Die richtige Menge
zur richtigen Zeit.

Oui, les fluctuations saisonnières et les jours fériés sont pris en compte dans les prévisions

Notre solution d'IA est rentable presque immédiatement, car notre intelligence artificielle est immédiatement prête à être utilisée grâce à l'apprentissage des données historiques. Cela signifie que les entreprises n'ont pas à passer par de longues périodes de formation ou par de longues phases de mise en œuvre pour bénéficier des avantages de la solution.

Il s'agit d'un avantage décisif de notre solution d'IA, car l'IA a déjà appris comment se comportent les ventes sur la base de données historiques. Les données historiques sont utilisées pour entraîner l'IA, établir des prévisions précises sur la demande de biens et créer des analyses. Les utilisateurs peuvent ainsi bénéficier immédiatement des informations obtenues grâce à ces analyses.

En outre, la solution permet d'identifier des tendances et des modèles qui auraient pu passer inaperçus auparavant. Cela peut permettre de prendre des décisions plus rapidement, ce qui entraîne une augmentation immédiate des ventes.

Un autre aspect qui contribue à une rentabilité immédiate est l'interface conviviale et la facilité d'utilisation intuitive de la solution. Par conséquent, les employés n'ont guère besoin de temps pour se familiariser avec le logiciel. La formation est généralement courte et efficace, ce qui signifie que l'équipe est rapidement opérationnelle pour tirer parti de la solution.

La rentabilité immédiate se reflète également dans la capacité à utiliser les ressources de manière plus efficace. Grâce à une planification précise des ventes, les entreprises peuvent éviter les stocks excédentaires, réduire les coûts d'inventaire et améliorer l'efficacité de leurs chaînes d'approvisionnement.

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Non, aucune connaissance préalable particulière n'est requise pour utiliser notre système. La prise en main est volontairement simple afin que vous puissiez commencer les travaux de prévision rapidement et facilement. Notre objectif est de rendre le processus aussi convivial que possible afin que vous puissiez vous concentrer sur votre cœur de métier sans avoir à vous familiariser avec des détails techniques complexes.

Facile à utiliser :
L'interface utilisateur et les fonctions de notre système sont intuitives et clairement structurées. Même sans connaissances informatiques approfondies, vous pouvez facilement visualiser, analyser et intégrer les données prévisionnelles dans vos processus de commande. Les fonctions les plus importantes sont conçues de manière à être accessibles en quelques clics, et l'évaluation des prévisions est automatisée. Cela signifie que vous n'avez pas à vous soucier du calcul manuel des quantités commandées ou des analyses de données complexes.

Soutenu par notre assistance 24 heures sur 24 :
En cas de questions ou de difficultés, un interlocuteur personnel est toujours disponible pour vous aider. Nous proposons une assistance complète, de la configuration initiale à l'utilisation quotidienne du système. Si nécessaire, notre équipe vous aidera également à adapter le système à vos besoins individuels et veillera à ce que tout fonctionne correctement.

Bref, vous n'avez pas besoin de connaissances préalables particulières. Notre système est conçu pour être facile à comprendre et à accéder à tous. En même temps, vous pouvez toujours compter sur notre équipe d'experts lorsque vous avez besoin d'aide. Ainsi, nous veillons à ce que vous puissiez travailler de manière optimale avec les prévisions dès le départ, sans longues périodes d'entraînement ni obstacles techniques.

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Afin de développer un modèle d'apprentissage automatique efficace et puissant, la sélection et la qualité des données d'entraînement sont cruciales. Seules vos données de vente sont pertinentes pour la formation à l'IA. Ces données comprennent des informations détaillées sur le nombre et le type de produits vendus sur différentes périodes. Les données sur les ventes sont essentielles car elles révèlent les tendances du comportement d'achat des clients, révèlent les fluctuations saisonnières et identifient les tendances essentielles pour prévoir les ventes futures et optimiser les niveaux de stocks.

1. Pertinence et qualité des données :

Il est important que les données soient exactes et fiables. Des données inexactes ou trompeuses peuvent fausser le modèle et conduire à des résultats incorrects. La qualité des données inclut également la cohérence, l'exhaustivité et l'actualité des données.

2. Diversité des données :

Diversité des fonctionnalités : Afin de construire un modèle robuste, il est important de disposer d'une variété de caractéristiques (caractéristiques) qui couvrent divers aspects du problème à résoudre.

Une variété d'exemples : Un ensemble de données diversifié garantit que le modèle n'est pas uniquement formé sur des modèles ou des stéréotypes spécifiques. Cela permet d'éviter le surajustement et améliore la capacité du modèle à se généraliser à de nouvelles données inconnues.

3. Données d'annotation :

Étiquetage : Des données étiquetées sont requises pour les algorithmes d'apprentissage supervisé. Cela signifie que chaque point de données doit être associé à la bonne réponse ou à la bonne classification.

Qualité de l'étiquette : La précision des étiquettes est cruciale. Des données mal étiquetées peuvent donner lieu à un modèle inexact. Il est important que les étiquettes soient cohérentes et précises, ce qui est souvent garanti par des vérifications manuelles ou des processus d'assurance qualité automatisés.

