La capacité à anticiper la demande devient ainsi un facteur clé de compétitivité.
Pour Saint-Gobain, leader dans la distribution de matériaux de construction, l’efficacité des opérations repose sur une anticipation précise des demandes futures.
Face à ces défis, Saint-Gobain modernise ses processus de prévision pour gagner en précision et en efficacité.
L’enjeu est de fournir des prévisions de la demande pour chaque marchandise, plus fiables et plus précises que celles générées par les outils métier existants.
Cet objectif est double :
1. Biais :
2. WAPE (Weighted Absolute Percentage Error) :
Ces indicateurs sont particulièrement adaptés pour évaluer la qualité des prévisions dans un contexte logistique où les impacts des erreurs de prédiction (ruptures ou surstocks) peuvent avoir des implications opérationnelles importantes.
➡️ Ces indicateurs sont essentiels pour limiter les erreurs critiques et leurs répercussions opérationnelles.
MARGO a développé une solution de machine learning sur mesure, intégrée directement aux outils métier de Saint-Gobain.
Cette solution s’appuie sur des modèles prédictifs avancés capables de fournir des prévisions plus précises que celles générées par les algorithmes existants.
1. Analyse des données historiques :
2. Construction des modèles prédictifs :
3. Intégration dans les outils métier :
4. Pilotage et validation :
L’intervention de MARGO a généré des bénéfices significatifs :
Grâce à l’expertise de MARGO, Saint-Gobain a transformé ses processus de prévision en misant sur des technologies avancées.
Cette collaboration a optimisé les coûts de stockage et renforcé la disponibilité des produits, un élément crucial pour maintenir la satisfaction client.
En s’appuyant sur des technologies de pointe en machine learning, MARGO a permis à Saint-Gobain de franchir un cap dans la gestion de ses flux logistiques, tout en offrant un avantage compétitif durable dans un secteur en constante évolution.
MARGO vous accompagne dans la résolution de problématiques complexes, combinant expertise technique, enjeux opérationnels et objectifs stratégiques.
Grâce à notre expertise en Data Science et à une approche méthodique, MARGO conçoit et déploie des solutions sur mesure répondant aux attentes propres à chaque client.
🔵 Nos domaines d’intervention :
Transformez vos défis en opportunités avec des solutions innovantes et sur mesure !
Q : Quelles sont les conséquences d’une mauvaise prévision de la demande dans la distribution ?
R : Une mauvaise prévision peut entraîner des ruptures de stock, nuisant à la satisfaction client, ou des surstocks, augmentant les coûts de stockage et réduisant la rentabilité.
Q : Comment Saint-Gobain a-t-il modernisé ses prévisions logistiques ?
R : Saint-Gobain a collaboré avec MARGO pour mettre en place une solution de machine learning intégrée à ses outils métier, permettant d’anticiper plus précisément la demande et de limiter les erreurs critiques.
Q : Quels sont les indicateurs clés utilisés pour évaluer la qualité des prévisions ?
R : Deux métriques principales ont été utilisées :
Q : Quels sont les avantages d’utiliser le machine learning pour les prévisions logistiques ?
R : Le machine learning permet de :
Le machine learning permet de :
Q : Pourquoi utiliser le WAPE pour mesurer la performance des prévisions ?
R : Le WAPE tient compte de l’importance relative de chaque produit, rendant l’évaluation plus représentative dans des contextes où les volumes et les enjeux varient fortement d’un article à l’autre.
