Évolution des goûts et des attentes



L'évolution des goûts des consommateurs et la volatilité des produits de base ont un impact sur vos bénéfices. La fluctuation de la demande, les goulots d'étranglement de l'offre, la durée de conservation des matériaux, les délais de production et les marges minces de papier compliquent la capacité de votre entreprise à assurer la couverture des stocks sans surproduction brute. Faire correspondre la demande et l'offre exige une visibilité et une analyse des données en temps réel, ce qui nécessite des processus S&OP et des capacités de chaîne d'approvisionnement robustes.

Toutefois, les approches et pratiques traditionnelles de S & P font souvent appel à des processus très manuels et cloisonnés, à des cahiers de travail complexes et à des systèmes patrimoniaux désuets. Ces défis limitent votre capacité à analyser les processus et les décisions, à répéter efficacement les succès et à améliorer les performances au fil du temps. Avec l'incertitude croissante du marché et la volatilité de l'offre, votre entreprise sera-t-elle en mesure de supporter ces changements avec sa capacité actuelle ?

 
capture d'écran
Graphique AI

Détail au niveau de la vente au détail

Exploiter les données à une plus grande profondeur de détail pour produire des prévisions au niveau de l'UGS

PRÉCISION ACCRUE


La prévision est le fondement du processus de S&OP, mais elle est trop souvent mal alignée sur la demande des consommateurs. Les approches traditionnelles et les systèmes existants ne permettent pas d'exploiter efficacement toutes vos sources d'information. Le moteur AI de Rubikloud ingère et analyse les données de chacune de vos sources déconnectées, compensant les lacunes d'information, pour extrapoler et produire des prévisions au niveau du SKU qui s'alignent précisément sur la consommation réelle.

RENDEMENT DES INVESTISSEMENTS


%

AMÉLIORATION DE LA PRÉCISION DES PRÉVISIONS AU NIVEAU DU SKU

Les clients constatent généralement une amélioration de 33 % des prévisions au niveau de l'UGS

Graphique AI

Améliorer l'efficacité de la planification

Efficacité du processus de planification de l'entraînement grâce à l'automatisation des décisions alimentée par l'IA

AUTOMATISATION DE LA DÉCISION DU HARNAIS


La prévision et la planification de la demande sont des étapes essentielles du processus de S&OP, mais elles nécessitent des étapes très manuelles et complexes qui rendent difficile leur réalisation efficace. Le moteur AI de Rubikloud prévoit avec précision la demande en temps réel et réinjecte les résultats directement dans vos systèmes existants. Cela permet de transformer les tâches manuelles, d'exécuter les plans de manière transparente et de permettre aux planificateurs et aux équipes de se concentrer sur des opportunités plus stratégiques et à plus forte valeur ajoutée.

RENDEMENT DES INVESTISSEMENTS


Jours

JOURS DE TRAVAIL ÉCONOMISÉS PAR LES EMPLOYÉS AU COURS D'UNE ANNÉE

Le client a économisé 1200 jours d'employés à temps plein dans une année, sur la base d'une réduction de 50 % du temps de planification et d'exécution

Graphique AI

Réduire les stocks excédentaires

Capitaliser sur les prévisions quotidiennes et horaires pour minimiser la surproduction

RÉDUIRE LA SURPRODUCTION


Des prévisions inexactes, la durée de conservation des matériaux et les délais de fabrication sont autant de facteurs qui ont un impact sur votre production. La production de stock de sécurité est une méthode pour atténuer le risque de rupture de stock, mais elle augmente vos coûts de possession. Les modèles d'apprentissage machine de Rubikloud analysent continuellement les données d'expédition, de marché, de point de vente des détaillants, d'ERP et les données externes pour générer des prévisions très précises basées sur la consommation en temps réel. Ces prévisions de demande améliorées permettent aux équipes de réduire les stocks excédentaires, ce qui a un impact sur vos marges et vos résultats.


$ M

IMPACT SUR LA MARGE

Une amélioration de la précision des prévisions au niveau de la catégorie de +7 % a permis de dégager une marge de 39 millions de dollars

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Nos solutions extensibles ingèrent les données de toutes vos sources brutes et les convertissent rapidement en un modèle de données propre et utilisable. Cela libère les ressources internes et permet une intégration transparente dans vos systèmes existants.

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