New trends in Smart Supply Chain Management : An LSTM-Based Solution

Abstract

Abstract : In the retail industry, supply chain management holds significant importance as it ensures the efficient movement of goods from suppliers to customers. In this intricate and fastpaced environment, the availability of accurate information and data is crucial. Retailers heavily rely on data-driven insights to make informed decisions about inventory management, production planning, distribution, and customer service. The ability to access reliable data and apply the right forecasting methods is paramount for successful supply chain operations in the retail sector. Accurate demand forecasting stands out as a particular challenge within the retail supply chain management. It involves predicting future consumer needs and preferences to align procurement, production, and distribution processes accordingly. A precise and reliable forecast enables retailers to maintain optimal inventory levels, reduce stockouts, avoid overstocking, and enhance overall supply chain efficiency. The purpose of this project is to develop a tool that tackles the issue of insufficient data by scraping data from retail stores. The aim is to enhance forecasting accuracy and efficiency in supply chain operations within the retail industry. By analyzing the latest research and advancements in the field, this project seeks to contribute valuable insights into the potential of deep learning for supply chain management. The ultimate goal is to provide retailers with a reliable tool that empowers them to make informed decisions based on accurate predictions, thereby optimizing their supply chain operations and better meeting customer demands in the dynamic retail landscape. ***

Résumé : Dans le secteur de la vente au détail, la gestion de la chaîne d’approvisionnement revêt une importance considérable car elle garantit le mouvement efficace des marchandises des fournisseurs aux clients. Dans cet environnement complexe et en évolution rapide, la disponibilité d’informations et de données précises est cruciale. Les détaillants s’appuient fortement sur des informations basées sur les données pour prendre des décisions éclairées concernant la gestion des stocks, la planification de la production, la distribution et le service client. La capacité d’accéder à des données fiables et d’appliquer les bonnes méthodes de prévision est primordiale pour le succès des opérations de la chaîne d’approvisionnement dans le secteur de la vente au détail. La prévision précise de la demande constitue un défi particulier au sein de la chaîne d’approvisionnement du commerce de détail. Cela implique de prévoir les besoins et les préférences futurs des consommateurs afin d’aligner les processus d’approvisionnement, de production et de distribution en conséquence. Une prévision précise et fiable permet aux détaillants de maintenir des niveaux de stocks optimaux, de réduire les ruptures de stock, d’éviter les surstocks et d’améliorer l’efficacité globale de la chaîne d’approvisionnement. L’objectif de ce projet est de développer un outil qui s’attaque au problème des données insuffisantes en récupérant les données des magasins de détail. L’objectif est d’améliorer la précision des prévisions et l’efficacité des opérations de la chaîne d’approvisionnement au sein de l’industrie du commerce de détail. En analysant les dernières recherches et avancées dans le domaine, ce projet vise à apporter des informations précieuses sur le potentiel de l’apprentissage en profondeur pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement. L’objectif ultime est de fournir aux détaillants un outil fiable qui leur permet de prendre des décisions éclairées basées sur des prévisions précises, optimisant ainsi les opérations de leur chaîne d’approvisionnement et répondant mieux aux demandes des clients dans le paysage dynamique de la vente au détail.