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Le trou noir des stocks : l’IA de prévision de la demande pour éradiquer la démarque inconnue

Maria

Maria

Ingénieur Senior & Spécialiste IA

"En tant que spécialiste de l'IA, cela me fait mal de voir les propriétaires de chaînes de magasins et de boulangeries jeter des centaines de produits à la poubelle chaque semaine alors que leurs magasins manquent de l'article phare un samedi après-midi. L’achat à l’oeil détruit les marges. Je construis des modèles de prédiction de la demande qui croisent votre historique de ventes avec des données externes pour vous dire exactement ce que vous allez vendre demain, optimisant au millimètre près votre inventaire et éradiquant le gaspillage."

Votre chaîne de magasins perd-elle des milliers d’euros par mois à jeter des produits périmés tout en souffrant de ruptures de stock sur ses articles les plus vendus ?

Dans les entreprises de taille moyenne disposant de plusieurs points de vente (telles que les chaînes de boulangeries, les pharmacies ou les magasins de distribution), calculer la quantité de stock à envoyer à chaque emplacement est un cauchemar. Les managers passent des commandes en fonction de leur intuition ou en examinant les ventes de la semaine dernière, en ignorant les facteurs clés tels que la météo locale, les vacances ou les tendances soudaines. Cela conduit à des étagères vides qui exaspèrent les clients, ou à des entrepôts remplis de marchandises périssables qui finissent à la poubelle, écrasant ainsi la marge bénéficiaire de l'entreprise.

Le piège des commandes à minimum fixe

De nombreux ERP basiques permettent de configurer un « stock minimum » pour lancer une notification d'achat automatique, mais ce numéro est aveugle et statique. Confier vos achats à une règle mathématique rigide dans un marché qui change chaque jour, c'est garantir le gaspillage de votre capital..

Notre solution : modèle de prévision de la demande en IA

Chez LANZA ESTUDIO nous transformons vos données historiques en voyance opérationnelle. Nous formons des modèles de Machine Learning qui analysent votre historique de ventes, en le croisant avec des variables externes en temps réel, pour prédire mathématiquement exactement quoi, combien et où vous allez vendre demain.

  1. Analyse de modèles multivariés : L'IA ne se contente pas de regarder le mois dernier ; Croisez votre historique de trésorerie avec les prévisions météorologiques, les événements locaux et la saisonnalité pour anticiper les pics de demande avec une précision chirurgicale.
  2. Optimisation de la distribution par branche : Le modèle génère des recommandations de distribution automatiques, indiquant à l'entrepôt central exactement combien d'unités envoyer à chaque magasin spécifique en fonction de leur comportement prédictif individuel.
  3. Prévention des pertes (produits périssables) : Pour les entreprises du secteur alimentaire ou de la santé, l'algorithme calcule le point d'achat exact pour garantir que le produit est vendu avant sa date de péremption, minimisant ainsi le gaspillage.
  4. Ajustement dynamique des prix (markdown) : Si l'IA détecte qu'un lot de produits ne sera pas vendu à temps, elle propose automatiquement des promotions ou des remises préventives pour liquider le stock sans assumer des pertes totales.

Le réel impact sur la rentabilité de votre chaîne

  • Éradication des déchets (retrait): Vous réduisez jusqu'à quatre-vingts pour cent les marchandises qui finissent à la poubelle, convertissant ces économies directement en bénéfice net à la fin du mois.
  • Zéro rupture de stock : Vos clients trouvent toujours ce qu'ils recherchent, maximisant ainsi le chiffre d'affaires quotidien et protégeant la réputation de votre marque face à la concurrence.
  • Achats stratégiques et sans stress : Votre service des achats cesse de deviner ou de se battre avec Excels et commence à prendre des décisions basées sur des projections mathématiques hautement fiables.
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