Last updated on 21 août 2024

Quelles sont les tendances émergentes et les innovations en matière de prévision de la demande?

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La prévision de la demande est le processus d’estimation de la demande future des clients pour des produits ou des services en fonction des données historiques, des tendances du marché et d’autres facteurs. Il aide les entreprises à optimiser leurs stratégies d’inventaire, de production, de tarification et de marketing, ainsi qu’à réduire les coûts et les risques. Cependant, la prévision de la demande n’est pas une tâche statique ou simple, car elle implique de faire face à l’incertitude, à la complexité et à la volatilité. Par conséquent, les entreprises doivent constamment explorer les nouvelles tendances et innovations en matière de prévision de la demande qui peuvent améliorer leur précision, leur efficacité et leur agilité. Dans cet article, nous discuterons de certaines des tendances émergentes et des innovations en matière de prévision de la demande qui façonnent l’avenir de cette compétence essentielle.

Des experts chevronnés contribuent à cet article

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1 Intelligence artificielle et apprentissage automatique

L’une des tendances les plus importantes dans la prévision de la demande est l’utilisation de l’intelligence artificielle

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Emily Thomson

Senior Marketing Executive | Digital Marketing BA(hons)
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At Predyktable, we use AI and ML to automate and enhance our forecasting processes. By analysing diverse data sources like sales history, customer behaviour, social media, weather, and events, we generate highly accurate and granular forecasts. Our AI models continuously learn and adjust in real-time, providing actionable insights and recommendations for optimal decision-making.

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Andie Soetaman

Business Development @RELEX | Driving Supply Chain Transformation across Retail & CPG ♻️ | Customers using Relex: Coles Group, 7-Eleven, Sephora, Tegel Foods, Snack Brands, Officeworks, Vita Coco, Doordash and more! 🚀
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AI-driven Demand Forecasting is exciting! 🚀 Check out RELEX and our solutions using AI & ML. We covered end-to-end from raw materials to consumer products. Connect with me on LinkedIn to find out more on how we can help your businesses too! 😊

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Vishnu Vardhan M

SAP S/4HANA & ECC || PP/MM/QM Consultant || PMP® || MRP Planning || Helping Manufacturing/Process Industries with SAP S/4HANA Implementation
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AI and machine learning are revolutionizing demand forecasting by analyzing vast amounts of data to identify patterns and trends. For example, AI-driven tools can predict future demand with high accuracy by considering factors like seasonality, market trends, and historical data. Companies like Amazon use these technologies to optimize inventory levels and reduce stockouts.

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2 Plateformes cloud et collaboratives

Une autre tendance dans la prévision de la demande est le passage de systèmes traditionnels, cloisonnés et rigides à des plates-formes collaboratives et basées sur le cloud qui permettent plus de flexibilité, d’évolutivité et d’intégration. Les plates-formes basées sur le cloud sont des applications logicielles qui s’exécutent sur Internet, plutôt que sur des serveurs ou des appareils locaux, et permettent aux utilisateurs d’y accéder de n’importe où et de n’importe quel appareil. Les plateformes collaboratives sont des applications logicielles qui facilitent la communication, la coordination et la coopération entre plusieurs utilisateurs, équipes ou organisations. En utilisant des plates-formes collaboratives et basées sur le cloud pour la prévision de la demande, les entreprises peuvent bénéficier de coûts réduits, de performances supérieures et d’une maintenance plus facile. Ils peuvent également partager et synchroniser des données, des modèles et des prévisions entre différentes fonctions et parties prenantes, telles que les ventes, le marketing, les opérations, les finances et les fournisseurs, et favoriser un processus de planification de la demande plus aligné et réactif.

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Vishnu Vardhan M

SAP S/4HANA & ECC || PP/MM/QM Consultant || PMP® || MRP Planning || Helping Manufacturing/Process Industries with SAP S/4HANA Implementation
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Cloud-based platforms facilitate real-time data sharing and collaboration across teams and departments. Tools such as SAP Integrated Business Planning (IBP) allow for seamless integration of data from various sources, enabling better coordination and more accurate forecasts. This collaborative approach ensures that all stakeholders have access to the latest information, improving forecasting accuracy and responsiveness.

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3 Planification et simulation de scénarios

Une troisième tendance dans la prévision de la demande est l’adoption de techniques de planification et de simulation de scénarios pour faire face à l’incertitude et à la volatilité. La planification de scénarios est une méthode d’exploration et d’évaluation de différents futurs possibles en fonction de diverses hypothèses, facteurs et événements. La simulation est une méthode de création et de test de modèles virtuels de systèmes ou de processus pour analyser leur comportement et leurs résultats. En utilisant la planification et la simulation de scénarios pour la prévision de la demande, les entreprises peuvent anticiper et se préparer à divers scénarios, tels que les chocs de demande, les perturbations ou les opportunités, et évaluer leur impact sur leurs performances et leur rentabilité. Ils peuvent également comparer et contraster différentes stratégies et actions, et identifier le meilleur plan d’action pour chaque scénario.

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Vishnu Vardhan M

SAP S/4HANA & ECC || PP/MM/QM Consultant || PMP® || MRP Planning || Helping Manufacturing/Process Industries with SAP S/4HANA Implementation
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Scenario planning and simulation involve creating various "what-if" scenarios to understand potential impacts on demand. For instance, a company might simulate the effects of a new product launch or a supply chain disruption on inventory levels. This helps businesses prepare for uncertainties and make informed decisions to mitigate risks and capitalize on opportunities.

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4 Analyse prescriptive et optimisation

Une quatrième tendance dans la prévision de la demande est l’intégration d’outils d’analyse et d’optimisation prescriptifs pour générer des solutions exploitables et optimales. L’analyse prescriptive est une branche de l’analyse qui utilise des données, des modèles et des algorithmes pour suggérer le meilleur plan d’action pour une situation ou un objectif donné. L’optimisation est une branche des mathématiques qui utilise des techniques mathématiques pour trouver la meilleure solution parmi un ensemble d’alternatives réalisables, sous réserve de certaines contraintes ou critères. En utilisant l’analyse prescriptive et l’optimisation pour la prévision de la demande, les entreprises peuvent non seulement prédire ce qui va se passer, mais aussi prescrire ce qu’il faut faire à ce sujet. Ils peuvent également optimiser leurs décisions et leurs actions, telles que l’allocation des stocks, la tarification, la promotion ou le réapprovisionnement, afin de maximiser leurs revenus, leurs bénéfices ou la satisfaction de leurs clients.

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5 Prévisions éthiques et responsables

Une cinquième tendance dans la prévision de la demande est la reconnaissance des implications éthiques et responsables des pratiques et des résultats de prévision. La prévision éthique et responsable est l’application de principes et de valeurs éthiques au processus de prévision et à ses conséquences, telles que l’équité, la transparence, la responsabilité et la durabilité. En adoptant des prévisions éthiques et responsables, les entreprises peuvent s’assurer que leurs prévisions ne sont pas biaisées, trompeuses ou nuisibles à leurs clients, employés, partenaires ou à la société. Ils peuvent également améliorer leur réputation, leur confiance et leur loyauté parmi leurs parties prenantes et contribuer aux objectifs sociaux et environnementaux.

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6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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Prévision de la demande

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1 Intelligence artificielle et apprentissage automatique

2 Plateformes cloud et collaboratives

3 Planification et simulation de scénarios

4 Analyse prescriptive et optimisation

5 Prévisions éthiques et responsables

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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