Data Science et intelligence artificielle au service de la supply chain

Les données sont au cœur de nos projets. En premier lieu, car l’analyse quantitative est complémentaire aux observations terrain et aux entretiens qualitatifs en phase de diagnostic. En second lieu, car elles soutiennent avec précision les besoins, contraintes et gains économiques, sociaux et environnementaux qui fondent nos recommandations.

Chez Newton.Vaureal Consulting, cette dimension quantitative est un fil rouge de nos missions : de la collecte de données pour laquelle nous accompagnons nos clients de manière étroite à la mise en œuvre des recommandations.

Afin d’exploiter au mieux les données, nous nous appuyons sur des outils de business intelligence performants offrant : une capacité à traiter de grands jeux de données, une modélisation rigoureuse des données en lien avec le métier et un partage interactif des analyses réalisées à l’aide de tableaux de bord selon des axes multiples : intra-site et inter-sites, flux et coûts complets, géographique et temporel.

Cet outillage nous permet en premier lieu d’établir un diagnostic rapide et précis et d’identifier les premières sources de gains, et en second lieu de modéliser les projections d’activité indispensables à garantir la pertinence de nos recommandations. 

Notre cabinet de conseil intervient dans différents secteurs

Grands groupes, Institutions, PME, nous disposons des ressources pouvant accompagner des entreprises de toute taille et en toute circonstance (de la vision long terme à l’accompagnement en situation de crise)

La Supply Chain rentre de plain-pied dans les sites industriels. La gestion des approvisionnements des sites nécessite une meilleure collaboration avec les fournisseurs, une intégration des cours d’usine dans la chaine des flux

Nos interventions sont tournées sur des problématiques d’organisation et de gestion des flux physiques ou sur des études prospectives liées aux territoires. Nos domaines d’intervention portent sur la logistique urbaine, le report modal ou l’empreinte carbone.