Découvrez comment détecter les incohérences avec le Machine Learning
Découvrez comment SAP Integrated Business Planning (IBP) révolutionne la gestion des chaînes d’approvisionnement grâce au machine learning.
En utilisant des algorithmes avancés, IBP identifie rapidement les anomalies dans les données maîtresses, comme illustré dans notre scénario. Par exemple, lorsque Thomas, responsable de la planification pour EMEA, rencontre un problème avec le plan de transport non mis à jour, IBP utilise le machine learning pour détecter que les données de planification unitaire ont été mal attribuées.
Cette capacité permet à IBP de recommander des ajustements précis et rapides, assurant ainsi une planification optimale et réactive. En intégrant le machine learning, SAP IBP aide les entreprises à minimiser les interruptions opérationnelles, à améliorer l’efficacité et à optimiser la gestion des stocks à travers des insights prédictifs et des recommandations précises basées sur les données.
Retrouvez tous les épisodes
Websérie épisode 1
Optimiser les ressources de production
Dans cet épisode, vous découvrirez comment SAP IBP résout une surcharge de production en redistribuant la charge, tout en optimisant les coûts et les décisions stratégiques.
Websérie épisode 2
Anticiper les variations supply chain
SAP Integrated Business Planning (SAP IBP) optimise la gestion de la chaîne d’approvisionnement en intégrant des fonctionnalités avancées pour la prévision de la demande, la planification de la production, la gestion des stocks et l’analyse de la capacité, assurant une réactivité stratégique aux fluctuations du marché.
Websérie épisode 3
Aligner les plans financiers et opérationnels
SAP IBP simplifie et optimise le processus S&OP en validant précisément le Consensus Demand Plan (CDP) et en permettant des ajustements rapides et informés grâce à son intégration avec SAP Analytics Cloud.
Websérie épisode 4
Détecter les incohérences avec le Machine Learning
SAP Integrated Business Planning (IBP) révolutionne la gestion des chaînes d’approvisionnement en utilisant le machine learning pour identifier rapidement les anomalies dans les données maîtresses, optimiser la planification opérationnelle et améliorer l’efficacité des entreprises grâce à des recommandations précises et des insights prédictifs.
