Le projet vise à intégrer les prévisions de demande aux processus d'achat, à un portail des fournisseurs et à la réception des matériaux, en utilisant des modèles prédictifs et l'automatisation pour anticiper les besoins, planifier les achats et organiser les flux de réception en fonction de la capacité réelle de l'opération. La solution relie également la communication avec les fournisseurs, la logistique et les portails historiques opérationnels, créant un système qui génère plus de fluidité, réduit les goulots d'étranglement et évite les matériaux excédentaires ou manquants en stock.

Le principal défi était de consolider différentes sources de données - historiques des ventes, bons de commande, informations sur les fournisseurs, statut logistique, planification et infrastructure physique - dans une seule architecture analytique capable de prédire avec précision les demandes. Il était nécessaire de transformer les données brutes en informations appelées, d'assurer la qualité et la réalité de ces données et de générer des informations qui pourraient être appliquées directement aux décisions opérationnelles, telles que les ajustements de l'ordre, la réorganisation des reçus et la prévention de l'accumulation en stock.

L'idée centrale était de construire une plate-forme basée sur l'IA, alimentée par des modèles prédictifs qui connectent les données de toute la chaîne logistique et de les transformer en recommandations pratiques pour réduire le risque, améliorer la planification et optimiser les ressources. Cela comprenait l'intégration de sources structurées et semi-structurées, d'assurer l'enrichissement des données, d'appliquer des processus de validation et de fournir des résultats aux tableaux de bord qui soutiennent les domaines opérationnels et stratégiques. Le système a également été conçu pour identifier les échecs, anticiper les besoins de maintenance et améliorer l'alignement entre la production, les achats et la réception.

• Réduction d'arrêt non planifiée par anticipation de défaut

• Diminue des coûts avec la maintenance et l'intervention corrective

• Efficacité et productivité accrues dans la chaîne logistique

• Meilleure vue du cycle de vie des composants et des matériaux

• Décisions basées sur des données réelles et pas seulement l'historique ou le sentiment

• Ajustements plus rapides de la planification opérationnelle et stratégique

• Amélioration de la qualité du service fourni en interne et en externe

• Réduction des coûts d'exploitation et de déchets le long de la chaîne

• Fiabilité et prévisibilité accrue dans les opérations logistiques

• Agilité plus grande dans les réponses aux changements de demande ou aux pauses de la chaîne

• Prise en charge de la priorisation de l'équipe et de l'allocation des ressources

• Connexion de toute la chaîne logistique avec des pratiques alignées sur l'industrie 4.0, favorisant un environnement plus automatisé, intelligent et efficace