Prévisions avancées pour réduire les coûts d'inventaire

Dans l'environnement commercial compétitif d'aujourd'hui, une gestion efficace des stocks est un facteur stratégique clé pour réduire les coûts et augmenter la satisfaction des clients. L'une des manières les plus efficaces d'y parvenir est à travers des prévisions avancées.

Le plaidoyer pour les prévisions avancées

Le cas des prévisions avancées est convaincant. C’est une approche stratégique qui tire parti des technologies de pointe et des méthodologies pour prédire les tendances et comportements futurs, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées et d’optimiser leurs opérations.

Les statistiques constituent l'épine dorsale de tout modèle de prévision. Cependant, les prévisions avancées vont au-delà des méthodes statistiques traditionnelles. Elles emploient des techniques statistiques complexes telles que l'analyse multivariée, l'inférence bayésienne et les simulations de Monte Carlo. Ces techniques permettent une compréhension plus nuancée des données, en tenant compte de multiples variables et de leurs interdépendances.

L'analytique avancée est un autre pilier des prévisions avancées. Elle implique l'utilisation d'algorithmes sophistiqués capables d'apprendre à partir des données, d'identifier des motifs et de faire des prédictions. L'apprentissage automatique, une sous-catégorie de l'analytique avancée, permet aux modèles d'améliorer leur précision au fil du temps, en apprenant de leurs erreurs et en affinant leurs prédictions.

Les modèles de grandes données sont essentiels à la prévision avancée. L'avènement des grandes données a fourni aux entreprises une mine d'informations. La prévision avancée tire parti de ces données, utilisant des modèles de grandes données pour traiter et analyser de grands ensembles de données diversifiés. Ces modèles peuvent gérer des données structurées et non structurées, offrant une vue plus holistique des facteurs influençant les tendances futures.

L'intelligence artificielle (IA) a révolutionné la prévision. Les algorithmes d'IA, comme les réseaux neuronaux et les modèles d'apprentissage profond, peuvent modéliser des relations complexes et non linéaires que les méthodes statistiques traditionnelles ne peuvent pas. Ils peuvent s'adapter à de nouvelles données et à des conditions changeantes, les rendant particulièrement utiles pour la prévision dans des environnements dynamiques et incertains.

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Les avantages de la prévision avancée sont évidents. Selon une étude de McKinsey permettant une prévision avancée basée sur les moteurs sous-jacents de la demande plutôt que sur les résultats passés, améliore la précision des prévisions de 10 à 20 pour cent. Cela se traduit par une réduction potentielle des coûts d'inventaire de 5 pour cent et des augmentations de revenus de 2 à 3 pour cent (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas).

Ces avantages soulignent la valeur de la prévision avancée dans le paysage commercial actuel axé sur les données. En exploitant les statistiques, l'analytique avancée, les modèles de grandes données et l'IA, les entreprises peuvent non seulement prédire l'avenir mais aussi le façonner.

Étude de cas : IKEA et la prévision prédictive basée sur l'IA

IKEA, un géant du commerce de détail mondial, a développé un outil avancé qui améliore considérablement la précision de ses prévisions de demande. Cet outil, connu sous le nom de « Demand Sensing », utilise l'intelligence artificielle et tire parti à la fois des données existantes et nouvelles pour offrir des insights de prévision très précis.

Avant la mise en œuvre de Demand Sensing, IKEA était confronté à des défis tels que la surstockage ou la sous-stockage, les opportunités de revenus manquées et l'allocation inefficace des ressources. Ces problèmes étaient particulièrement significatifs compte tenu de l'ampleur des opérations d'IKEA, qui impliquent d'estimer les produits nécessaires pour plus de 450 magasins IKEA et plateformes de commerce électronique à travers 54 marchés.

L'implémentation du système prédictif basé sur l'IA a conduit à une amélioration significative de la précision des prévisions de ventes et à une réduction des erreurs de prévision. Le système peut utiliser jusqu'à 200 sources de données pour chaque produit pour calculer les prévisions et prédire la demande future de manière plus intelligente et efficace. Les facteurs d'influence considérés par le système incluent les préférences d'achat pendant les festivals, l'influence des changements saisonniers sur les modèles d'achat, et les prévisions météorologiques.

