Prévision des ventes  –

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"Apport de l'Intelligence Artificielle dans les prévisions de la demande" Table ronde Supply Chain Village Octobre 2020

Voir la vidéo : PARTIE 1 – PARTIE 2 – PARTIE 3

•  Article Février 2018 (Supply Chain Magazine)

• Première édition des rencontres IA & Supply Chain en partenariat avec le Master Supply Chain Internationale

• Supply Chain Village : interview

• Agora de la Supply Chain : Impacts des évènements ou facteurs exogènes sur les ventes avec Régis BOURBONNAIS

Janvier 2017 :

Quelles sont les méthodes de prévision des ventes ? Comment évaluer et améliorer leur qualité ? Comment concevoir des systèmes intégrés de prévision ? Les auteurs apportent des réponses opérationnelles à ces questions. En effet, une parfaite maîtrise de la prévision de la demande conditionne, pour l'entreprise, l'optimisation de la supply chain.

Cette 6e édition est profondément remaniée et enrichie de nouveaux exercices d'application. Les méthodes de prévision (détection des valeurs anormales, analyse de saisonnalité, lissage exponentiel, modèle explicatif et économétrique…) sont présentées avec rigueur et pédagogie. Les nouvelles tendances telles que la prévision collaborative (GPA, CPFR…), le flowcasting, le DDMRP ainsi que l'analyse prédictive et le Big Data sont aussi exposées. Les méthodes de prévision sont illustrées par des exemples concrets empruntés à différents secteurs d'activité et segmentées selon l'horizon de prévision (tactique, stratégique). L'environnement du système de prévision est aussi abordé : conception du système d'information, évaluation de la qualité de la prévision, principaux choix informatiques.

Afin que le lecteur puisse refaire les exercices et utiliser par lui-même les différentes méthodes de prévision, les données utilisées ainsi que les exercices corrigés sur tableur sont disponibles par téléchargement.

Plus qu'un livre sur la méthodologie de la prévision des ventes, notre volonté est d'apporter des réponses à des problèmes concrets. Cet ouvrage s'adresse à tous les professionnels (demand planner, chef de produit, supply chain manager, approvisionneur, commercial…) concernés par la prévision de la demande, ainsi qu'aux étudiants en gestion des Universités et des Écoles de Commerce.

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