[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.4″ custom_margin=”0px||||false|false” custom_padding=”0px||||false|false” locked=”off” collapsed=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_row disabled_on=”off|off|off” admin_label=”Blog Summary” module_class=”nomargin-top” _builder_version=”4.27.4″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” width=”100%” custom_margin=”0px||30px||false|false” custom_padding=”25px|50px|25px|50px|false|false” custom_css_free_form=”selector {width: 100% !important;}” border_width_all=”1px” border_color_all=”#DDDDDD” locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text admin_label=”Header” _builder_version=”4.27.4″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” text_orientation=”center” custom_padding=”||10px||false|false” border_width_bottom=”1px” border_color_bottom=”#DDDDDD” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
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Un d\u00e9s\u00e9quilibre des niveaux de stock peut avoir des cons\u00e9quences importantes pour les deux parties : si vous en conservez trop, vous finirez par payer des remises et des frais de stockage. Si vous en conservez trop peu, vos clients iront chercher ailleurs ce qu’ils recherchent. Ces deux situations ont leurs propres d\u00e9fis et co\u00fbts, mais ils d\u00e9coulent tous deux d’une incapacit\u00e9 \u00e0 pr\u00e9voir avec pr\u00e9cision la demande et \u00e0 ajuster les stocks en cons\u00e9quence.<\/p>\n
Pour rationaliser les co\u00fbts et optimiser les opportunit\u00e9s de vente, la pr\u00e9vision de la demande combine les ventes, les stocks et la mod\u00e9lisation, permettant ainsi aux prestataires logistiques (3PL)<\/a> de d\u00e9terminer la quantit\u00e9 de stock dont ils ont besoin \u00e0 tout moment. Cependant, des d\u00e9fis courants peuvent rendre les pr\u00e9visions de stocks difficiles, impr\u00e9cises ou peu fiables, ce qui entra\u00eene encore plus de pertes de temps et d’argent.<\/p>\n Nous allons examiner ici cinq des principaux challenges qui entravent l’am\u00e9lioration des pr\u00e9visions et de la planification de la demande dans la supply chain, et voir comment les responsables logistiques les surmontent gr\u00e2ce \u00e0 un meilleur contr\u00f4le de leurs donn\u00e9es<\/a>.<\/p>\n Probl\u00e8me : des donn\u00e9es incompl\u00e8tes nuisent \u00e0 la pr\u00e9cision Solution : int\u00e9grez vos donn\u00e9es dans une plateforme unifi\u00e9e Probl\u00e8me : cela entra\u00eene des surstockages ou des ruptures de stock Solution : utiliser des mod\u00e8les avanc\u00e9s avec des donn\u00e9es historiques, l’apprentissage automatique et l’IA Probl\u00e8me : les changements soudains perturbent les pr\u00e9visions<\/strong> Solution : utilisez des outils de d\u00e9tection et d’analyse pr\u00e9dictive de la demande<\/strong> Probl\u00e8me : difficult\u00e9 \u00e0 aligner l’offre sur la demande<\/strong> Solution : collaborer et communiquer avec les fournisseurs<\/strong> Probl\u00e8me : une mauvaise collaboration entra\u00eene des pr\u00e9visions inexactes<\/strong> Solution : mettre en \u0153uvre la planification des ventes et des op\u00e9rations (S&OP)<\/strong> Les pr\u00e9visions en mati\u00e8re de stocks et de demande dans les supply chains varient d’une entreprise \u00e0 l’autre, mais en adoptant ces meilleures pratiques \u00e9prouv\u00e9es, vous pouvez vous assurer que vos niveaux de stocks sont \u00e9quilibr\u00e9s et que vos pr\u00e9visions sont pr\u00e9cises.<\/p>\n Vous souhaitez savoir comment SPS peut vous aider ? D\u00e9couvrez comment nous aidons les 3PL du monde entier<\/a> \u00e0 rester en phase avec le reste de la supply chain.