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Méthode · Opérations & supply chain

Forecast & Inventory Model

Une méthode pour prévoir la demande et fixer stocks de sécurité et logique de réapprovisionnement – pour que les décisions de stock reposent sur la demande attendue et les délais.

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De quoi s’agit-il ?

Le Forecast & Inventory Model relie une prévision de demande aux décisions qui en dépendent : quoi commander, quand, et où le stocker. Il tient compte de la saisonnalité, des promotions, des tendances et des délais de votre chaîne d’approvisionnement.

Le modèle est conçu pour être utilisé par votre équipe. Il signale les exceptions au lieu d’exiger une vérification manuelle de chaque produit.

Quand l’utiliser : Utilisez-le lorsque les ruptures ou le surstock sont fréquents, lorsque les délais d’approvisionnement sont longs, ou lorsque le stock est réparti entre plusieurs entrepôts et modèles logistiques.

Ce que nous analysons

  • Historique des ventes
  • Délais d’approvisionnement
  • Saisonnalité et promotions

Ce que vous obtenez

  • Une prévision de la demande
  • Une logique de réapprovisionnement
  • Des niveaux de stock de sécurité

Comment ça fonctionne

  1. Nettoyer l’historiquePréparer l’historique des ventes et le corriger des ruptures de stock et des événements ponctuels.
  2. PrévoirModéliser la demande en intégrant saisonnalité, promotions et tendance.
  3. Fixer stocks de sécurité et points de commandeTraduire prévision et délais en logique de commande.
  4. SurveillerSuivre la précision des prévisions et traiter les exceptions.

Les décisions que nous éclairons

  1. Définir les niveaux de stockOpérations & supply chain
  2. Améliorer les prévisionsOpérations & supply chain

KPI typiques

  • Précision des prévisions
  • Taux de disponibilité
  • Jours de couverture

Où cette méthode est utilisée

ServicePrévision

Forecasting & Inventory

Prévisions et aide à la décision pour les stocks et la disponibilité – pour détenir le stock qui se vend, là où il se vend, sans…

Appliquer cette méthode à votre activité ?

Nous pouvons réaliser une première évaluation sur vos données et montrer ce que la méthode changerait dans vos décisions.

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