A-sis planche sur 3 cas d'usage en matière de Machine Learning

Après avoir renforcé ces dernières années ses compétences
en matière de Recherche Opérationnelle & Data Science
via la création d'un pôle dédié constitué de docteurs en
recherche appliquée, en data science et optimisation, l'éditeur français A-Sis a identifié trois axes de travaux R&D en matière de Machine Learning, mis en lumière par une étude des cas d'usage possibles. « La Supply Chain est un domaine idéal pour l'application du Machine Learning qui permet d'agir, entre autre, sur les niveaux des stocks, la relation client, la prévision de la demande, les achats, la planification de la production, la gestion du transport, ... » souligne Evelyne Raynaud, directrice Produit chez A-sis. Les trois cas d'usage sur lesquels travaille actuellement l'éditeur de solutions informatique de gestion de l'exécution de la suppy chain (WMS, TMS, OMS) sont : la planification des ressources au travers de la prévision de la charge, l'amélioration du réapprovisionnement picking pour pallier les ruptures de manière anticipée et l'optimisation de l'échantillonnage pour sélectionner les pièces en réception lors des opérations de contrôle qualité. JLR
Photo : Evelyne Raynaud,
directrice Produit chez A-sis