L’essentiel de la prévision des stocks
Déterminer la quantité exacte de produits qui sera vendue à une période précise de l’année offre à une entreprise la possibilité d’optimiser ses stocks. La prévision des stocks est devenue une nécessité pour améliorer la performance de la supply chain et la performance globale d’une entreprise.
Pour cela, un outil innovant a été mis au point : c’est la plateforme d’intelligence prédictive qui permet de réaliser des prévisions des ventes et des prévisions de ruptures de stock.
Mais quel est le rôle précis de la prévision des ventes dans la gestion et l’optimisation des stocks ? Quelles sont les méthodes d’optimisation du stock les plus efficaces ? Nous vous proposons de découvrir une analyse complète des fondamentaux de la prévision des stocks.
Le rôle de la prévision des ventes dans l’optimisation des stocks
Les entreprises doivent faire face à de nombreuses problématiques liées à la gestion du stock. En effet, lorsqu’elle n’est pas optimisée, la gestion du stock peut dégrader la performance d’une entreprise. Grâce à la prévision des ventes et à des outils d’intelligence artificielle, les magasins peuvent mettre en place une véritable stratégie d’optimisation des stocks.
Éviter le surstock et les ruptures de stock grâce à la prévision des ventes
Dans la gestion du stock, le surstock et les ruptures de stock sont des enjeux majeurs. Les entreprises doivent connaître la quantité exacte de produits qu’elles ont besoin de stocker dans leur zone de stockage.
Le surstock pénalise l’entreprise qui doit trouver des solutions pour vendre, malgré tout, son excédent de produits. Des promotions peuvent être mises en place. Cependant, certains produits ne peuvent tout simplement pas être vendus. C’est notamment le cas des produits périssables ayant dépassé la date limite de consommation. Ce surstock devient alors une perte sèche. Enfin, le surstock représente un coût de stockage plus important puisque les références qui ne génèrent pas de vente occupent un espace de stockage.
Concernant la rupture de stock, elle pénalise également les résultats d’une entreprise et peut nuire à sa position sur le marché. Premièrement, des clients confrontés à une rupture de stock peuvent décider de changer d’entreprise et passer commande chez la concurrence. Une rupture de stock dégrade l’expérience client. Deuxièmement, la production d’une référence en rupture de stock doit être relancée dans l’urgence. Les coûts d’achat des matières premières ne sont plus négociés. De même, les coûts de livraison peuvent être supérieurs parce qu’ils ne sont pas optimisés.
Alors, pour optimiser le stockage, des outils innovants permettent de réaliser des prévisions de ventes. La prévision des ventes est indispensable pour déterminer à l’avance la quantité de références nécessaires dans le stock. Une chaîne logistique, ou supply chain, qui intègre la prévision des ventes est une chaîne logistique performante et capable d’éviter les ruptures de stock et le surstock.
Diminuer les coûts de stockage en tenant compte de la prévision des ventes
Mais la prévision des ventes joue également un rôle déterminant dans la diminution des coûts de stockage. Selon son activité, une entreprise peut avoir besoin de stocker des références de grand volume, des articles de grande valeur, des produits dangereux, des produits alimentaires, etc. Toutes ces caractéristiques entraînent des coûts de stockage supplémentaires.
En sachant à l’avance quels produits seront vendus et dans quelles quantités, la logistique optimise son stockage de façon globale. En effet, la prévision des stocks lui permet d’anticiper ses besoins en stockage. Elle dispose d’une visibilité totale sur une semaine, un mois, une année, etc.
De plus, il faut savoir que la plateforme d’intelligence prédictive intègre des données externes à l’entreprise, comme la météo, le contexte économique et sanitaire, etc. Elle peut donc déterminer de futures tendances de consommation. Associées aux données internes de l’entreprise, ces indications de tendances affinent les prévisions des ventes et les prévisions de stock.
Le facteur humain dans la gestion des stocks
Stocker des articles représente un coût financier concernant l’entrepôt de stockage. Mais la gestion des stocks, ce sont aussi des hommes et des femmes qui interviennent au quotidien dans l’entrepôt. Les coûts liés aux ressources humaines peuvent pénaliser les performances de la supply chain dans le cas d’une mauvaise gestion de stock.
Une fois de plus, les données fournies par les prévisions des ventes optimisent les besoins en ressources. Par exemple, si le machine learning prévoit un pic de ventes pour le mois d’octobre, l’entreprise sait qu’elle devra mobiliser davantage de ressources humaines. De même, selon le type de produits vendus, des articles de petite taille ou des articles volumineux, elle pourra adapter la composition de son équipe logistique. Le management de l’équipe logistique est également optimisé grâce à la prévision des ventes.
