Flowlity
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Flowlity lance Co-planner dans le répertoire des applications ChatGPT
Flowlity a rendu son Co-planner disponible dans le répertoire des applications ChatGPT, ouvrant un accès conversationnel aux données opérationnelles de planification Supply Chain.
Selon Karim B., CTO et cofondateur de Flowlity, les planificateurs peuvent interroger ChatGPT sur les sites présentant une alerte de couverture, l’évolution de la prévision d’un produit ou les commandes en retard. Flowlity récupère ensuite les données de planification concernées et réalise l’analyse.
Flowlity met en avant la planification probabiliste comme une voie pratique au-delà des flux de travail de supply chain basés sur Excel
Flowlity continue de positionner la planification probabiliste, la prévision de la demande et l'optimisation des stocks comme une voie pratique pour s'éloigner des workflows de supply chain basés sur Excel. Le signal produit est particulièrement pertinent pour les fabricants et les équipes mid-market gérant la variabilité fournisseur et l'incertitude de la demande.
La pertinence pour la planification est claire : le Probabilistic Forecasting et l'Inventory Optimization peuvent aider les équipes à prioriser les décisions de réapprovisionnement, d'achat et de fournisseurs en situation d'incertitude. La question opérationnelle est de savoir comment les recommandations sont expliquées et examinées avant qu'elles n'influencent les engagements de stocks.
Plus de détails sont disponibles dans le hub de ressources Flowlity.
Il s'agit d'un signal Radar utile car l'AI Supply Chain concerne de plus en plus la gestion de l'incertitude, et pas seulement l'automatisation des prévisions. Flowlity mérite d'être suivi lorsque les recommandations probabilistes aident les planificateurs à passer de la gestion de crise sur tableur à des décisions de stock gouvernées.
Flowlity lance Forecast Studio pour rendre les prévisions de demande IA plus transparentes
Flowlity a présenté Forecast Studio, un espace permettant aux planificateurs de comprendre, analyser et ajuster les prévisions de demande générées par l’IA avant qu’elles alimentent les décisions de stock et d’approvisionnement.
La fonctionnalité affiche les prévisions IA avec la demande réelle et les tendances historiques, permet des ajustements manuels fondés sur le contexte métier, compare plusieurs scénarios et met en évidence les principaux drivers comme la saisonnalité, les tendances et les signaux externes.
La transparence ne doit pas se limiter à une visualisation. Un workflow gouverné de planification Supply Chain doit conserver séparément le baseline statistique, la proposition IA, les ajustements manuels, les hypothèses de scénario et la prévision finale approuvée.
Les contrôles essentiels concernent la propriété de chaque modification, les preuves qui la justifient, la comparaison au baseline avec le Forecast Value Added et la publication contrôlée vers l’APS, l’ERP ou la BI.
