Comment améliorer la gestion de son stock avec l’IA ?

Comment améliorer la gestion de son stock avec l’IA ?

Souvent, il arrive que la gestion des stocks se transforme en véritable casse tête et ce, alors qu’il s’agit d’un élément capital de la compétitivité d’une entreprise. Car même en veillant de près à l’équilibre des flux entrants et sortants, il n’est pas toujours facile d’anticiper les ventes à venir.

L’intelligence artificielle permet d’éviter les erreurs et de bien appréhender sa capacité de stockage. La rotation des stocks se trouve ainsi optimisée et les produits demandés sont livrables en temps voulu.

Équilibrer la balance entre le surstockage et la rupture de stock :

L’exercice n’est pas des plus simples. D’une part, parce que la place est limitée dans l’entrepôt. Les références peuvent être très nombreuses et varier sans cesse. D’autre part, car beaucoup de facteurs peuvent influencer les ventes et venir impacter directement la gestion du stock, la météo par exemple, ou un événement sportif / politique, majeur.

L’irrégularité de la demande rend plus ardu le travail de la chaîne logistique. En effet les actifs invendus représentent un poids financier : coût d’acquisition, coût de stockage et coût de la dévalorisation. L’entreprise n’a aucun intérêt à stocker un surplus dans ses locaux.

intelligence artificielle dans la gestion des stocks

A l’inverse, ne pas avoir la quantité nécessaire au bon moment engendre également des coûts, car les ruptures de stock augmentent les risques de litiges, de perte de clientèle et peuvent avoir une forte répercussion sur la chaîne de production.

Il est aujourd’hui impératif pour tout gestionnaire, de réconcilier les données amont-aval afin de fluidifier les échanges entre l’entrepôt et les magasins. C’est en cela que l’intelligence artificielle apporte une véritable réponse car elle a le potentiel d’aider les entreprises à améliorer leurs opérations et leur rentabilité. Elle peut aider les décideurs à prendre plus rapidement des décisions business opportunes.

A lire : l’usage de l’IA pour les métiers du retail 

3 façons dont la big data améliore la gestion des stocks :

Amélioration de l’efficacité opérationnelle : La big data permet aux chaînes d’approvisionnement d’améliorer de manière proactive leur efficacité et leur performance en permettant notamment aux responsables des opérations d’avoir accès aux bons métriques et en leur donnant une vue d’ensemble des mouvements logistiques.

Ventes et profits maximisés : l’accès aux données en temps réel aide les directeurs financiers à gérer des marges bénéficiaires souvent très serrées et à s’assurer que des profits plus importants peuvent être réalisés en investissant dans les stocks.

Satisfaction accrue du service à la clientèle : Les données peuvent aussi être analysées afin de prédire les tendances saisonnières, les périodes de pic ou de creux des demandes des clients. Ce suivi en temps réel aide la supply chain à faire correspondre avec précision les stocks aux commandes en magasin, ce qui contribue à accroître la satisfaction des clients.

Recruter une équipe de spécialistes, ou opter pour une solution data :

La Big Data est un terme utilisé pour décrire un volume massif de données structurées et non structurées, qu’il est difficile à traiter avec des logiciels traditionnels. Pour la plupart des entreprises, le volume de données est trop important ou se déplace trop rapidement ou dépasse la capacité de traitement des applications technologiques actuelles. Ainsi, le fait d’avoir trop de données sans infrastructures et technologies appropriée peut créer plus de problèmes que de valeur.

C’est pourquoi, la Big Data est le défi le plus immédiat pour la plupart des sociétés, car les solutions sur site ne sont généralement pas conçues pour gérer le poids de grands ensembles de données.

Si un nombre croissant de chefs d’entreprises ont conscience de l’importance de l’intelligence artificielle, ils se heurtent encore à de nombreux obstacles : les limites organisationnelles ou humaines, des solutions de gestion mal adaptées et dont il est très difficile de se séparer.

Il existe peu d’entreprises qui peuvent se permettre de recruter toute une équipe de spécialistes, pour mettre en place de fréquentes remontées des données pour chaque magasin. Et pour ceux qui sont en mesure de s’offrir les services de data scientistes, reste à savoir quelles informations faire ressortir des données.

Une des principales caractéristiques de l’intelligence artificielle, est d’être une solution agile, capable de s’adapter à une structure existante pour la booster sans tout changer.

C’est le cas de la solution Sharky Data, conçu pour améliorer la gestion des ventes, la rotation du stock et fournir un diagnostic sur l’environnement concurrentiel à l’aide d’indicateurs variés tels que la périodicité des ventes, les ventes associés, le temps moyen entre les ventes et entre les réapprovisionnements.

Sharky est également capable d’analyser et de croiser les données internes avec les données externes comme la météo, la saisonnalité, les commandes clients, et les commentaires sur les réseaux sociaux par exemple. Chaque magasin est profiler et reçoit les bons produits au moment ou il y a une demande s’assurant ainsi d’un taux de couverture optimal.

One Comment

Leave A Comment

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *