Dans un contexte concurrentiel, les entreprises cherchent à améliorer leurs techniques de gestion pour accroître leur compétitivité. En outre, l’optimisation de la supply chain est devenu un élément crucial de cette compétitivité. Différentes méthodes existent alors pour optimiser la supply chain.
Elément crucial de la Supply Chain, le stock de sécurité est nécessaire au bon fonctionnement de nombreuses entreprises. Son rôle est de pallier tous les risques qui pourraient perturber la gestion des stocks : comportements de la demande, ruptures, délais de production, délais d’approvisionnement, …
Un produit commercialisé depuis 5 ans ne se comporte pas de la même façon qu’un produit tout juste sorti sur le marché. Le cycle de vie d’un produit constitue ainsi une information très utile pour réaliser des prévisions fiables. Mais, de quoi s’agit-il exactement ? Comment le définir ? Comment l’utiliser pour améliorer vos prévisions ?
Aujourd’hui, l’un des objectifs des entreprises agroalimentaires est d’améliorer leur planification et leurs prévisions. Directement liées à la rentabilité de l’entreprise, elles dépendent de nombreux éléments spécifiques au secteur…
La digitalisation des entreprises est une lame de fond qui porte la Supply Chain vers un niveau de compréhension et de finesse d’analyse de l’activité jamais atteints. À la clé, des prévisions optimisées, des risques maîtrisés et une prise de décision facilitée.
Si les entreprises sont aujourd’hui de plus en plus nombreuses à reconnaître la data science comme une solution puissante au service de l’organisation et de la planification, le sujet reste mal maîtrisé et les termes qui y font référence sont souvent employés de façon approximative. Dans ce contexte, il est important de reprendre les bases afin de bien comprendre ce qu’est la data science, pour être en mesure d’en saisir ensuite toutes les opportunités, notamment au service de la Supply Chain.
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