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" EN BREF D\u00e9couvrez les principaux facteurs qui influencent la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions Comprenez comment les silos de donn\u00e9es cr\u00e9ent des probl\u00e8mes de visibilit\u00e9 D\u00e9couvrez comment l’automatisation peut am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions D\u00e9couvrez les strat\u00e9gies de planification de la demande ax\u00e9es sur la technologie Un d\u00e9s\u00e9quilibre des niveaux de stock peut avoir des cons\u00e9quences importantes […]<\/p>\n","protected":false},"author":111,"featured_media":722822,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"Unbalanced inventory levels can have big consequences on both sides: Hold onto too much, and you end up paying for discounts and storage. Keep too little, and your customers will find what they\u2019re looking for somewhere else. Each side carries its own associated challenges and costs, but they both stem from an inability to accurately predict demand and adjust inventory to meet it.\r\n\r\nTo streamline costs and make the most of sales opportunities, demand forecasting combines sales, inventory and advanced modeling so 3PLs can determine how much stock they should have on hand at any time. But common challenges can make inventory forecasting difficult, inaccurate or unreliable, leading to even more lost time and money.\r\n\r\nHere, we\u2019ll take a look at five of the top challenges that stand in the way of better demand forecasting and planning in supply chains, and how logistics leaders are overcoming these problems with better control over their data.\r\n1. Disponibilit\u00e9 limit\u00e9e des donn\u00e9es<\/h2>\n
<\/strong>Le cloisonnement des donn\u00e9es d’inventaire peut entra\u00eener des pr\u00e9visions inexactes, car il donne une image incompl\u00e8te du march\u00e9. Lorsque vous basez vos niveaux de stock sur des donn\u00e9es incompl\u00e8tes, cela peut entra\u00eener des difficult\u00e9s en aval qui peuvent \u00eatre difficiles \u00e0 r\u00e9soudre par la suite, notamment certains des autres probl\u00e8mes mentionn\u00e9s dans cette liste. Pour tirer parti de vos pr\u00e9visions de la demande, assurez-vous que vos donn\u00e9es d’inventaire et de vente sont propres, accessibles et fiables.<\/p>\n
<\/strong>Pour obtenir une vision plus pr\u00e9cise de votre activit\u00e9 et du paysage commercial, centralisez vos donn\u00e9es commerciales dans une plateforme unique qui vous aidera \u00e0 rester synchronis\u00e9. En regroupant toutes les donn\u00e9es cl\u00e9s au m\u00eame endroit, vous pouvez cr\u00e9er une image plus compl\u00e8te du march\u00e9, saisir de nouvelles opportunit\u00e9s et ajuster les niveaux de stock en fonction des pics et des creux de la demande.<\/p>\n2. Pr\u00e9visions inexactes<\/h2>\n
<\/strong>Des donn\u00e9es incompl\u00e8tes conduisent \u00e0 des pr\u00e9visions de stocks inexactes, qui peuvent nuire \u00e0 vos r\u00e9sultats financiers en entra\u00eenant des surstockages ou des ruptures de stock. Cette inexactitude peut \u00e9galement r\u00e9sulter de l\u2019utilisation de processus manuels, d’une croissance rapide ou d’un changement de personnel. Quelle que soit la cause profonde, il existe toutefois des outils avanc\u00e9s qui peuvent aider les entreprises \u00e0 am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de leurs pr\u00e9visions.<\/p>\n
<\/strong>Les avanc\u00e9es dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’IA permettent de nettoyer et d\u2019appliquer rapidement les donn\u00e9es du march\u00e9, offrant ainsi un niveau de pr\u00e9cision in\u00e9gal\u00e9 par les m\u00e9thodes plus anciennes et plus conventionnelles. La combinaison de ces innovations avec des donn\u00e9es commerciales historiques v\u00e9rifi\u00e9es peut vous aider \u00e0 pr\u00e9voir avec pr\u00e9cision les fluctuations de la demande sur l’ensemble de votre empreinte en appliquant une logique complexe \u00e0 vos mod\u00e8les de vente.<\/p>\n3. Fluctuations de la demande<\/h2>\n
Lorsqu\u2019un produit devient populaire ou est \u00e9clips\u00e9 par une nouvelle offre, il peut \u00eatre difficile pour tous les acteurs de la supply chain de suivre le rythme. Ces changements soudains de la demande peuvent fausser vos pr\u00e9visions, entra\u00eenant des retards et des ruptures de stock. Les perturbations dans les transports et les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques peuvent \u00e9galement avoir un impact sur la supply chain, rendant les mod\u00e8les et la planification actuels caduques.<\/p>\n
