Etude de cas

Comment optimiser sa gestion de l’offre de 89 % ?

Optimisation de la gestion de l’offre

Schéma des ventes selon les différents cas entre notre moteur d’ia, modèle de glissement et la réalité

Contexte

Cas client

L’un de nos clients, négociant en matériaux de construction, nous a sollicité dans le cadre de l’optimisation de son processus d’achat et d’approvisionnement. 

► L’objectif : Assurer la disponibilité produit tout en évitant les ruptures de stock et les surstocks afin d’améliorer la satisfaction client. 

Le responsable des approvisionnements rencontre des difficultés pour assurer le bon niveau de stock suite aux pénuries : trop de stock et la valorisation s’envole, pas assez et c’est la satisfaction client qui chute.

L’hypothèse : si nous arrivions à avoir des prévisions de vente fiables, il serait alors possible d’optimiser chaque étape de la stratégie de l’offre. 

La réponse : RMAN Sync a développé un moteur intelligence artificielle, permettant de prédire les ventes de manière fiable en intégrant les dernières recherches et les dernières technologies sur le sujet.

Prédiction

Prédiction des ventes

Notre moteur de prédiction des ventes a une fiabilité moyenne de 89% au mois dans le cadre des ventes de matériaux de construction. Notre moteur d’IA utilise différents modèles d’intelligence artificielle pour optimiser l’apprentissage, le temps de traitement et la fiabilité des prédictions suivant la catégorie de produit. De plus, il tient compte de données endogènes comme les activités extraordinaires (promotion, braderie, saisonnalité) et exogènes (météo, période COVID).

Tableau des ventes selon les différents cas entre Notre moteur d’ia, modèle de glissement et la réalité

Optimisation

Optimisation des approvisionnements

Ayant une bonne idée de ce qu’il va se passer dans le temps, nous avons pu mettre en pratique cette hypothèse de travail pour optimiser l’amont de la chaîne dans le cas du client. C’est-à-dire à partir des prévisions de ventes, nous avons pu optimiser les préconisations d’achat afin de sécuriser le stock, améliorer les achats et perfectionner les approvisionnements.

évolution des stocks et de la stratégie d’approvisionnement

Notre moteur d’IA re-calcule quotidiennement les éléments permettant d’évaluer le passage d’une commande chez un fournisseur :  éclatement de commande, délai de livraison réellement constaté par article ainsi que la tendance des dernières livraisons, qualité de livraison, délais de prise en compte de la commande “ARC”, la fiabilité du transporteur, parmi d’autres facteurs. 

Le moteur d’IA préconise un stock minimum pour passer une commande de 587 unités. La commande doit donc être réalisée la semaine du 11/01/2021 pour éviter les ruptures. Hors lors de la passation de la commande, le franco n’est pas atteint. Notre moteur d’IA va chercher à optimiser cette commande en fonction des autres prédictions de vente des produits du fournisseur pour attendre le franco avec des produits qui ne plombent pas les stocks. 

Synthèse de l’étude client

Dans ce cas client, il s’agit d’une optimisation de l’offre et principalement les approvisionnements et les stocks, mais notre moteur d’IA peut intervenir pour optimiser les atteintes de BFA, l’impact environnemental ou encore les cessions inter-dépôts. Optimiser son flux amont, c’est bien … MAIS ce n’est pas suffisant. Il faut penser la stratégie de l’offre dans sa globalité avec la gestion de son portefeuille fournisseurs, les objectifs de croissance de l’entreprise, etc.

Vous aussi, vous souhaitez  optimiser votre offre ?

Rencontrons-nous !

Démonstration-rman-sync