Les collecteurs et les négociants en céréales sont confrontés à de coûteuses incertitudes quant à leurs marges, car la récolte et les ventes ne sont guère prévisibles
Compte tenu notamment de la complexité de la structure de la chaîne d'approvisionnement (nombre élevé de produits, de points de stockage, de clients, de modes de transport), les capacités de planification et les outils actuels sont limités, ce qui rend difficile la mise à jour des plans en fonction de changements soudains d'hypothèses
- 15 à 20 % de réduction des coûts logistiques
- Réduction de 15 % des émissions de CO2
- Processus de planification fortement simplifiés
Étape 1 — Développement d'un jumeau numérique
- Gestion centralisée de toutes les données de la chaîne d'approvisionnement, y compris les données qui ne sont pas gérées dans l'ERP ou tout autre système (par exemple, les caractéristiques des silos)
- Intégration des données commerciales, pour mesurer l'impact de toute décision sur les marges commerciales
Étape 2 — Développement d'un module de planification à long terme
- Algorithme d'optimisation avancé pour proposer le meilleur plan, prenant en compte des centaines de contraintes et de paramètres, axé sur les coûts et la réduction des émissions de CO2
- Développement d'une interface pour éviter le syndrome de la « boîte noire » et permettre aux utilisateurs de « forcer » certaines contraintes ou flux logistiques (pour refléter des situations particulières)
- Un nouveau plan ou scénario peut être publié en quelques minutes
Étape 3 - intégration des capacités de prévision des récoltes et de prévision des ventes, outil de planification de l'alimentation directe
- Combinaison d'une interface conviviale pour mettre à jour rapidement les prévisions « humaines » et d'une IA pour prendre en compte les données historiques, les données des clients (par exemple, l'avancement de l'exécution des contrats) et les données externes
- Utilisation intégrée pour la chaîne d'approvisionnement et les équipes commerciales