Prévision des stocks

Qu’est-ce que la prévision des stocks ?

La prévision des stocks est le processus qui consiste à anticiper les besoins futurs en stock d’une entreprise afin de répondre à la demande client sans surstocker ni tomber en rupture. Elle s’appuie sur l’analyse des données historiques de ventes, des tendances du marché et d’autres facteurs afin d’estimer la quantité de stock requise sur une période déterminée.

En anticipant correctement la demande, les entreprises peuvent :

• Optimiser leurs niveaux de stock
• Réduire les coûts de stockage
• Améliorer l’efficacité opérationnelle globale

La prévision des stocks joue un rôle essentiel dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Elle garantit la disponibilité des produits au moment voulu, renforçant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients. Une prévision précise permet de trouver l’équilibre entre le coût des stocks et le niveau de service, tout en minimisant les risques de ruptures ou de surstock. Comprendre et anticiper la demande permet de prendre des décisions éclairées sur les achats, la planification de la production et l’allocation des ressources.

Comment la prévision des stocks est-elle utilisée ?

La prévision des stocks permet aux entreprises d’aligner leur niveau de stock sur la demande client, assurant ainsi une disponibilité optimale tout en maîtrisant les coûts. Voici quelques usages principaux :

Minimiser les ruptures de stock

• Les ruptures surviennent lorsqu’un produit est indisponible à la vente, entraînant une perte de chiffre d’affaires et des clients insatisfaits.
• La prévision des stocks aide à anticiper la demande future pour maintenir des niveaux de stock suffisants.
• En analysant les tendances et les schémas de vente, les entreprises peuvent anticiper les baisses de stock et réapprovisionner de façon proactive.

Réduire les coûts de stockage

• Détenir un excédent de stock immobilise du capital et génère des coûts de stockage (entrepôt, assurance, obsolescence).
• La prévision permet de commander la bonne quantité au bon moment, réduisant ainsi les niveaux de stock inutiles.
• L’optimisation des niveaux de stock diminue les coûts de stockage et améliore la trésorerie.

Réduire le gaspillage de produits

• Un excédent, surtout de produits périssables, peut entraîner du gaspillage si les articles expirent avant d’être vendus.
• La prévision permet d’identifier les produits à rotation lente et d’anticiper les ventes, ce qui aide à ajuster les quantités commandées.
• Aligner les stocks sur la demande réelle minimise le gaspillage et améliore la rentabilité.

Concepts clés en prévision des stocks

Comprendre ces concepts est essentiel pour une prévision efficace :

Demande pendant le délai d’approvisionnement

• Délai d’approvisionnement : période entre la commande et la réception du stock.
• Demande pendant le délai : quantité d’un produit vendue pendant ce délai.

Formule :

demande_delai = delai_moyen * ventes_quotidiennes_moyennes

Exemple :
Si le délai moyen est de 5 jours et les ventes quotidiennes moyennes de 20 unités :

demande_delai = 5 * 20  # Résultat : 100 unités

Cela signifie que 100 unités sont attendues pour être vendues pendant le délai d’approvisionnement.

Analyse des tendances des ventes

• Analyse des historiques de ventes pour repérer les motifs (saisonnalité, tendances de croissance).
• Ajustement des prévisions selon les changements prévus (ex : hausse pendant les fêtes).
• Outils : moyennes mobiles, comparaisons annuelles, modèles statistiques.

Point de commande

• Niveau de stock auquel il faut passer une nouvelle commande.
• Prend en compte la demande pendant le délai et le stock de sécurité.

Formule :

point_commande = (ventes_quotidiennes_moyennes * delai) + stock_securite

Exemple :
Délai : 5 jours, ventes quotidiennes moyennes : 20 unités, stock de sécurité : 50 unités

point_commande = (20 * 5) + 50  # Résultat : 150 unités

Lorsque le stock atteint 150 unités, il est temps de commander.

Stock de sécurité

• Stock supplémentaire pour éviter la rupture due aux incertitudes.
• Sert de tampon face aux fluctuations.

Formule :

stock_securite = (ventes_max_jour * delai_max) - (ventes_quot_moy * delai_moyen)

Exemple :
Ventes maximales par jour : 30 unités, délai max : 7 jours, ventes quotidiennes moyennes : 20 unités, délai moyen : 5 jours

stock_securite = (30 * 7) - (20 * 5)  # Résultat : 110 unités

Gardez 110 unités en stock de sécurité pour couvrir les pics ou retards imprévus.

Formules de prévision des stocks

Calcul de la demande pendant le délai d’approvisionnement

demande_delai = delai_moyen * ventes_quotidiennes_moyennes

Une demande précise pendant le délai garantit suffisamment de stock lors du réapprovisionnement.

Calcul du stock de sécurité

stock_securite = (ventes_max_jour * delai_max) - (ventes_quot_moy * delai_moyen)

Prend en compte la variabilité de la demande et de l’approvisionnement.

Calcul du point de commande

point_commande = demande_delai + stock_securite

Permet de commander avant que le stock ne descende sous le seuil de sécurité.

Types de méthodes de prévision des stocks

Différentes approches existent : qualitatives et quantitatives :

Prévision qualitative

• Repose sur l’avis d’experts, l’étude de marché, le jugement subjectif.
• Idéale en l’absence de données historiques ou pour les nouveaux produits.

