ActivePlanning

ActivePlanning associe le machine learning à des modèles statistiques éprouvés pour détecter les évolutions de la demande au moment où elles se produisent, sur l’ensemble des canaux, des sites et des délais d’approvisionnement. Chaque évolution des prévisions est accompagnée de ses facteurs explicatifs, permettant ainsi aux planificateurs de consacrer leur temps à l’action plutôt qu’à chercher à comprendre a posteriori les raisons des variations.

Le réapprovisionnement en continu équilibre les niveaux de service et l’investissement en stocks, en recalculant le plan à mesure que les conditions évoluent, sans attendre le traitement par lots de la nuit. Chaque commande est accompagnée de son raisonnement. Les acheteurs peuvent ainsi lui faire confiance, l’ajuster ou la laisser s’exécuter automatiquement.

L'allocation optimise le positionnement des stocks entre les magasins, les canaux et les différents nœuds de distribution, en équilibrant les signaux de la demande, les objectifs de stock et les contraintes du réseau. Les recommandations sont recalculées en continu à mesure que les conditions évoluent, afin d’aider les équipes à positionner les stocks là où ils sont le plus susceptibles de contribuer au niveau de service, aux ventes et à la marge. Une visibilité intégrée permet aux planificateurs de comprendre les raisons qui sous-tendent chaque décision d’allocation.