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AI Supply Chain

Créez et gérez une chaîne d'approvisionnement agile, intelligente et économique.

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Présentation

La solution Alibaba Cloud AI Supply Chain exploite les technologies d'intelligence des données et d'intelligence artificielle (IA) pour offrir une surveillance en temps réel de bout en bout de votre supply chain. Elle vous aide à diagnostiquer et optimiser rapidement vos stocks, à générer des prévisions précises de la demande future grâce à des modèles de deep learning entraînés sur vos données métier, et à éviter les ruptures de stock et les perturbations de la supply chain par des simulations d'inventaire basées sur vos objectifs et contraintes métier. Vous pouvez ainsi planifier et fluidifier votre supply chain de manière proactive, réduire les pertes de vente et améliorer l'efficacité du capital.

Pourquoi Alibaba Cloud

  • Une solution supply chain reconnue

    Référencée comme solution représentative dans le 2023 Gartner Market Guide for Analytics and Decision Intelligence Platforms in Supply Chain pour ses capacités A&DI supply chain cohérentes et de bout en bout.

  • Solution prête à l'emploi

    Déployez cette solution dans des clouds privés virtuels (VPC) ou en mode SaaS, sans remplacer ni modifier votre infrastructure technologique existante, pour une meilleure efficacité et un coût total de possession (TCO) optimisé.

  • Synchronisation en temps réel de la supply chain

    Synchronisez les données sur l'ensemble de la supply chain en quelques secondes pour accélérer la réactivité en amont et en aval, faciliter la collaboration de bout en bout et prévenir les ruptures de stock et les perturbations de la chaîne d'approvisionnement.

  • Prévision précise de la demande

    Améliorez la précision des prévisions de plus de 20 % grâce à un algorithme de séries temporelles. Celui-ci est ajusté à vos exigences métier et s'appuie sur des modèles de deep learning basés sur les meilleures pratiques du secteur et vos données supply chain.

En savoir plus sur la solution Alibaba Cloud AI Supply Chain

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_Alibaba Cloud_

Fonctionnement d’AI Supply Chain

La solution Alibaba Cloud AI Supply Chain assure une gestion et une surveillance de bout en bout de votre chaîne d’approvisionnement grâce à Control Tower, analyse la santé des stocks pour les optimiser, effectue des prévisions précises de la demande et génère des recommandations de réapprovisionnement basées sur les résultats prévisionnels. Tous ces éléments vous aident à construire et gérer une chaîne d’approvisionnement agile, intelligente et rentable.

Control Tower
Santé des stocks
Prévision de la demande
Réapprovisionnement intelligent

Control Tower : tableau de bord

Control Tower offre une visualisation complète des données en temps réel sur les contenus métier, les maillons opérationnels et les indicateurs de performance de votre chaîne d’approvisionnement. Il analyse ces facteurs clés à chaque étape, de la préparation des stocks à la production et à la performance en sortie, pour vous fournir une vision exhaustive de l’ensemble de la chaîne.

Control Tower : prédiction des risques

Control Tower effectue une exploration de données sur les maillons opérationnels et les indicateurs pour détecter de manière proactive les risques potentiels, au-delà des pannes prédéfinies et des alertes en temps réel, afin d’éviter les fluctuations de l’offre et de la demande ainsi que les risques de non-atteinte des objectifs opérationnels.

Control Tower : dépannage intelligent

Control Tower s’appuie sur l’intelligence artificielle et les algorithmes d’apprentissage automatique pour fournir des services de dépannage intelligent des indicateurs anormaux, incluant l’association de problèmes, la levée d’anomalies, la combinaison multi-indicateurs, la comparaison de données historiques ainsi que la décomposition et l’attribution au sein de l’organisation pour les indicateurs défaillants.