Méthodes :

• Étude de marché : enquêtes, entretiens, groupes de discussion.
• Méthode Delphi : consensus d’un panel d’experts.

Prévision quantitative

• Utilise des modèles mathématiques et les historiques de données.
• Suppose que les tendances passées se poursuivront.

Méthodes :

• Analyse de séries chronologiques : étudie les données dans le temps pour repérer des schémas.
• Modèles causaux : analyse les relations entre la demande et les facteurs influents.

Prévision des tendances

• Identifie les motifs dans les ventes au fil du temps.
• Utile pour prévoir hausses, baisses ou stabilité de la demande.
• Exemple : une hausse des ventes de produits bio indique un besoin accru de stock.

Prévision graphique

• Représente les ventes sur des graphiques pour visualiser les tendances et schémas.
• Exemple : un graphique en ligne fait apparaître les pics et creux saisonniers.

Cas d’usage et exemples

Utilisation de l’IA et de l’automatisation dans la prévision des stocks

Les avancées en IA et en automatisation ont transformé la prévision des stocks :

Algorithmes d’apprentissage automatique

• Les modèles d’apprentissage automatique analysent de grands ensembles de données, identifient des schémas complexes et s’améliorent au fil du temps.
• Ils prennent en compte de multiples variables : ventes historiques, tendances du marché, promotions, facteurs externes (météo, économie).
• L’apprentissage continu à partir de nouvelles données améliore la précision.

Systèmes de gestion des stocks pilotés par l’IA

Avantages :

• Suivi des stocks en temps réel : surveillance continue des niveaux de stock.
• Réapprovisionnement automatique : déclenche la commande au point de commande.
• Analytique prédictive : anticipe la demande grâce à une analyse approfondie des données.

Intégration avec l’automatisation IA et les chatbots

• Chatbots pour recueillir des insights clients :
  Les chatbots interagissent avec les clients, recueillent leurs préférences et anticipent les tendances.

  def recueillir_avis_clients(): # Code d’interaction chatbot pour collecter les préférences clients pass

• Communication automatisée avec les fournisseurs :
  Automatise les commandes pour réduire l’effort manuel et les délais.

  def auto_generer_commande_achat(point_commande, stock_actuel): if stock_actuel <= point_commande: # Code pour générer et envoyer la commande au fournisseur pass

• Intégration analytique prédictive :
  Combiner l’IA et l’analytique :

  • Identifie les tendances émergentes
  • Ajuste les prévisions en temps réel
  • Améliore la prise de décision

Exemple : l’IA dans la prévision des stocks

Une entreprise de distribution intègre l’IA dans la gestion des stocks en analysant les ventes, les tendances sur les réseaux sociaux et les indicateurs économiques.

• Données de ventes : identifie les meilleures ventes et la saisonnalité.
• Tendances sur les réseaux sociaux : surveille les hashtags/mentions pour détecter l’intérêt croissant pour certains produits.
• Indicateurs économiques : ajuste les prévisions selon l’évolution de la consommation.

Le système d’IA automatise le réapprovisionnement et ajuste dynamiquement les points de commande selon l’évolution du marché.

Bénéfices obtenus :

• Précision des prévisions accrue (moins de ruptures et de surstocks)
• Réactivité renforcée face aux changements de marché
• Réduction des coûts (stockage moindre, pertes limitées)

Grâce à l’IA et à l’automatisation, l’entreprise optimise ses stocks, s’aligne sur la demande et prend un avantage concurrentiel.

Recherches sur la prévision des stocks

La prévision des stocks est essentielle dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement : elle vise à anticiper les besoins tout en minimisant les coûts. Les recherches récentes incluent :

1. Combinaison de prévisions probabilistes pour la demande intermittente
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Traite la prévision de la demande intermittente, en mettant l’accent sur les méthodes probabilistes pour la prise de décision dans l’incertitude.
   • Propose de combiner des prévisions probabilistes, équilibrant précision et contrôle des stocks.
   • Les approches combinées surpassent les individuelles, malgré certains compromis.

2. Gestion des stocks basée sur la valeur
   Grzegorz Michalski

   • Aligne la gestion des stocks sur l’objectif financier de maximisation de la valeur de l’entreprise.
   • Présente une approche modifiée intégrant la maximisation de la valeur.
   • Aide les entreprises à aligner la stratégie de stock sur les objectifs financiers globaux.

3. Un cadre générique d’aide à la décision pour la gestion des stocks en distribution
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Propose un cadre holistique pour la prise de décision dans la gestion des stocks de détail.
   • Traite la complexité liée à la mondialisation et au e-commerce.
   • Intègre la segmentation produit et la prévision de la demande pour équilibrer les objectifs.

4. Combinaisons de prévisions intermittentes basées sur les caractéristiques : biais, précision et implications sur les stocks
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Se concentre sur les méthodes de combinaison de prévisions pour la demande intermittente en production.
   • Propose un cadre basé sur les caractéristiques pour améliorer la précision et l’impact sur les stocks.

Pour en savoir plus sur la prévision des stocks, l’automatisation par l’IA et les meilleures pratiques, explorez les autres ressources FlowHunt.