Agents IA - Planning & Forecasting automatisé

Un dashboard, une multitude d'agents spécialisés à votre service.

Pourquoi des agents IA?

Les outils de planification classiques demandent encore beaucoup d'intervention manuelle et vos équipes perdent leur temps à éteindre des incendies au lieu de construire l’avenir.
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Les agents IA de Flowlity automatisent votre Supply Chain de bout en bout – de la donnée à la génération de commandes – pour que vos équipes se consacrent enfin à l’essentiel : votre croissance.

Sans agents IA

Des semaines pour assainir la demande historique.

Des prévisions personnalisées et des feuilles de calcul cloisonnées.

Des macros de tableur pour respecter les MOQ et les délais.

Nouvelles prévisions de SKU créées à partir de zéro sur la base de votre intuition.

Avec AI Agents

Quelques minutes pour détecter et corriger les anomalies.

Prévisions de niveau data science mises à jour chaque semaine.

Des plans optimisés mathématiquement tous les soirs.

Décollages instantanés similaires à ceux d'un SKU.

« Avec les agents de Flowlity, nous avons réduit les déchets  de 18 % et réduisez le temps de planification de 5 %. »

Directeur de la chaîne d'approvisionnement

Marque mondiale de cosmétiques

Présentation des agents

Agent des anomalies — Faites confiance à vos données

Signale et remplace automatiquement :

Ruptures de stock et pertes de ventes

Spikes promotionnels

Valeurs aberrantes ponctuelles

Bruit de lancement et de fin de vie

Résultat : un signal de demande passée nettoyée prêt pour le modèle de prévision.

Agent de prévision — L'IA aux commandes

Ensemble de modèles statistiques et de machine learning ajustés par SKU

Des tests rétrospectifs continus avec les tableaux de bord MAE et RMSSE (et plus encore)

Support natif pour la saisonnalité, les tendances, les cycles de vie et les événements

Résultat : des gains de précision des prévisions allant jusqu'à +25 points par rapport à la référence.

Agent de similarité — Accélérez la création de nouveaux objets

Insertions dans les noms et les descriptions des produits

Notation numérique et catégorique de la distance (prix, catégorie, taille,...)

Les 5 meilleures références similaires suggérées avec confiance%

Résultat : des courbes de demande fiables le premier jour du lancement.

Agent de planification — Exécution automatisée des approvisionnements

Optimisation nocturne en respectant :

Délais, fréquences de commande, MOQ, tailles des lots, chargements complets

Stocks et tampons de sécurité à plusieurs échelons

Objectifs de niveau de service, de coût et de capacité

Résultat : un plan fraîchement préparé avec toutes les contraintes intégrées chaque matin, prêt à être validé

Agent de simulation — Simulations automatisées de stratégies d'inventaire

Exécute automatiquement une simulation pour évaluer les meilleures configurations en termes de stratégies d'inventaire :

Minimiser les pertes de ventes et les pénuries

Minimiser les coûts de conservation des stocks

Assurez-vous d'atteindre vos objectifs en matière de chaîne d'approvisionnement

Résultat : Vous n'aurez plus d'excuses pour ne pas atteindre vos objectifs en matière d'inventaire et de niveau de service

OBTENIR UNE DÉMO

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Conçu pour les équipes Supply Chain modernes.

Agent de promotion

Optimisez la profondeur et le calendrier des remises.

Agent de tarification

Recommandations de prix dynamiques basées sur l'élasticité.

Agent de données

Discutez de vos données par chat et créez automatiquement des graphiques et des rapports.

FAQ

Tout ce que vous avez besoin de savoir se trouve ici

How do agents differ from traditional rules?

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

Can I override an agent’s suggestion?

Absolutely – every recommended change can be approved, edited, or rejected.

Do I need a data-science team to run this?

No. Flowlity provides the models and infrastructure; you just connect the data. A domain expert or key user is the ideal driver for our agent module.