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Retards de livraison
Retards de livraison de webAI
L'agent webAI pour les retards de livraison a été formé par ISTARI.AI pour déduire des sites web des entreprises comment elles sont affectées par les goulets d'étranglement et les retards de livraison. L'agent identifie également les produits non livrables et les produits dont les délais de livraison sont très longs. Les entreprises confrontées à des problèmes exceptionnels en matière de chaîne d'approvisionnement communiquent fréquemment sur ce point. Sur la base de ces informations, un score individuel d'intensité des retards de livraison est établi pour chaque entreprise. Cet indicateur numérique reflète le degré de centralité de la communication sur les retards de livraison sur le site web de l'entreprise concernée et la fréquence à laquelle les produits non disponibles ou disponibles uniquement avec des délais de livraison très longs sont répertoriés.
Plus ce sujet est important pour l'entreprise, plus il est significatif pour la communication externe de l'entreprise. Par exemple, une entreprise dont toute la gamme de produits ne peut être proposée que sur une base limitée en raison de retards dans les chaînes d'approvisionnement mondiales communique de manière très centrale sur ce sujet. En outre, de nombreux produits proposés par l'entreprise sont actuellement indisponibles ou ont des délais de livraison extrêmement longs.
Notre webAI lit le site web de l'entreprise étudiée et y recherche les parties de texte (paragraphes) qui traitent du thème de la livraison. Pour ce faire, la webAI recherche tout d'abord des mots-clés potentiellement liés à la livraison, puis analyse les paragraphes ainsi identifiés, en déterminant si des problèmes de livraison sont communiqués ou si les produits sont actuellement indisponibles. Si le webAI a attribué un paragraphe correspondant avec une forte probabilité au thème des problèmes de livraison, le webAI se souvient de ce paragraphe et poursuit la recherche. Ainsi, webAI recherche l'ensemble du site web de l'entreprise, ou les sous-pages web "de premier niveau" particulièrement pertinentes s'il s'agit d'un site web très étendu avec des centaines de sous-pages web (pour plus d'informations, voir la publication : Web mining for innovation ecosystem mapping : a framework and a large-scale pilot study (Exploration du web pour la cartographie des écosystèmes d'innovation : un cadre et une étude pilote à grande échelle).
WebAI trouve ainsi un certain nombre de paragraphes par site web d'entreprise qui traitent des problèmes de livraison et des produits qui ne sont pas encore disponibles. WebAI rapporte ensuite ce nombre à la quantité totale de contenu textuel lu sur le site Web. C'est ainsi que webAI détermine une intensité de retard de livraison pour l'entreprise.
L'intensité des retards de livraison ainsi calculée serait de 0,0 pour une entreprise qui ne communique pas sur le sujet et dont aucun produit n'est touché. En revanche, pour l'exemple décrit ci-dessus d'une entreprise dont les chaînes d'approvisionnement mondiales sont perturbées, la valeur pourrait être de 1,36. En revanche, pour une entreprise de commerce électronique proposant des milliers de produits, dont seul un nombre normal est indisponible, la valeur pourrait être de 0,15.
Ainsi, contrairement aux classifications binaires plus simples ("problème de livraison OUI/NON"), webAI produit un score continu au niveau de l'entreprise. Il est ainsi possible de distinguer les entreprises pour lesquelles les problèmes de livraison ne constituent qu'un problème marginal de celles qui sont gravement touchées. Les utilisateurs des données de webAI peuvent ainsi facilement déterminer eux-mêmes à quel point une entreprise doit être affectée par des goulets d'étranglement de l'approvisionnement pour que ces données soient pertinentes pour eux.
À titre d'exemple pour la région DACH (Allemagne, Autriche, Suisse), on peut dire que 40,4 % des entreprises examinées ont un score d'intensité des retards de livraison supérieur à 0,0 et communiquent donc sur le sujet des retards de livraison sous une forme ou une autre sur leurs sites web ou proposent des produits qui ne peuvent pas être livrés (données collectées au quatrième trimestre 2022). Le score d'intensité moyen de ces entreprises est de 0,39, la moitié des entreprises ayant un score supérieur à 0,22. Le score maximum atteint est de 6,60, 8,45% des entreprises ayant obtenu un score de 1,0 ou plus.
Comme tous nos agents webAI, l'agent webAI Delivery Delay a été développé et validé en collaboration avec des experts indépendants. Cela garantit que nous formons l'agent webAI avec de véritables connaissances d'experts et qu'il génère ensuite des résultats de niveau expert. Pour cet agent, ISTARI.AI a collaboré avec des chercheurs du département de géoinformatique - Z_GIS de l'université de Salzbourg. Z_GIS est un centre de compétences établi pour les sciences géographiques, qui est actif dans la recherche et l'enseignement en collaboration avec des partenaires universitaires et industriels.
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