Gestion des stocks et prévision de la demande

La prévision de la demande utilise des modèles prédictifs et l’apprentissage automatique pour anticiper la demande future en s’appuyant sur les ventes passées, la saisonnalité et les tendances.

Elle permet d’automatiser les commandes, d’éviter les ruptures et les surstocks et d’optimiser la chaîne logistique. Le résultat est une meilleure rentabilité et une gestion plus efficace des stocks.

Les historiques de ventes, les promotions, les données saisonnières, les tendances du marché et les indicateurs économiques. Une collecte et une analyse précises sont indispensables.

Rassemblez et nettoyez vos données, sélectionnez les modèles (régression, séries temporelles, réseaux de neurones) et validez les prévisions en les comparant aux ventes réelles.

Une meilleure planification de la production, une réduction des coûts de stockage et une amélioration de la disponibilité des produits. Les pics de demande peuvent être anticipés et gérés efficacement.

Configurez l’ERP pour générer automatiquement les commandes en fonction des seuils de réapprovisionnement calculés par les prévisions. Coordonnez avec les fournisseurs pour assurer un approvisionnement fiable.

Oui, l’expertise humaine complète les prévisions et tient compte de facteurs externes (tendances, événements). La collaboration entre analystes et algorithmes améliore la précision.

Comparez régulièrement les prévisions avec les ventes réelles, calculez l’erreur moyenne absolue (MAE) ou le MAPE et ajustez vos modèles. La surveillance continue optimise la précision.