Prédiction des retards de livraison

Être capable d’anticiper efficacement les retards de livraison sur les différentes commandes effectuées est essentiel pour pouvoir prendre les mesures appropriées et minimiser les risques de ruptures de stock en magasin. Les solutions Ekinox pour la prediction des retards de livraison s’intègrent à vos outils existants, afin que vous puissiez récupérer de la manière la plus simple possible le retard potentiel que pourraient avoir vos livraisons pour pouvoir prendre les décisions appropriées

Challenge

Il n’y a rien de plus énervant pour un client que de constater que le produit pour lequel il s’est déplacé est en rupture de stock. Et pourtant, la baisse des stocks a pu être constatée depuis bien longtemps, et les commandes correspondantes effectuée : ce type de problème provient en effet bien souvent d’un retard de livraison.

Être capable d’anticiper efficacement les retards de livraison sur les différentes commandes effectuées est essentiel pour pouvoir prendre les mesures appropriées et minimiser les risques de ruptures de stock en magasin.

Solution

Notre solution s’intègre à vos outils existants, afin que vous puissiez récupérer de la manière la plus simple possible le retard potentiel que pourraient avoir vos livraisons pour pouvoir prendre les décisions appropriées.

Elle base ses prédictions non seulement sur le point de départ et d’arrivée du produit à livrer et l’historique des livraisons similaires, mais aussi sur des informations externes telles que les jours de fêtes et de vacances scolaires, la météo ou encore les événements prévus dans la zone géographique concernée.

Technologies

• Modèles de Deep Learning de type LSTM
• Modèles ensemblistes de type Gradient Boosting

Sources de données

• Historiques des temps de livraison des commandes
• Point de départ et d’arrivée de la livraison
• Météo
• Fêtes et vacances scolaires
• Évènements publiques prévus
• etc