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Analyse prédictive

Demand Forecasting

Une prévision de la demande qui a réduit ruptures et gaspillage sur un réseau régional.

Année

2024

Calendrier

6 mois

Équipe

5 ingénieurs

Domaine

Analyse prédictive

Des résultats concrets

+34%
précision de prévision en plus
−45%
ruptures en moins
−28%
gaspillage en moins

Le défi

Un opérateur logistique planifiait ses stocks au tableur et à l'intuition , d'où des ruptures coûteuses sur certaines lignes et du surstock sur d'autres.

Notre approche

Nous avons bâti un système de prévision combinant demande historique, saisonnalité et signaux externes, avec réentraînement automatisé, alertes d'anomalies, et des tableaux de bord que l'équipe de planification utilise vraiment au quotidien.

Le résultat

Précision des prévisions en hausse de 34 %, ruptures en baisse de 45 % et gaspillage de 28 % , avec des planificateurs bien moins en mode pompier.

Ce que nous avons livré

Modèles de demande multi-signaux
Pipeline de réentraînement automatisé
Tableaux de bord pensés pour les planificateurs
Alertes d'anomalies en temps réel

Stack technique

PythonTensorFlowNumPyPostgreSQLDockerGrafana
Nous sommes passés de la devinette à une planification confiante. Les prévisions rentabilisent le projet plusieurs fois par trimestre.

, VP Supply Chain, Opérateur logistique

Étude de cas suivante

TechSolve Inc.Refonte d'un monolithe surchargé en services résilients, réduisant la latence et libérant de la marge pour grandir.

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