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Améliorer la performance OTIF de l’entrepôt grâce à l’IA

Contexte

Le département logistique de cette entreprise industrielle internationale utilisait un KPI pour l’expédition de pièces de rechange, qu’il appelait OTIF : On Time In Full. Ce KPI représente le pourcentage d’expéditions qui arrivent à destination à temps, par rapport au délai de livraison promis au moment de la commande. CROPLAND a été sollicité pour analyser les causes profondes des échecs OTIF dans le processus logistique et déterminer les éléments clés qui influencent l’OTIF du client.

Objectifs de la collaboration

Pour identifier les déterminants de l’OTIF, différents jeux de données issus de multiples processus métier tels que la préparation de commandes, la facturation, les achats, le picking en entrepôt, l’expédition, … ont été connectés et analysés à l’aide d’algorithmes avancés de Big Data Analytics. Ensuite, un algorithme d’IA a été mis en œuvre afin d’exécuter des prédictions en temps réel sur le système TIC opérationnel.

Résultats

Grâce à cela, notre client a pu atteindre ses objectifs OTIF en identifiant les causes profondes des échecs OTIF. Cette amélioration de la communication client a entraîné une hausse sensible de la fidélité des clients.

Technologie Préparation des données I R I Intelligence artificielle

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