Les différentes méthodes de prévision des stocks
La prévision des stocks se trouve au cœur de la gestion des stocks, car elle permet de relever la majeure partie des défis qui incombent à une gestion des stocks optimisée. Les méthodes de prévision des stocks sont des méthodes adaptées à certains secteurs d’activités, à certains types de produits, etc. Cependant, nous verrons que la dernière méthode, celle basée sur le machine learning, est la seule qui inclut l’anticipation et qui fournit des prédictions fiables.
La méthode ABC et la loi des 20/80
La loi des 20/80 s’appelle également la méthode de Pareto. Cette méthode propose d’identifier les 20 % de références qui représentent 80 % de la valeur globale du stock. Il faut noter que la méthode de Pareto est utilisée dans d’autres domaines que le stockage. Ainsi, dans les ventes, 20 % des clients génèrent 80 % du chiffre d’affaires.
Concernant la prévision du stock, il convient donc de commencer par identifier les 20 % du stock, en nombre de produits, qui représentent 80 % de la valeur totale. La méthode ABC décline ce raisonnement au reste du stock :
- la catégorie A regroupe 20 % des produits qui représentent 80 % de la valeur du stock ;
- la catégorie B regroupe 30 % des produits qui représentent 15 % de la valeur du stock ;
- la catégorie C regroupe 50 % des produits qui représentent 5 % de la valeur du stock.
Ensuite, selon cette classification ABC, le niveau de stock des produits de la catégorie A devra être surveillé de façon plus régulière. L’ordre de réapprovisionnement devra être donné suffisamment tôt afin d’éviter toute rupture. Ces produits devront aussi se situer à proximité immédiate des zones de picking afin de gagner en efficacité.
La méthode PEPS ou FIFO : Premier entré, premier sorti
Voyons la méthode PEPS, Premier entré premier sorti, s’appelle FIFO en anglais : First in first out. Elle consiste à gérer son stock en fonction de la date d’entrée des différentes pièces dans l’espace de stockage. Ainsi, les produits ayant généré les derniers coûts de production ou les derniers coûts d’achat doivent être vendus en premier.
Ce processus de gestion des stocks est une méthode qui tend à valoriser les coûts. Elle figure parmi les méthodes les plus utilisées dans le secteur de l’automobile qui, grâce à la méthode FIFO, évite que des pièces détachées ne deviennent obsolètes. Le stockage des produits alimentaires peut aussi se faire grâce à la méthode PEPS. Dans ce cas, les produits sont consommés avant d’atteindre leur date limite de consommation, DLC.
La méthode PEPS permet donc de gérer les réapprovisionnements en fonction de la date d’entrée des références dans le stock.
La méthode des prévisions et de l’intelligence artificielle
Pour optimiser sa gestion de stock, l’entreprise peut opter pour la méthode de prévision des stocks et pour l’intelligence artificielle. Dans ce cas, elle fait le choix de l’optimisation, mais également de l’anticipation. Pour être efficace et performante, la prévision des stocks inclut :
- l’analyse des tickets de caisse, des commandes annulées, des paniers abandonnés, des commandes en cours ;
- le contexte économique local et le niveau de la concurrence ;
- les facteurs psychologiques ;
- les évènements sportifs et culturels ;
- la saisonnalité ;
- les conditions climatiques ;
- etc.
Le machine learning tient aussi bien compte du trafic routier que du nombre de commandes passées un mardi matin. Il analyse les jours de la semaine où les commandes sont les plus nombreuses et quelles promotions génèrent le plus de ventes. Il est ainsi capable de proposer une vision complète et réelle des futures commandes d’un magasin de proximité, d’une boutique de vente en ligne ou d’un magasin de la grande distribution.
Grâce à l’analyse simultanée de toutes ces données, le système de prédiction fournit des prévisions de qualité en temps réel. Les entreprises sont donc capables de savoir exactement combien de commandes seront générées au cours d’une période donnée. La maîtrise du flux des commandes à venir permet de mieux gérer les réapprovisionnements et le stockage.
De même, elles auront la possibilité d’analyser les ventes d’un produit au cours d’une saison. Elles peuvent ainsi optimiser leur stockage, mieux négocier avec les fournisseurs et mieux planifier les réapprovisionnements tout au long de l’année. Enfin, en se basant sur des outils d’intelligence artificielle innovants, les entreprises peuvent anticiper leur prise de décision en toute sécurité.
En résumé, la prévision des stocks fait partie intégrante d’une stratégie d’entreprise performante. Plan d’action optimisé, sécurité des données, satisfaction client ou encore management des ressources, la prévision des stocks devient incontournable pour optimiser la gestion de son stock.
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