AI 134 · IA chaîne du froid

Shelf Life Prediction

Prévoit la période à venir à partir de la tendance des enregistrements et explique le niveau de confiance et les facteurs qui influencent la prévision. Sources de données : Mouvements de stock, Articles de stock, Entrepôts, Événements caméra.

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EstimationType de module
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Ce que vous pouvez demander à ce module

Touchez une question suggérée ou saisissez la vôtre ; la réponse est générée instantanément à partir des données de démo. Dans les modules vision, vous pouvez aussi importer une photo dans la démo en direct.

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Quelle est la prévision de mouvements de stock pour les 30 prochains jours ?

Prévision (30 prochains jours)

Indicateur	Dernière valeur	Dans 30 jours (prévision)	Tendance mensuelle	Confiance
Mouvements de stock — Mouvements journaliers	1,00	1,45	+0,01	Faible (R² 0.00, n=16)

Synthèse des données

Mouvements de stock — Mouvement: 23, Quantité entrée: 12 502, Quantité sortie: -10 151
Articles de stock — Références actives: 11, Délai moyen d’approvisionnement: 13 jours
Entrepôts — Entrepôt: 36, Entrepôt frigorifique: 11
Événements caméra — Événement: 4, Événements critiques: 0, Confiance moyenne: 85,95

Actions recommandées

Les indicateurs sont dans la norme. Gardez une saisie régulière ; la précision des prévisions augmente avec le nombre d’enregistrements.

Cette réponse a été produite par le moteur d’analyse local (analyse statistique, sans LLM connecté). Connectez un fournisseur dans Paramètres IA pour des réponses plus riches en langage naturel.

Les réponses sont générées à partir des données de démo par le moteur d’analyse local. Dans votre système, vous pouvez connecter OpenAI, Claude, Gemini ou un modèle sur site.

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Articles de stock
Entrepôts
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