Control Tower : recommandations décisionnelles

Control Tower propose des stratégies d’optimisation recommandées pour le réseau, le transport, les ajustements complémentaires et l’écoulement des stocks, en s’appuyant sur la performance des indicateurs, la prédiction et l’analyse des risques, afin de vous aider à ajuster les opérations automatisées de la chaîne d’approvisionnement pour des résultats optimaux.

Santé des stocks : tableau de bord

Cette solution diagnostique vos stocks en s’appuyant sur des facteurs clés tels que l’indice de santé de la chaîne d’approvisionnement, l’immobilisation de capital et les pertes liées aux ruptures de stock. Elle effectue une simulation d’optimisation pour analyser la cause racine du problème, afin que vous puissiez rapidement identifier les objectifs d’optimisation et choisir les stratégies adaptées pour équilibrer vos niveaux de stock et éliminer les points de blocage dans votre chaîne d’approvisionnement.

Prévision de la demande : tableau de bord

Cette solution simule et analyse la demande du marché, puis prétraite les données d’analyse à l’aide d’algorithmes d’intelligence des données et de prévision par séries temporelles, tels que le lissage de séries temporelles historiques. Elle exploite des modèles d’apprentissage automatique pour entraîner ces algorithmes sur les données traitées. Les algorithmes fournissent une analyse des tendances pour la prévision de la demande.

Prévision de la demande : analyse des tendances

Les modèles d’apprentissage automatique sont affinés par l’optimisation des paramètres et la validation croisée, afin de convertir l’analyse de la demande du marché en prévisions précises de la demande future par semaine, mois ou année. Vous pouvez ainsi optimiser les processus opérationnels clés tels que la logistique, la planification de la production et le réapprovisionnement des stocks, pour fluidifier l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.

Prévision de la demande : graphique des tendances

L’analyse détaillée et le graphique des tendances révèlent les schémas cachés dans la demande historique sur des périodes personnalisables, vous aidant à détecter les problèmes de manière proactive pour prévenir les perturbations de la chaîne d’approvisionnement et à ajuster vos plans de réapprovisionnement et vos stratégies commerciales en conséquence.

Réapprovisionnement intelligent : tableau de bord

Cette solution combine les résultats de prévision omnicanale avec des objectifs d’optimisation métier tels que les jours de rotation des stocks et le taux de rupture, et effectue une simulation des stocks basée sur des facteurs clés tels que le stock de sécurité et d’autres paramètres liés à la période d’achat (BP) et au délai fournisseur (VLT), afin de fournir des recommandations de réapprovisionnement.

Réapprovisionnement intelligent : informations sur les paramètres

Vous pouvez consulter les informations détaillées des paramètres clés tels que le délai d’approvisionnement et la quantité minimale de commande (MOQ), et vous appuyer sur les recommandations de paramétrage, comme le stock de sécurité, pour améliorer la prise de décision dans des scénarios complexes tels que les promotions à grande échelle et les réseaux de stocks multi-échelons, réduisant ainsi les pertes de ventes tout en améliorant l’efficacité du capital.

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Fonctionnement d’AI Supply Chain

La solution Alibaba Cloud AI Supply Chain assure une gestion et une surveillance de bout en bout de votre chaîne d’approvisionnement grâce à Control Tower, analyse la santé des stocks pour les optimiser, effectue des prévisions précises de la demande et génère des recommandations de réapprovisionnement basées sur les résultats prévisionnels. Tous ces éléments vous aident à construire et gérer une chaîne d’approvisionnement agile, intelligente et rentable.

Control Tower : tableau de bord

Control Tower offre une visualisation complète des données en temps réel sur les contenus métier, les maillons opérationnels et les indicateurs de performance de votre chaîne d’approvisionnement. Il analyse ces facteurs clés à chaque étape, de la préparation des stocks à la production et à la performance en sortie, pour vous fournir une vision exhaustive de l’ensemble de la chaîne.

