Imaginez-vous vous préparer pour un événement important. Pour vous préparer, vous êtes allé sur Amazon pour en commander les essentiels de dernière minute pour votre occasion . Vous appuyez sur commande et boum, vos envois arriveront 5 jours avant le jour où vous en aurez besoin , tout est parfait. Deux jours plus tard, vous recevez une mise à jour Amazon sur votre commande, votre l’expédition arrivera plus tard que prévu initialement, pour être précis, environ 3 jours APRÈS votre événement ! Souci instantané de savoir où d’autre vous obtiendrez ces articles essentiels s’installe. Ce scénario est la même réalité fréquente et dévastatrice de l’industrie de la distribution. Si vous êtes un distributeur, vous ajoutez probablement quelques jours, voire quelques semaines, à votre date prévue de livraison auprès d’un fournisseur. Pourquoi votre livraison est-elle en retard et quels facteurs contribuent à un retard de livraison ? La réponse peut aller de la provenance de votre livraison aux conditions ou aux problèmes technologiques. Quelle que soit la cause, vous dépensez de l’argent en fonds de roulement et en temps précieux.En raison des problèmes de chaîne d’approvisionnement existants, il est essentiel de recevoir des délais de livraison précis de la part des fournisseurs, mais comment y parvenir ? avec autant de facteurs externes incontrôlables ? La La réponse simple est avec l’apprentissage automatique.
Qu’est-ce qu’un délai de livraison d’un fournisseur ?
Le délai de livraison d’un fournisseur est le délai indiqué entre le moment où une commande est reçue par le fournisseur et expédiée ou distribuée. En termes simples, il s’agit du temps nécessaire au fournisseur pour préparer la commande en vue de la livraison. Ce délai est vital dans le concept global de résilience de la chaîne d’approvisionnement, en particulier au sein du secteur de la distribution. Distributeurs compter sur sur ceci étant donné le délai de livraison planifier et équilibre fonds de roulement et stocks. Inefficacités peut être vu dans la capacité pour fournisseuses avec précision et opportun fournir distributeurs avec le délais de livraison dont ils dépendent si fortement. par conséquent Les distributeurs se retrouvent face à des incertitudes telles qu’une abondance dangereuse de fonds de roulement, des stocks insuffisants, et encore plus des clients inquiétants, déçus et mécontents.
Améliorer l’efficacité des délais de livraison des fournisseurs grâce à l’apprentissage automatique
Avec les conséquences considérables de délais d’approvisionnement imprécis si extrêmes, obtenir une meilleure estimation que celle que le fournisseur vous donne est d’une grande valeur des distributeurs des Pour y parvenir, les fournisseurs et les distributeurs se sont tournés vers l’un des impératifs technologiques les plus tendances., apprentissage automatique (ML). ML est un mathématiques avancées basé sur un modèle application de l’artificiel jeintelligence qui a la capacité d’apprendre et de prédire de manière indépendante au moyen de expérience. Accordé à Jonathan Bein, associé directeur chez Distribution Strategy Group, utilisant AI and ML techniques, les fournisseurs peuvent réduire leurs délais de livraison d’environ 30 à 60 %. En utilisant ML,des facteurs tels que le produit categorie et distance d’expédition peut être appris et peut aider ce fournisseur à fournir à ses clients de distribution le meilleur accroitre d’un délai que possible à un niveau très élevéer érabilité que les humains seuls. Les fournisseurs doivent entretenir cette relation avec les distributeurs car ils sont le lien avec le client, et le ML peut être ce support.
DataXstream OMS+ia
DataXstream contribue à faire progresser la chaîne d’approvisionnement en aidant les clients à être résilients en cas de perturbation de la chaîne d’approvisionnement grâce à OMS+ Task Management, qui permet au service client representatives sur plusieurs sites – centres d’approvisionnement , usines de raffinage ,et centres de distribution – de communiquer entre eux. Plus qu’un simple courrier électronique, OMS+ Task Management augmente l’efficacité des processus en sensibilisant aux documents de vente (devis, commandes, livraisons) qui nécessitent une action immédiate pour faire avancer le processus. DataXstream de OMS+ia combine les concepts de gestion des commandes complexes et de visibilité de bout en bout avec des capacités d’automatisation intelligente et de ML. le ML ccomposant de de OMS+ia permet aux représentants du service client de trouver des matériaux et des clients plus rapidement, faisant ainsi progresser le dans l’ensemble processus de délai de livraison. Ceci réinventé interface utilisateur rationalise les processus de vente complexes, permet aux fournisseurs de visualiser l’inventaire sur plusieurs sites, et permet aux utilisateurs finaux de bénéficier du ML.
