Temps de lecture : 3 minutes

How do agents differ from traditional rules?

Réponse :

Agents learn autonomously and continuously validate outcomes against fresh data, whereas rules are static and need to be updated manually based on gut feelings.

Autres questions fréquemment posées :

Quelles sont les principales fonctionnalités de Flowlity pour optimiser la planification Supply Chain ?

Comment nettoyez-vous les historiques de données (demandes, ventes, etc.) ?

Peut-on simuler des scénarios de planification (what-if) ?

Comment Flowlity se compare-t-il aux systèmes APS traditionnels comme FuturMaster ou AZAP ?

Flowlity peut-il s’intégrer dans un processus S&OP (Sales & Operations Planning) ?

Combien de temps dure un projet Flowlity typiquement, de l’initiation au déploiement ?

Comment mettre en œuvre une planification collaborative efficace ?

Est-il possible de gérer des contraintes logistiques du type camions complets ou MOQ ?

Quels sont les paramètres pris en compte pour calculer les quantités à commander ?

Pourquoi instaurer la planification collaborative avec les fournisseurs ?