Terra
Technology annonce la disponibilité immédiate de Demand Sensing 4.2,
Multi-Enterprise Inventory Optimization 4.2 et Transportation
Forecasting 4.2. Les perfectionnements apportés aux produits améliorent
les performances de la chaîne logistique ? travers des situations
commerciales variées et des déploiements multinationaux plus vastes afin
d’assurer une meilleur service ? ses clients, une trésorerie disponible
et une augmentation du rendement sur les capitaux investis. Les
nouvelles capacités de traitement des sources d’informations externes
avec des données « bruitées » offrent une prédiction plus exacte de la
demande, même sur des marchés volatiles.

« Les sociétés ont du mal ? améliorer l’exactitude de leurs prévisions
face aux conditions changeantes du marché », explique Steven Steutermann
dans le rapport de recherche de Gartner publié en en novembre 2012 Supply
Chain Research Roundup, 2013: Demand Management. « La
volatilité de la demande compromet l’exactitude des prévisions de la
demande. Les conditions économiques changent les habitudes d’achat des
consommateurs, le mélange de produits dans les portefeuilles et les
suppositions de base et elles compliquent davantage le processus de
prévision des volumes promotionnels. Les faits historiques ? eux seuls
ne suffisent plus pour prédire la demande avec exactitude ».

Les nouvelles fonctions des produits aident les fabricants ? relever ces
défis, ? contrer les coûts de la volatilité du marché et ? réduire les
stocks requis pour servir leurs clients.

Demand Sensing

• Les nouvelles capacités de cartographie tridimensionnelle offrent la
  flexibilité nécessaire pour modéliser des articles dans des réseaux de
  distribution complexes. Ceci permet aux sociétés de prendre en charge
  un éventail plus vaste de situations commerciales, de mieux promouvoir
  la croissance sur les marchés émergents et de s’adapter aux
  changements de réseaux issus d’activités comme les fusions, les
  acquisitions ou les ventes d’actifs.
• L’augmentation de l’efficacité du moteur permet une évolutivité
  supplémentaire afin de prendre en charge des implantations
  internationales plus vastes, traitant beaucoup plus d’opérations sans
  augmenter les délais d’exécution.
• Les nouvelles fonctions de gestion des exceptions assurent des
  résultats significatifs lors de l’utilisation de données
  potentiellement « bruitées » provenant de sources extérieures, comme
  des partenaires commerciaux. L’extraction sûre des informations
  prédictives issues de ces flux de données permet ? Demand Sensing de
  renforcer l’exactitude des prévisions, particulièrement sur les
  marchés volatiles.

Multi-Enterprise Inventory Optimization

• Les capacités de modélisation renforcées permettent aux fabricants de
  mieux répondre aux besoins des détaillants, au coût le plus faible
  possible et en utilisant des niveaux de services spécifiques aux
  clients pour le même produit au sein d’un seul entrepôt. ?? travers la
  hiérarchisation des expéditions depuis le centre de distribution, les
  fabricants peuvent honorer leurs engagements de services avec un stock
  total moindre.
• Les nouvelles fonctions de flexibilité prennent en charge toute une
  série de situations commerciales et de conditions variées en matière
  de distribution qui sont impliquées dans les déploiements
  internationaux. Par exemple, les contraintes d’entreposage assurent
  l’optimisation des stocks sans surcharger des entrepôts plus petits ???
  une préoccupation importante sur les marchés émergents.
• L’amélioration de l’expérience des utilisateurs offre des interfaces
  visuelles plus riches ainsi qu’une validation et des rapports sur les
  contraintes, renforçant ainsi la productivité des utilisateurs.

Transportation Forecasting

• L’amélioration de la modélisation des promotions fournit une meilleure
  visibilité sur l’impact promotionnel sur les voies maritimes. Les
  sauts inattendus dans le transport dus aux promotions tendent ?
  représenter ce qu’il y a de plus cher et de plus perturbant pour les
  professionnels en logistique. Une visibilité plus importante permet
  aux affréteurs de réduire leurs coûts, d’améliorer la rentabilité et
  de collaborer de façon proactive avec les transporteurs pour répondre
  aux besoins promotionnels.
• L’utilisation des données sur les détaillants pour améliorer les
  prévisions de transport est désormais prise en charge. Les fabricants
  peuvent encore plus tirer profit d’investissements dans des centres
  d’archivages de données sur les signaux de la demande afin d’améliorer
  l’exactitude des prévisions de transport.

« Nos clients changent constamment pour mieux servir leurs détaillants
et leur clientèle, gérant la volatilité continue sur les marchés,
saisissant les opportunités de croissance et améliorant leur mélange de
produits ? travers des acquisitions et des ventes d’actifs », a déclaré
Robert F. Byrne, président et directeur général de Terra Technology. «
Ces améliorations de produit permettent aux fabricants d’anticiper
correctement les commandes ? travers un éventail plus vaste de
situations commerciales internationales et quelles que soient les
conditions du marché ».

?? propos de Terra Technology

Terra Technology fait appel ? des formules mathématiques meilleures afin
de détecter la demande, d’optimiser les stocks et de prédire les besoins
en transport et entreposage pour certaines des sociétés les plus
réputées au monde, notamment Shell, Procter & Gamble, Unilever,
Mondel??z, Kimberly-Clark, Kraft Foods, ConAgra Foods, General Mills,
Kellogg et Campbell Soup. Terra a inventé la détection de la demande en
2002 et c’est la première société ? avoir systématiquement utilisé les
données des détaillants pour améliorer le rendement de la chaîne
logistique et les services, couper les stocks et réduire les
gaspillages. Des informations sur la façon dont Terra permet une chaîne
logistique réellement intégrée se trouvent sur terratechnology.com.

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être considéré comme officiel. La seule version du communiqué qui fasse
foi est celle du communiqué dans sa langue d???origine. La traduction
devra toujours être confrontée au texte source, qui fera jurisprudence.