Drive AI

Prévisions et planification de scénarios fondés sur l'IA

Réservez une démonstration !

À une époque où les marchés sont inconstants, les chaînes d'approvisionnement volatiles et les attentes des clients en constante évolution, le coût d'une erreur de prévision est stupéfiant : 20 à 30 % de réduction des ventes !

L'année dernière, de nombreux équipementiers automobiles ont perdu des revenus en raison d'erreurs de prévision. Les équipementiers européens ont perdu des millions au profit de leurs concurrents chinois en sous-estimant la demande de véhicules électriques. Récemment, une pénurie de semi-conducteurs a coûté 210 milliards de dollars à l'industrie, laissant des voitures inachevées et des objectifs de production réduits.

Ne laissez pas les incertitudes macroéconomiques altérer vos résultats.

Tirez parti de notre accélérateur de prévisions et de planification de scénarios basé sur l'IA pour anticiper une demande précise, optimiser les stocks et garantir la prévisibilité financière avec une agilité opérationnelle.

Permettre aux équipementiers d'établir des prévisions fiables

Améliorer l'expérience des clients

Accroître la réactivité du marché et permettre une meilleure satisfaction de la demande. Réduire les temps d'attente et les ruptures de stock grâce à une meilleure prévision de la demande.

Améliorer l'efficacité opérationnelle

Réduire les inefficacités dans la planification des stocks et permettre une gestion durable de la chaîne d'approvisionnement. Optimiser l'assortiment grâce à des prévisions rationalisées de volumes plus faibles.

Maximiser la performance financière

Équilibrer la planification des flux de trésorerie et la gestion des réserves pour améliorer l'efficacité du fonds de roulement. Améliorer les marges bénéficiaires en minimisant l'imprévisibilité budgétaire.

Répondre aux besoins de l'industrie automobile en matière de prévisions

Forcastra AI est une solution à base de ML qui utilise des techniques d'apprentissage profond pour gérer le mouvement de centaines de variantes de véhicules et de milliers de SKU de pièces afin de fournir des prévisions. Elle utilise des ensembles de données de séries temporelles améliorées par de multiples sources de données qualitatives pour atteindre une grande précision. Les informations fournies par Forcastra AI permettent de réduire l'incertitude, de diminuer les surcoûts et d'améliorer l'allocation des ressources pour les équipementiers.

Planification de scénarios et simulation pour une prise de décision proactive

Intégration de l'IA générique avec des interfaces en langage naturel pour une grande accessibilité

Apprentissage machine/apprentissage profond modulaire pour des mises en œuvre plus rapides

Des solutions de prévision essentielles pour les entreprises dans toute la chaîne de valeur de l'automobile

1. Dealer sales green

Prévisions de ventes des concessionnaires

Améliorer l'affectation des véhicules grâce aux tendances des ventes au niveau de la concession
Améliorer la visibilité des performances des concessionnaires
Améliorer la stratégie de vente et de marketing
Améliorer l'alignement entre le stock et la demande du marché

2. Vehicle demand green

Prévision de la demande de véhicules

Minimiser les excédents de production et les ruptures de stock
Meilleure réactivité du marché
Améliorer l'efficacité de la production
Améliorer l'expérience de vente des clients

3. Warranty claims green

Prévision des réclamations au titre de la garantie

Réduire les coûts de service imprévus
Préparer les centres deservice à des rappels ou à des charges de service élevées
Réduire l'imprévisibilité financière
Améliorer l'affectation des ressources et gérer efficacement les réserves financières

4. Inventory optimization green

Optimisation des stocks

Obtenir des prévisions tout au long de la chaîne d'approvisionnement afin d'éviter les surstocks et les pénuries
Réduire les coûts de détention des stocks et augmenter la rotation des stocks
Améliorer les flux de trésorerie

5. Serviceable parts green

Prévision des pièces de rechange

Assurer des niveaux de stock optimaux
Réduire les retards et les interruptions de service
Améliorer la satisfaction des clients grâce à un service plus rapide

6. Predictive maintenance green

Maintenance prédictive

Prévoir les défaillances des composants pour réduire le temps d'entretien
Réduction des temps d'arrêt non planifiés des véhicules
Réduction des réparations imprévues
Augmentation de la durée de vie du véhicule

exemples de réussites

Transformer les prévisions de stocks pour un constructeur automobile asiatique

Un grand équipementier automobile asiatique était confronté à des difficultés pour gérer un vaste catalogue de pièces détachées et d'accessoires distribués par un large réseau d'ateliers, de détaillants et de centres de service. L'excès de stock et l'obsolescence des pièces étaient des points critiques. Nous nous sommes associés à eux pour développer un système de prévision avancé basé sur l'IA de Forcastra. En analysant les modèles de demande, la saisonnalité, les tendances régionales et les données historiques des ventes, le modèle a amélioré la précision des prévisions. Le résultat ? Des coûts d'inventaire réduits, des opérations de chaîne d'approvisionnement rationalisées, une allocation des ressources optimisée et une disponibilité des pièces en temps voulu pour les clients.

Des économies de 0,5 million de SAR par an pour un distributeur automobile

Un distributeur automobile de premier plan dans la région MENAT souhaitait réinventer son modèle de prévision des ventes. Nous nous sommes associés à eux pour créer un modèle de prévision des ventes pour les accessoires automobiles et les pièces détachées, aligné sur leur campagne de vente. Nous avons utilisé un modèle ML développé sur Forcastra AI pour permettre la prévision des SKU avec une précision de 93%. L'entreprise a constaté une rationalisation du processus de commande, une réduction de l'inventaire, des stocks non mobiles et du taux de rebut, permettant une économie potentielle récurrente de 0,5 million de SAR par an.

Prenons contact !

Ingénierie numérique

Entreprise intelligente

Expérience et conception