks, délais, aléas
• Préparer et nettoyer les données avant de les confier à un modèle
• Comparer les prévisions de l’IA à celles des planificateurs
• Optimiser les quantités de commande et les stocks de sécurité
• Anticiper les ruptures grâce aux signaux d’alerte du modèle
• Intégrer les contraintes des fournisseurs et des transporteurs
• Définir les règles de validation humaine des propositions
• Mesurer les gains obtenus et les risques d’erreur du modèle

• Comparer une prévision de modèle à un plan d’approvisionnement
• Lister les données nécessaires à un modèle de prévision
• Définir les règles de validation d’une proposition de commande

• Guide de choix des données pour un modèle de prévision
• Check list de validation d’un plan d’approvisionnement par IA
• Fiche repère des indicateurs de qualité d’une prévision