Construire un workflow gouverné de revue des prévisions IA avant toute connexion au système de planification

Objectif

Créer un workflow contrôlé de Demand Planning dans lequel un modèle IA propose des ajustements de prévision tandis que les planificateurs conservent la responsabilité de l’approbation et de la publication.

Utilisateur cible

Demand planners, responsables S&OP et propriétaires des données de planification.

Entrées

• Historique de la demande
• Prévision baseline
• Précision et biais
• Promotions et événements
• Overrides des planificateurs
• Hiérarchie produit
• Horizon de planification

Architecture

Utiliser une couche IA sandboxée entre les données approuvées et l’APS ou l’ERP. L’IA recommande des changements, mais seules les versions approuvées sont publiées.

Étapes

• Sélectionner un groupe limité de SKU stables.
• Générer ou importer une prévision statistique baseline.
• Demander à l’IA d’expliquer les anomalies et de proposer des ajustements.
• Enregistrer l’input modifié, la recommandation et l’impact attendu.
• Exiger qu’un planificateur accepte, modifie ou rejette la proposition.
• Stocker la prévision approuvée comme nouvelle version.
• Comparer la prévision approuvée au baseline avec le Forecast Value Added.
• Publier uniquement les versions approuvées vers APS, ERP ou BI.

Validation

• Chaque ajustement cite ses données de support.
• La recommandation peut être reproduite.
• Le baseline est conservé.
• Les overrides acceptés et rejetés sont retenus.
• Le workflow peut être arrêté sans affecter la planification de production.

Governance box

• Source de données : historique approuvé et événements métier.
• Propriétaire : responsable Demand Planning.
• Validation : précision, biais et FVA.
• Contrôle de version : baseline, proposition IA et plan approuvé.
• Accès : l’IA recommande ; le planificateur approuve.
• Override manuel : obligatoire.
• Mode d’échec : retour au baseline statistique approuvé.