Ces outils utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour examiner vos donn\u00e9es et vous fournir des informations qui vous aident \u00e0 pr\u00e9voir la demande. Ces nouveaux outils d’analyse peuvent vous aider \u00e0 anticiper les changements du march\u00e9 et \u00e0 vous y adapter avant qu’ils ne se produisent.<\/p>\n4. D\u00e9lais de livraison allong\u00e9s et variabilit\u00e9 des fournisseurs<\/h2>\n
Il peut \u00eatre difficile de s’adapter \u00e0 la demande des acheteurs, mais aussi aux longs d\u00e9lais de livraison des fournisseurs. Des d\u00e9lais de livraison prolong\u00e9s ou des perturbations chez le fabricant peuvent entra\u00eener un d\u00e9calage entre l’offre et la demande, ce qui peut se traduire par un stock trop important ou insuffisant.<\/p>\n
Une communication rationalis\u00e9e entre vous et votre fournisseur peut vous aider \u00e0 combler le foss\u00e9 et \u00e0 anticiper les perturbations avant qu’elles ne deviennent un probl\u00e8me pour vous. Les solutions offrant des canaux de collaboration plus simples permettent d\u2019am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions en vous permettant de rester en contact avec chacun de vos fournisseurs. Ainsi, votre entreprise peut s’adapter instantan\u00e9ment aux d\u00e9fis qui pourraient se pr\u00e9senter \u00e0 l’autre bout du monde.<\/p>\n5. Manque de coordination entre les services<\/h2>\n
Une approche collaborative est essentielle non seulement pour vous et vos partenaires externes, mais aussi pour l’efficacit\u00e9 de vos services internes. L’utilisation de donn\u00e9es cloisonn\u00e9es entre les services peut entra\u00eener des pr\u00e9visions inexactes, et un manque de coordination entre les objectifs et les initiatives peut rendre les pr\u00e9visions inefficaces. Il est donc essentiel de privil\u00e9gier les solutions qui rassemblent les parties prenantes autour d’un objectif commun.<\/p>\n
Concentrez-vous sur le processus de gestion de l’entreprise en mettant en \u0153uvre la planification des ventes et des op\u00e9rations (S&OP), qui consiste g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 synchroniser mensuellement les activit\u00e9s du marketing, de la production, de la gestion des stocks et des ventes. D\u00e9signez des responsables et \u00e9tablissez une strat\u00e9gie pour les r\u00e9unions, les transferts et les modifications de la S&OP, et coordonnez les domaines d’activit\u00e9 afin d’am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9 des pr\u00e9visions.<\/p>\n1. Limited data availability<\/h2>\r\nProblem: Incomplete data affects accuracy\r\n<\/strong>Having siloed inventory data can lead to inaccurate forecasting because it provides an incomplete picture of the market. When you base your inventory levels on incomplete data, it can lead to downstream challenges that can be hard to fix later\u2014including some of the other challenges on this list. To gain value from your demand forecasts, ensure your inventory and sales data is clean, accessible and reliable.\r\n\r\nSolution: Integrate data into a unified platform\r\n<\/strong>To get a more accurate view of your business and the buying landscape, centralize your business data into a single platform that helps you stay in sync. By having all the key data available in one place, you can create a more complete picture of the market and capitalize on new opportunities while fine-tuning stock levels for peaks and valleys in demand.\r\n