Control Tower : prédiction des risques

Control Tower effectue une exploration de données sur les maillons opérationnels et les indicateurs pour détecter de manière proactive les risques potentiels, au-delà des pannes prédéfinies et des alertes en temps réel, afin d’éviter les fluctuations de l’offre et de la demande ainsi que les risques de non-atteinte des objectifs opérationnels.

Control Tower : dépannage intelligent

Control Tower s’appuie sur l’intelligence artificielle et les algorithmes d’apprentissage automatique pour fournir des services de dépannage intelligent des indicateurs anormaux, incluant l’association de problèmes, la levée d’anomalies, la combinaison multi-indicateurs, la comparaison de données historiques ainsi que la décomposition et l’attribution au sein de l’organisation pour les indicateurs défaillants.

Control Tower : recommandations décisionnelles

Control Tower propose des stratégies d’optimisation recommandées pour le réseau, le transport, les ajustements complémentaires et l’écoulement des stocks, en s’appuyant sur la performance des indicateurs, la prédiction et l’analyse des risques, afin de vous aider à ajuster les opérations automatisées de la chaîne d’approvisionnement pour des résultats optimaux.

Santé des stocks : tableau de bord

Cette solution diagnostique vos stocks en s’appuyant sur des facteurs clés tels que l’indice de santé de la chaîne d’approvisionnement, l’immobilisation de capital et les pertes liées aux ruptures de stock. Elle effectue une simulation d’optimisation pour analyser la cause racine du problème, afin que vous puissiez rapidement identifier les objectifs d’optimisation et choisir les stratégies adaptées pour équilibrer vos niveaux de stock et éliminer les points de blocage dans votre chaîne d’approvisionnement.

Prévision de la demande : tableau de bord

Cette solution simule et analyse la demande du marché, puis prétraite les données d’analyse à l’aide d’algorithmes d’intelligence des données et de prévision par séries temporelles, tels que le lissage de séries temporelles historiques. Elle exploite des modèles d’apprentissage automatique pour entraîner ces algorithmes sur les données traitées. Les algorithmes fournissent une analyse des tendances pour la prévision de la demande.

Prévision de la demande : analyse des tendances

Les modèles d’apprentissage automatique sont affinés par l’optimisation des paramètres et la validation croisée, afin de convertir l’analyse de la demande du marché en prévisions précises de la demande future par semaine, mois ou année. Vous pouvez ainsi optimiser les processus opérationnels clés tels que la logistique, la planification de la production et le réapprovisionnement des stocks, pour fluidifier l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.

Prévision de la demande : graphique des tendances

L’analyse détaillée et le graphique des tendances révèlent les schémas cachés dans la demande historique sur des périodes personnalisables, vous aidant à détecter les problèmes de manière proactive pour prévenir les perturbations de la chaîne d’approvisionnement et à ajuster vos plans de réapprovisionnement et vos stratégies commerciales en conséquence.

Réapprovisionnement intelligent : tableau de bord

Cette solution combine les résultats de prévision omnicanale avec des objectifs d’optimisation métier tels que les jours de rotation des stocks et le taux de rupture, et effectue une simulation des stocks basée sur des facteurs clés tels que le stock de sécurité et d’autres paramètres liés à la période d’achat (BP) et au délai fournisseur (VLT), afin de fournir des recommandations de réapprovisionnement.

Réapprovisionnement intelligent : informations sur les paramètres

Vous pouvez consulter les informations détaillées des paramètres clés tels que le délai d’approvisionnement et la quantité minimale de commande (MOQ), et vous appuyer sur les recommandations de paramétrage, comme le stock de sécurité, pour améliorer la prise de décision dans des scénarios complexes tels que les promotions à grande échelle et les réseaux de stocks multi-échelons, réduisant ainsi les pertes de ventes tout en améliorant l’efficacité du capital.