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Les résultats ont été impressionnants. Avec l'outil de Sensing de la Demande, IKEA a atteint un niveau de prévision acceptée proche de 98%, avec seulement 2% corrigé. Cela représente une amélioration significative par rapport à la prévision acceptée précédente de 92% et 8% corrigé.

L'implémentation de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement d'IKEA à travers l'outil de Sensing de la Demande démontre le pouvoir transformateur des systèmes de prévision avancés dans l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et de la satisfaction client.

Éléments des coûts d'inventaire qui sont réduits grâce à la prévision avancée

La prévision avancée réduit principalement deux éléments des coûts d'inventaire (figure 1):

Coûts de détention et Coûts de rupture de stock

1. Coûts de détention Les coûts de détention, également connus sous le nom de coûts de portage, sont les coûts associés au stockage de l'inventaire invendu. Ces coûts peuvent être significatifs et incluent plusieurs composants :

Coûts de stockage : Cela inclut le coût de l'espace d'entrepôt, des services publics et de la sécurité. Plus une entreprise possède d'inventaire, plus elle a besoin d'espace pour le stocker.

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Assurance et Taxes : Les entreprises doivent assurer leur inventaire contre la perte ou les dommages. Elles peuvent également devoir payer des taxes sur leur inventaire, selon les réglementations locales.

Amortissement : Avec le temps, certains types d'inventaires peuvent perdre de la valeur. Cela est particulièrement vrai pour les biens périssables, les articles saisonniers ou les produits ayant un cycle de vie court.

Coût d'opportunité : L'argent immobilisé dans l'inventaire aurait pu être utilisé à d'autres fins, telles que l'investissement dans de nouvelles opportunités commerciales ou le remboursement de dettes. Cela est connu sous le nom de coût d'opportunité de détention de l'inventaire.

Dans un bilan, les coûts de détention apparaissent généralement sous la rubrique Inventaire dans la section des Actifs courants. Cependant, certains composants des coûts de détention (comme l'amortissement, l'assurance et les taxes) peuvent apparaître sous différentes rubriques, telles que Dépenses.

2. Coûts de rupture de stock : Les coûts de rupture de stock surviennent lorsqu'une entreprise est à court d'un article particulier et ne peut pas répondre à la demande des clients. Ces coûts peuvent être directs ou indirects :

Ventes Perdues : Si les clients ne trouvent pas les produits qu'ils recherchent, ils peuvent choisir de faire leurs achats ailleurs, entraînant ainsi des ventes perdues.

Insatisfaction des Clients : Les ruptures de stock peuvent entraîner l'insatisfaction des clients et nuire à la réputation d'une entreprise. Avec le temps, cela peut entraîner une perte de fidélité des clients et une diminution des ventes.

Coûts d'Expédition Accélérée : Dans certains cas, une entreprise peut choisir de prendre en charge les frais d'expédition accélérée pour honorer une commande client et éviter une rupture de stock.

Les coûts de rupture de stock n'apparaissent généralement pas directement dans le bilan. Cependant, ils peuvent affecter indirectement plusieurs domaines des états financiers. Par exemple, des ruptures de stock fréquentes peuvent entraîner une diminution des Revenus de Ventes. Avec le temps, cela pourrait impacter le Revenu Net et les capitaux propres de l'entreprise.

Les systèmes de prévision avancés peuvent aider les entreprises à optimiser leurs niveaux de stock, réduisant à la fois les coûts de détention et de rupture de stock. En prédisant avec précision la demande, les entreprises peuvent s'assurer d'avoir juste la bonne quantité d'inventaire - ni trop, ni trop peu. Cela peut entraîner des économies de coûts, une augmentation des ventes et une amélioration de la satisfaction client.

Mise en Œuvre de la Prévision Avancée

La mise en œuvre de la prévision avancée implique 5 étapes (figure 2):

1. Collecte de données : La première étape de la mise en œuvre de prévisions avancées consiste à collecter des données historiques de ventes, ainsi que toute autre donnée pertinente telle que les activités promotionnelles, les indicateurs économiques et les tendances du marché. Avec l'avènement du big data, les entreprises peuvent désormais collecter et traiter de vastes quantités de données en temps réel. Ces données peuvent provenir de diverses sources telles que les registres de transactions, les interactions avec les clients, les médias sociaux et les bases de données externes. Les données collectées sont ensuite nettoyées et transformées dans un format adapté à l'analyse.