2. Inaccurate forecasts<\/h2>\r\nProblem: Leads to overstocking or stockouts\r\n<\/strong>Incomplete data leads to inaccurate inventory forecasts, and inaccurate forecasts can bring down your bottom line by leading to either overstock or stockouts. Inaccuracy can also stem from adhering to manual processes, experiencing rapid growth or a shift in personnel, but despite the root cause, there are advanced tools that can help businesses dial up their forecasting accuracy.\r\n\r\nSolution: Use advanced models with historical data, machine learning and AI\r\n<\/strong>Advances in machine learning and AI can help companies clean and apply market data quickly, unlocking a level of accuracy that can\u2019t be matched by older, more conventional methods. Combining these innovations with verified historical business data can help you plan accurately for swings in demand across your entire footprint by applying complex logic to your sales patterns.\r\n
3. Demand fluctuations<\/h2>\r\nProblem: Sudden changes disrupt forecasts<\/strong>\r\nWhen products become popular or get overshadowed by a newer offering, it can be difficult for everyone along the supply chain to keep up. The overnight changes in demand can throw off your forecasts, leading to backups and out-of-stock challenges. Disruptions in transportation and weather can also cause breakages along the supply chain that defy current modeling and planning.\r\n\r\nSolution: Use demand sensing tools and predictive analytics<\/strong>\r\nDemand sensing tools and predictive analytics use AI and machine learning to look at your data and offer insights that help you forecast demand. New analytics tools can help you see around the corner and calibrate for market changes before they land on your doorstep.\r\n
4. Long lead times & supplier variability<\/h2>\r\nProblem: Hard to align supply with demand<\/strong>\r\nWhile it\u2019s difficult to adjust for buyer demand, it can be equally challenging to flex for long supplier lead times. Extended lead times or disruptions on the manufacturer's side can generate a mismatch between the rhythm of supply and demand that can leave you with too much\u2014or too little\u2014product on the shelf.\r\n\r\nSolution: Collaborate & communicate with suppliers<\/strong>\r\nStreamlined communication between you and your supplier can help you bridge the gap and gain visibility into disruptions on their side before they become a problem on yours. Solutions that offer easier channels for collaboration boost forecasting accuracy by keeping you in touch with individual suppliers, allowing your business to adjust instantly to challenges that might be developing on the other side of the world.\r\n
5. Departmental misalignment<\/h2>\r\nProblem: Poor collaboration causes inaccurate forecasts<\/strong>\r\nA collaborative approach isn\u2019t just key for you and your external partners; it\u2019s critical for the effectiveness of your internal departments, too. Using siloed departmental data can cause your forecasts to be inaccurate, and misalignment on goals and initiatives can cause forecasts to be ineffective. Solutions that bring stakeholders together to work toward a common goal should be prioritized.\r\n\r\nSolution: Implement Sales and Operations Planning (S&OP)<\/strong>\r\nFocus on business management process by implementing Sales and Operations Planning (S&OP), which usually takes the form of a monthly sync between marketing, production, inventory management and sales. Assign leaders and set up a strategy for meetings, handoffs and changes to the S&OP as you coordinate business areas for more effective forecasting.\r\n\r\nInventory and demand forecasting in supply chains will look different for each business, but by adopting these proven best practices, you can ensure your stock levels are balanced and your forecasts are accurate.\r\n\r\nCurious about how SPS can help? See how we help 3PLs everywhere stay in sync<\/a> with the rest of the supply chain.","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[32324,32251,32252,32325,32253,32271],"tags":[],"class_list":["post-761297","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-3pls-fr","category-data-management-fr","category-inventory-management-fr","category-order-fulfillment-fr","category-order-management-fr","category-retailer-requirements-fr"],"acf":[],"yoast_head":"\n