Les modèles prédictifs permettent d’analyser le comportement des clients et de leurs achats, afin d’identifier des opportunités pour augmenter les ventes, pour créer des programmes de fidélisation des clients existants ou pour le développement de nouveaux produits, toujours en réduisant le temps de mise sur le marché. En même temps, la planification des achats sera focalisée et réduira la quantité d’achats, les inventaires de matières premières et les obsolescences.

InnovLOG aide ses clients à avoir une meilleure compréhension des flux de matières et des informations et à éviter les coûts associés à la mauvaise prise de décisions. Au moyen de l’analyse des données historiques des ventes, l’entreprise sera en mesure d’anticiper et planifier la demande de ses produits avec plus de certitude. Il sera possible de prévoir les demandes saisonnières, d’adapter les opérations et de réduire les coûts opérationnels, afin de répondre aux besoins des clients.

L’équipe de chercheurs d’InnovLOG est aussi en mesure de développer des outils d’analyse prédictive qui améliorent la productivité opérationnelle ainsi que la prise de décisions stratégiques avant que les évènements arrivent. La convergence des capacités d’intelligence artificielle (IA, traitement de la donnée, Big Data), permet d’adapter automatiquement les processus logistiques en fonction de variables plus près de la réalité.

InnovLOG exploite les capacités de l’intelligence artificielle pour aider les entreprises à mieux gérer leurs stocks et ressources de manutention. L’analyse prédictive permet d’augmenter l’efficacité avec une meilleure utilisation des espaces de stockage, une réduction des temps de préparation des commandes ainsi que la réduction des efforts des employés.

Aussi, l’exploitation du machine Learning et de l’intelligence artificielle permet à l’entreprise de mieux prédire ses approvisionnements. Ceci a comme impact de réduire les stocks de sécurité, de réduire le niveau du capital immobilisé et d’augmenter ainsi le fond de roulement.

Dans le cas du transport, l’analyse prédictive va rendre une entreprise capable d’ordonnancer ses flux de transport avant même la préparation des commandes. Ceci lui permettra d’optimiser les coûts et les opérations, de planifier en avance ses besoins en ressources humaines et en équipements.

Il devient alors envisageable de passer à une gestion du processus de transport en flux tirés par la demande du client final, même si celle-ci n’est pas encore exprimée sous forme de commande ferme. Ceci rendra aussi plus facile pour les entreprises la mutualisation de leur activité de transport avec d’autres partenaires.