4. Volume de données :

Quantité de données suffisante : En général, plus il y a de données, mieux c'est. Un volume important de données aide le modèle à identifier de meilleurs modèles et à comprendre des relations plus complexes. Cependant, il faut également trouver un équilibre entre la quantité de données et les coûts de traitement.

Équilibre des classes : Pour les problèmes de classification, il est important que les différentes classes soient représentées de manière équilibrée dans l'ensemble de données afin de garantir un modèle équilibré.

Quoi qu'il en soit, toutes les données doivent toujours être pertinentes, de haute qualité, diversifiées et disponibles en quantité suffisante pour former un modèle performant. Une collecte et une préparation minutieuses des données sont donc essentielles au succès de l'apprentissage automatique.

Pour des raisons d'analyse, nous exportons également les quantités retournées et livrées ainsi que les données de base des articles.

1. Dates de retour: Ces données fournissent le nombre de produits invendus. Cela contribue à améliorer la qualité des produits et la satisfaction des clients. Les données relatives aux retours peuvent également aider à identifier des tendances susceptibles d'indiquer des problèmes lors du processus de commande, ce qui contribue à réduire les retours futurs.
2. Données relatives à la quantité à livrer: Les informations sur les quantités de marchandises livrées sont essentielles pour planifier le réapprovisionnement et éviter les goulots d'étranglement ou les surstocks. Ces données permettent de faire des prévisions plus précises sur les commandes futures et de rendre ainsi la chaîne d'approvisionnement plus efficace.
3. Données de base de l'article: il s'agit notamment d'informations détaillées sur chaque produit, telles que les descriptions des produits, les catégories, les prix, les tailles et les couleurs. Les données de base des articles sont importantes pour classer correctement les produits et identifier les relations entre les différents attributs et les chiffres de vente. Ils constituent la base d'une analyse bien fondée.

En combinant ces types de données, des décisions bien fondées peuvent être prises en fonction non seulement des chiffres de vente, mais également d'autres aspects de la chaîne d'approvisionnement. En fin de compte, cela se traduit par une efficacité accrue, des économies de coûts et une plus grande satisfaction des clients.

Notre méthodologie garantit que toutes les données pertinentes sont collectées et analysées pour obtenir les meilleurs résultats possibles. La protection et la sécurité des données sont toujours maintenues afin que vos données restent sécurisées et confidentielles.

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Le délai de mise en œuvre de foodforecast dépend de divers facteurs, notamment de la complexité de vos systèmes, du nombre de sites à intégrer et des exigences spécifiques de votre entreprise. Il s'écoule généralement de 4 à 8 semaines entre le premier entretien avec l'expert et le début du projet pilote ou la fourniture de prévisions.

1. Discussion avec des experts et analyse des besoins :
La première étape est une consultation détaillée au cours de laquelle nos experts travailleront avec vous pour analyser vos défis et vos objectifs actuels. Cela permet de déterminer quels modules et fonctions de foodforecast offrent la plus grande valeur ajoutée à votre entreprise. Sur la base de cette analyse des besoins, nous créons un concept individuel adapté à vos besoins. Cette phase jette les bases de l'ensemble de la mise en œuvre et est cruciale pour éviter des retards ultérieurs.

2. Préparation technique et intégration :
Au cours de cette phase, la connexion technique de foodforecast à vos systèmes existants est préparée. Cela inclut l'intégration des interfaces et la configuration des flux de données nécessaires aux prévisions. La durée de cette étape dépend fortement de la complexité de votre environnement informatique et du nombre d'ajustements nécessaires.

Troisième phase pilote :
Après la mise en place technique, la phase pilote commence. Pendant cette période, les prévisions sont testées dans un environnement réel et ajustées si nécessaire. Cette phase de test est importante pour garantir l'exactitude des prévisions et leur intégration parfaite dans votre flux de travail. Pendant la phase pilote, nos experts vous assisteront et vous aideront à peaufiner.

4e phase de planification :
Au cours de cette phase, nous travaillons ensemble pour découvrir comment nos modules créent la plus grande valeur ajoutée pour vous et votre entreprise. Sur cette base, nous élaborerons votre package individuel. Nous sommes toujours à votre disposition pour vous fournir une assistance et de nouvelles améliorations afin de garantir un fonctionnement sans faille.

Selon la situation initiale, la mise en place de Foodforecast nécessite un délai total de 4 à 8 semaines. Cette période comprend la planification, la mise en œuvre technique, la phase pilote et le lancement final. Une coordination précoce est cruciale pour une mise en œuvre sans heurts afin que toutes les étapes nécessaires puissent être planifiées et mises en œuvre de manière optimale. Si des ajustements supplémentaires ou des intégrations complexes sont nécessaires, le processus peut également prendre plus de temps. Dans tous les cas, nous vous guiderons de près à travers toutes les phases et veillerons à ce que vous puissiez profiter des avantages de FoodForecast le plus rapidement possible.

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