Corée du SudDistribution et commerce en ligne2019 – en coursE-mart
Prévision de la demande par IA SAIcast et commande automatique
L’IA d’E-mart fait mieux que la commande manuelle dans 92 groupes de produits sur 98 lors d’un projet pilote, et 2 magasins passent à la commande entièrement automatique
Problématique
E-mart exploite environ 140 hypermarchés, qui vendent chacun plus de 70 000 références plus de 340 jours par an. Les employés prévoyaient manuellement les ventes à 1 semaine, ce qui entraînait du gaspillage, des ventes perdues par rupture de stock et des surstocks, en particulier pour les promotions dont la demande varie avec des baisses de prix limitées dans le temps.
Approche
La filiale informatique du groupe, Shinsegae I&C, a conçu SAIcast, un moteur de prévision dans le cloud sur AWS, entraîné sur 2 ans de données de ventes avec environ 40 variables. Lors d’un projet pilote en octobre 2019 dans 2 magasins couvrant 10 000 produits, il a surpassé les prévisions manuelles dans 92 des 98 groupes de produits, et après 1 mois de vérification, ces magasins sont passés à la commande automatique sans intervention humaine. Une deuxième version pour les articles en promotion a été testée dans environ 140 magasins et sur quelque 50 000 références en avril 2020 ; les prévisions alimentent le système de commande, qui passe les commandes de chaque magasin et entrepôt.
Chiffres clés
Enseignement
E-mart a comparé l’IA aux prévisions manuelles catégorie par catégorie avant d’automatiser les commandes, et a utilisé un modèle distinct pour les articles en promotion. L’entreprise n’a pas communiqué d’économies sur le gaspillage ni sur les stocks.
Catégories
- Taille
- Grande entreprise
- Fonction de l’entreprise
- Logistique et chaîne d’approvisionnement
- Type d’innovation
- Innovation de procédé
- Technologie d’IA
- Analyse prédictive et apprentissage automatique
- Mode d’adoption
- Codéveloppement avec un partenaire
- Type de preuve
- Déclaration de l’entreprise
Sources
Résumés des sources
Byline Network décrit la manière dont Shinsegae I&C a conçu et testé SAIcast, à partir d’une présentation de Shinsegae I&C et d’AWS. Il rapporte le projet pilote d’octobre 2019 dans 2 magasins (10 000 produits, IA meilleure dans 92 groupes sur 98, erreur inférieure de 18 %), le passage de ces magasins à la commande automatique et le test d’avril 2020 d’un modèle pour articles en promotion dans environ 140 magasins et 50 000 références, où la comparaison de précision donnait un rapport de 82 à 18 en faveur de l’IA. Il évoque aussi les doutes exprimés sur le terrain quant à la faisabilité et à la rentabilité.
Money Today décrit SAIcast comme une plateforme cloud qui prédit les ventes quotidiennes par produit à partir de centaines de variables comme la météo, les prix, les promotions et la saison. Les prévisions sont transmises au système de commande, qui commande les quantités nécessaires pour chaque magasin et entrepôt. Le média indique que le système a réduit le gaspillage, les ventes perdues par rupture de stock et les surstocks, sans donner de chiffres.
Les informations complètes figurent dans les sources d’origine.