Cas d'utilisation industriels

Prévision des ventes pour les produits FMCG saisonniers

Une marque FMCG de renom a utilisé AI Supply Chain pour identifier les produits saisonniers par ajustement de courbe, augmentant la précision des prévisions de demande de 10 % et réduisant le taux de rupture de stock de 1 %. Les prédictions, basées sur des backtests de données historiques, ont permis d'économiser jusqu'à plusieurs dizaines de millions de dollars en pertes potentielles. De plus, le temps de rotation a été estimé en baisse de 10 %, générant des économies annualisées de coûts en capital de plusieurs millions de dollars.
Redéfinir la prévision de la demande produit
· Analysez et identifiez le bruit dans l'historique des ventes, et configurez le rejet et le remplissage du bruit pour générer des ventes de référence à partir de l'historique dénoisé.
· Effectuez des prévisions de référence avec plusieurs modèles algorithmiques, qui peuvent être entraînés et sélectionnés pour produire des prévisions de ventes de référence

Prévision des ventes pour les biens de consommation durables

Une marque leader d'électroménager faisait face à une demande croissante d'opérations basées sur les données. La marque a tiré parti de la solution Alibaba Cloud AI Supply Chain pour relever les défis de la transformation numérique de sa supply chain.
Diagnostic des stocks et simulation d'optimisation
· Réduisez le cycle de prévision de dix jours à un jour en localisant rapidement les produits et en prenant des mesures basées sur les alertes d'indicateurs de stock
Amélioration de la précision des prévisions
· Améliorez la précision des prévisions de 10 % à 30 % grâce à des algorithmes de prévision par deep learning, et optimisez le marketing en renforçant l'explicabilité de la livraison via une fonctionnalité whitebox pour l'attribution de précision
Augmentation du taux de mise en rayon
· Augmentez le taux de mise en rayon de 2 % en décomposant les résultats de prévision et en les transformant en recommandations de réapprovisionnement exécutables et efficaces grâce à des algorithmes de simulation de stocks

Planification des ressources humaines

Les prévisions de demande à l'heure ou à la minute pour les scénarios industriels nécessitant des ressources humaines permettent une planification précise et réduisent les coûts de main-d'œuvre de plusieurs dizaines de millions de dollars. Exemples : logistique et livraison, service client en ligne, audit de contenu, etc.
Granularité temporelle fine des prévisions
· Réduisez le délai de prévision à quelques heures, voire quelques minutes grâce à des algorithmes de prévision par séries temporelles 5 % à 10 % plus précis que les algorithmes open source (taux de précision horaire de 90 %, taux de précision à la minute de 85 %).
Horizon de prédiction étendu
· Planifiez des prévisions granulaires sur des jours, des semaines, voire des mois à l'avance
Déploiement rapide
· Déployez rapidement à partir de zéro via des configurations, en seulement 3 jours-homme

Prévision des ventes pour le e-commerce

Une célèbre plateforme e-commerce a amélioré la précision de ses prévisions de ventes (5 % de plus que les algorithmes open source) et son taux de mise en rayon, réduisant les jours de rotation des stocks. Cela lui a permis de déplacer les produits en prévente et les produits phares vers les centres logistiques de proximité (FDC), raccourcissant considérablement les délais de livraison et améliorant l'expérience client tout en réduisant les coûts logistiques.
Prévision précise
· Garantissez la précision et la stabilité des prévisions grâce à un algorithme intégré de prévision par séries temporelles
· Comparez avec les principales fluctuations historiques pour améliorer la précision des prévisions en annotant et en mettant à jour le calendrier des campagnes marketing à l'aide d'algorithmes
Haute efficacité
· Exécutez des millions d'échantillons en parallèle sur plusieurs serveurs et GPU pour garantir une haute efficacité de prévision
· Réduisez la consommation de mémoire d'un facteur trois à cinq grâce à des données de séries temporelles optimisées, réduisant les coûts de ressources cloud

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Sécurité et conformité

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  • RGPD
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  • ISO 27001
  • PCI DSS
  • PCI 3DS
  • Rapport SOC

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