Demand sensing – qu’est-ce que c’est ?
Le demand sensing, ou prévision de la demande en temps réel, est une méthode avancée qui utilise les données de la chaîne d’approvisionnement, l’IA et l’apprentissage automatique pour établir des prévisions à court terme de la demande sur la base des signaux actuels du marché. Elle diffère des prévisions traditionnelles basées sur les données historiques de vente, car elle analyse les informations actuelles telles que les transactions POS, les tendances météorologiques, le sentiment sur les réseaux sociaux ou les changements de comportement des consommateurs. Dans le secteur alimentaire, elle permet de réduire le gaspillage alimentaire, d’optimiser les stocks et de réagir aux fluctuations de la demande, par exemple celles causées par les promotions ou les conditions météorologiques.
FAQ
En quoi la détection de la demande diffère-t-elle de la prévision traditionnelle de la demande ?
La prévision traditionnelle repose sur des séries chronologiques issues de données historiques pluriannuelles, en supposant une répétition des saisonnalités, tandis que la détection de la demande intègre des données en temps réel provenant de nombreuses sources, améliorant ainsi la précision des prévisions à court terme jusqu’à 40 %. Cette méthode réduit le temps de réaction aux événements du marché, tels que les tendances soudaines ou les perturbations de l’approvisionnement.
Comment la détection de la demande soutient-elle le secteur alimentaire ?
Dans le secteur alimentaire, le demand sensing analyse les données du commerce électronique, les niveaux de stocks des distributeurs et les indicateurs macroéconomiques, permettant une planification précise de la production, du réapprovisionnement et de l’allocation des stocks, ce qui réduit les ruptures de stock et les excédents de produits périphériques tels que les fruits frais. Les entreprises alimentaires gagnent en agilité, par exemple en adaptant de manière dynamique leurs calendriers de production à la demande réelle.
Quelles technologies utilise la détection de la demande ?
Les technologies clés sont l’IA, l’apprentissage automatique et l’analyse des mégadonnées pour traiter des signaux tels que les ventes en temps réel, les prévisions météorologiques ou les données concurrentielles ; par exemple, les modèles d’auto-apprentissage mettent automatiquement à jour les prévisions. Dans le contexte de Foodcom, cela favorise une gestion efficace des stocks de matières premières alimentaires.
