Les entrepôts et les opérations de la chaîne d'approvisionnement sont confrontés à des défis importants liés à l'inadéquation de l'offre et de la demande, qui est à l'origine d'environ 90 % des perturbations. Ces décalages entraînent des surstocks, des ruptures de stock, une augmentation des coûts opérationnels et l'insatisfaction des clients. Les méthodes de prévision traditionnelles peinent souvent à fournir des prévisions précises en raison de l'évolution rapide des conditions du marché, ce qui empêche les entreprises de se préparer de manière adéquate aux fluctuations de la demande. Ce manque de précision entraîne un gaspillage des ressources, des retards de livraison et des pertes de revenus.

La prédiction de la demande par l'IA améliore la prise de décision et optimise l'allocation des ressources en analysant les données historiques et en temps réel. Des secteurs comme le commerce de détail et l'automobile ont atteint des vitesses de livraison de 20 à 30 % plus rapides et des coûts logistiques de 15 à 20 % inférieurs, ce qui rend les chaînes d'approvisionnement plus agiles et plus rentables.

Réduire les coûts de logistique et de gestion des stocks de 15 à 20 % en optimisant l'affectation des ressources et en minimisant les déchets.

Accélérer les délais de livraison de 20 à 30 % grâce à des prévisions précises de la demande et à des processus rationalisés.

Améliorer la précision des commandes et la fiabilité des livraisons, ce qui permet de fidéliser les clients.