Prévision de la demande et optimisation des stocks
Avec Manhattan Demand Forecasting, bénéficiez d’un niveau de prévision optimal grâce au machine learning qui évolue constamment en fonction de la demande au sein de votre réseau de distribution.
Atteignez un nouveau niveau en matière de gestion des stocks avec Manhattan Omni Inventory Optimization, une solution qui aligne les stocks présents dans le réseau de distribution, configure les canaux de demande et répond de manière rentable à la demande des clients.
Prévoir les besoins futurs
Adaptez-vous à la demande
Réagissez aux changements de tendances et de configuration de la demande.
Prévision basée sur la demande
Prévoyez les niveaux de demande et les fréquences d’apparition de la demande.
Modifiez les modèles de demande
Filtrez les exceptions de prévision non essentielles et corrigez automatiquement lorsque des changements de modèle à l’échelle du réseau sont détectés.
Comparez la précision des prévisions
Comparez la précision des modifications manuelles des prévisions à celle des prévisions de la demande maintenues par le système, avec une gestion d’audit des exceptions.
Optimisez le stock des commandes clients
Analysez les volumes de commandes historiques, client par client, et optimisez les stocks centrés sur le client afin de fournir une analyse discrète et d’optimiser les prévisions de la demande.
Comprendre l’impact de la demande
Protégez l’intégrité de l’historique de la demande lorsque des événements exceptionnels se produisent et ont un impact négatif sur la demande, fournissez une analyse intelligente de l’impact des événements et calculez les attentes en matière d’augmentation des événements promotionnels, sur la base d’événements similaires exécutés dans le passé.
Une meilleure modélisation promotionnelle
La modélisation promotionnelle aide les planificateurs de la demande à démêler le « parasitage » promotionnel simultané en utilisant les données et l’apprentissage automatique pour résoudre les causes sous-jacentes avec le contexte, la capacité et l’évitement des compromis.
Meilleure production de prévisions
Combinez les prévisions avec le nettoyage de la demande, l’analyse des modèles saisonniers et les capacités d’auto-ajustement pour produire des prévisions précises.
Meilleur suivi des stocks
Surveillez la santé de votre investissement organisationnel en stock grâce à des mesures de performance et des visualisations de données d’un seul coup d’œil.
Prévision de la demande
La prévision de la demande est la première étape de toute stratégie de stock, mais même les articles les plus vendus peuvent être difficiles à prévoir sans les bons outils pour vous aider.
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Vues agiles de la demande
Garantissez une vue granulaire des stratégies de fulfillment omnicanales en générant et en maintenant des prévisions via différents maillons logistiques et produits, toute combinaison de canaux de vente et d’expérience d'exécution souhaitée.
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Reconnaissance avancée des modèles
Le nettoyage intégré de données et le profilage saisonnier tiennent compte des schémas répétitifs dans les prévisions et la simulation de l’impact sur la précision des prévisions et le stock théorique avant l’actualisation du profil saisonnier.
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Autocorrection automatique
Détectez et corrigez automatiquement les profils saisonniers destructeurs et les fréquences de mise à jour des prévisions sous-optimales.
Optimisation des stocks
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Optimisation des stocks multi-échelons
La technologie d’optimisation des stocks multi-échelons (MEIO) adopte une approche holistique de la modélisation des stocks et des objectifs de service au client final afin de vous garantir le meilleur rendement possible.
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Gestion du stock par le fournisseur
Vendor Managed Inventory (VMI) inverse la propriété de la position en stock du grossiste ou du distributeur au fournisseur ou au fabricant en amont et permet aux fournisseurs d’accéder aux données critiques sur les stocks et les ventes en aval. Le VMI, qui intègre des prévisions intelligentes de la demande et une science du réapprovisionnement, aide les fournisseurs à gérer le réapprovisionnement des produits et à améliorer le rendement des stocks pour le compte des clients finaux, tout en offrant le réapprovisionnement en tant que service.
KeHE adopte une nouvelle approche des stocks
Découvrez comment KeHE, distributeur de produits alimentaires en gros, a réduit les pertes et amélioré les niveaux de service dans ses 16 centres de distribution grâce à Manhattan.
Tout fonctionne mieux avec les solutions Manhattan
Manhattan propose une gamme complète de solutions qui, une fois unifiées, couvrent l’ensemble de vos besoins en matière de gestion de votre logistique de distribution.
Gestion du transport
Gérez chaque transporteur, taux, itinéraire et chargement avec Manhattan Active® Transportation Management.
Gestion d’entrepôt
Contrôlez la demande, l’offre, la main-d’œuvre et l’automatisation sur l’ensemble de votre réseau avec Manhattan Active® Warehouse Management.
Gestion du magasin
Donnez aux employés de vos magasins les moyens d’agir avec Manhattan Active® Point of Sale, une solution de gestion du magasin conçue pour transformer le magasin en showroom expérientiel, en centre de service clients et en point de traitement des commandes e-commerce.
Rencontrez nos partenaires
Nous apportons une valeur ajoutée grâce à nos partenariats avec ces fournisseurs de premier plan.
FAQ
Ce que vous devez savoir sur la prévision de la demande et l’optimisation des stocks.
La prévision de la demande est le processus d’estimation de la quantité d’un produit que les consommateurs achèteront au cours d’une période future. Il s’agit d’un aspect essentiel de la planification des stocks, car elle permet aux entreprises de déterminer quelle quantité stocker et quand commander de nouveaux produits.
L’optimisation des stocks est le processus consistant à déterminer le stock optimal permettant à une entreprise de répondre à la demande de ses clients tout en réduisant ses coûts. L’optimisation aide les entreprises à équilibrer les coûts de maintien des stocks; des ruptures de stock et des ventes perdues.
Les fonctionnalités d’optimisation des stocks, telles que le calcul du point de commande et l’analyse du stock de sécurité, permettent aux entreprises de déterminer le stock optimal pour chaque produit.
Sur les marchés complexes actuels, l’utilisation de techniques analytiques avancées et de modèles d’apprentissage automatique pour optimiser les niveaux des stocks en fonction des données d'historique, des tendances de ventes et d’autres facteurs peut prendre en compte plusieurs variables telles que les délais d'exécution, les stocks de sécurité et le niveau de service, puis utiliser ces données pour déterminer le meilleur niveau de stock pour chaque produit afin d’exécuter une gestion des stocks plus efficace.