2. Sélection du modèle : L'étape suivante consiste à choisir un modèle de prévision adapté aux besoins de votre entreprise. Cela pourrait être un modèle de séries temporelles, un modèle d'apprentissage automatique, ou une combinaison des deux. Les modèles de séries temporelles sont des techniques statistiques qui analysent les données collectées au fil du temps pour identifier les tendances et les modèles. D'autre part, les modèles d'apprentissage automatique utilisent des algorithmes pour apprendre à partir des données et faire des prédictions ou des décisions. L'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour automatiser le processus de sélection du modèle, en choisissant le modèle le plus approprié en fonction des caractéristiques des données.

3. Entraînement du modèle : Une fois qu'un modèle a été sélectionné, il doit être entraîné en utilisant les données historiques. Cela implique d'ajuster les paramètres du modèle pour minimiser la différence entre les prédictions du modèle et les valeurs réellement observées. Des techniques d'analyse avancées peuvent être utilisées pour optimiser ce processus, en s'assurant que le modèle capture précisément les motifs sous-jacents dans les données.

4. Prévision : Après que le modèle a été entraîné, il peut être utilisé pour générer des prévisions pour les périodes futures. C'est là que la détection de la demande entre en jeu. La détection de la demande est une méthode qui utilise l'apprentissage automatique et l'IA pour analyser les données actuelles et prédire la demande future. Elle va au-delà des méthodes de prévision traditionnelles en incorporant des données en temps réel et des prédictions à court terme pour créer des prévisions plus précises et opportunes.

5. Revue et ajustement : La dernière étape consiste à revoir régulièrement la précision de vos prévisions et à ajuster votre modèle si nécessaire. C'est un processus continu, car la précision des prévisions peut changer au fil du temps en raison des changements dans les conditions du marché, le comportement des clients et d'autres facteurs. L'analyse avancée peut être utilisée pour surveiller la performance du modèle de prévision et l'ajuster au besoin.

En suivant ces étapes et en exploitant les modèles de grandes données, l'intelligence artificielle, les analyses avancées et la détection de la demande, les entreprises peuvent mettre en place des systèmes de prévision avancés qui améliorent l'efficacité opérationnelle, réduisent les coûts et augmentent la satisfaction client. Ces systèmes fournissent aux entreprises les informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées et rester en avance sur la concurrence.

Conclusion

La prévision avancée, tirant parti des technologies et méthodologies de pointe, est apparue comme un outil puissant pour les entreprises afin d'optimiser la gestion des stocks, réduisant ainsi les coûts et augmentant la satisfaction des clients. En employant des techniques statistiques complexes, des analyses avancées, des modèles de grandes données et l'intelligence artificielle, la prévision avancée transcende les méthodes traditionnelles, permettant aux entreprises de prédire les tendances et comportements futurs avec une précision accrue.

L'exemple de la mise en œuvre par IKEA de l'outil basé sur l'IA « Demand Sensing » illustre le pouvoir transformateur de la prévision avancée. Cela a conduit à des améliorations significatives dans la précision des prévisions de ventes, à la réduction des erreurs de prévision et à l'optimisation des niveaux de stock, démontrant le potentiel de tels systèmes dans l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et de la satisfaction client.

La prévision avancée réduit principalement deux éléments des coûts de stockage : les coûts de détention et les coûts de rupture de stock. En prédisant avec précision la demande, les entreprises peuvent assurer des niveaux de stock optimaux, conduisant à des économies de coûts, à une augmentation des ventes et à une amélioration de la satisfaction client.

L'implémentation de la prévision avancée implique des étapes telles que la collecte de données, la sélection du modèle, l'entraînement du modèle, la prévision, et la révision régulière et l'ajustement du modèle. En suivant ces étapes et en exploitant des modèles de grandes données, l'intelligence artificielle, l'analytique avancée, et la détection de la demande, les entreprises peuvent mettre en place des systèmes de prévision avancée qui leur fournissent les informations dont elles ont besoin pour prendre des décisions éclairées et rester en avance sur la concurrence.

La prévision avancée est une approche stratégique qui permet non seulement aux entreprises de prédire l'avenir mais aussi de le façonner, conduisant à une rentabilité et une compétitivité accrues dans le paysage commercial axé sur les données d'aujourd'hui.