Guide complet de la gestion des stocks

Principaux enseignements :

• Une introduction à AutoStore
• Comment choisir la bonne méthode de prévision des stocks ?
• Guide complet de la gestion des stocks
• Mise en œuvre d'AutoStore™
• Comment garantir l'intégrité des données
• Prévision des nouvelles données et des tendances du marché

Qu'est-ce que l'inventaire ?

Objectif : Maintenir la quantité optimale d'inventaire requise pour répondre à la demande du client tout en minimisant les coûts associés à l'excédent de stock ou stock.

Différence entre G2P et P2G

Pour bien comprendre le concept du prélèvement par lots, il est essentiel de le comparer à ses homologues - les autres méthodes de prélèvement - afin d'avoir une vue d'ensemble.réapprovisionnement des stocksIl s'agit d'un processus différent dans le cadre de la gestion de la chaîne d'approvisionnement :

Prévision des stocksEn appliquant la formule, il est également possible de déterminer le montant du stock moyen nécessaire pour atteindre l'objectif de rotation des stocks.

Réapprovisionnement des stocksLe prélèvement par zone divise l'entrepôt en zones spécifiques et des préparateurs sont affectés à chaque zone. Ils ne prélèvent que les articles se trouvant dans la zone qui leur a été attribuée. Le prélèvement par lots, quant à lui, implique qu'un préparateur rassemble plusieurs commandes à la fois et prélève tous les articles de ces commandes en un seul passage.

Par essence, la prévision des stocks consiste à prévoir les besoins futurs, et le réapprovisionnement des stocks consiste à répondre à ces besoins en commandant ou en fabriquant davantage de produits   ;

Pourquoi la prévision des stocks est-elle importante ?

La logistique de fabrication joue un rôle central dans le bon fonctionnement et le succès des lignes de production. Nous étudions les moyens d'améliorer l'efficacité de votre approvisionnement en logistique de fabrication, en particulier avec la technologie d'automatisation comme l'AutoStore.

• 1. Efficacité des coûts: Réduit les coûts de stockage en évitant le surstockage et le gaspillage de ressources qui en découle.
• ‍Satisfaction des clients :: Veille à ce que les produits soient disponibles lorsque les clients en ont besoin, améliorant ainsi la qualité du service.
• ‍Efficacité: Rationalise les achats et la planification de la production, ce qui permet d'améliorer l'efficacité des opérations.
• ‍3. Gestion du changement: Atténue le risque de rupture de stock et de perte de ventes, sécurisant ainsi les flux de revenus.

Pour bien comprendre la distribution B2B, examinons ce qui la différencie de son homologue B2C.

Cinq types & ; méthodes de prévision des stocks

Les convoyeurs d'accumulation se présentent sous diverses formes, chacun conçu pour répondre à des besoins opérationnels spécifiques. Voici un aperçu des types les plus courants :

2. Méthodes quantitatives

Les prévisions quantitatives utilisent des données historiques et des modèles mathématiques pour prédire les besoins futurs en stocks. Elles sont fondées sur des données et reposent sur l'hypothèse que les tendances passées se maintiendront... ;

2. Méthodes quantitatives

Analyse des séries chronologiques: L'étude des données de ventes antérieures permet d'identifier des modèles ou des tendances dans le temps, qui sont ensuite extrapolés dans l'avenir.

Modèles de causalité: Ces modèles, tels que l'analyse de régression, identifient les corrélations entre les ventes et une ou plusieurs variables indépendantes (par exemple, les indicateurs économiques, les efforts de marketing) afin de prédire la demande future.

1. Les méthodes qualitatives

Les prévisions qualitatives s'appuient sur des jugements d'experts plutôt que sur des données numériques. Elle est souvent utilisée lorsque les données sont limitées ou lorsqu'il s'agit de prévoir de nouveaux produits   ;

1. Les méthodes qualitatives

• Méthode Delphi: Technique de communication structurée dans laquelle un groupe d'experts fournit des informations sur les niveaux de stocks par le biais d'une série de questionnaires, avec un retour d'information entre les séries.
• Étude de marché: Il s'agit de recueillir des informations auprès de clients potentiels sur leurs futures intentions d'achat.

3. Analyse des tendances

L'analyse des tendances est une méthode quantitative qui consiste à identifier des modèles dans les données au fil du temps. Elle se concentre sur l'établissement d'une ligne de tendance qui représente la direction générale dans laquelle les niveaux de stocks évoluent, afin de prévoir la demande future.

1. Les méthodes qualitatives

Les méthodes graphiques utilisent des outils visuels, tels que des graphiques linéaires ou des diagrammes à barres, pour représenter les données historiques et identifier visuellement les tendances, les modèles ou les variations saisonnières des niveaux de stocks. Ces méthodes aident les prévisionnistes à prévoir intuitivement la demande future en extrapolant à partir des tendances visuelles.

5. Analyse de la saisonnalité

L'analyse de la saisonnalité permet d'identifier des schémas ou des fluctuations régulières et prévisibles des niveaux de stocks qui se produisent à des intervalles spécifiques, par exemple hebdomadaires, mensuels ou trimestriels. Cette méthode aide les entreprises à se préparer aux pics ou aux baisses saisonnières de la demande en ajustant les niveaux de stocks en conséquence.

Chaque stratégie de sélection des vagues a ses points forts et le choix dépend en grande partie des besoins spécifiques et de la nature de l'entreprise. Les vagues programmées apportent de la prévisibilité, les vagues à la demande offrent de l'adaptabilité, et les approches hybrides tentent de tirer le meilleur des deux. En comprenant les exigences uniques de leurs opérations et les attentes de leur clientèle, les entrepôts peuvent sélectionner ou personnaliser une stratégie de préparation de commandes par vagues qui optimise l'efficacité, la réactivité et le débit global.

Choisir le bon système

Voyons donc comment vos opérations d'exécution peuvent minimiser les risques pour renforcer la fidélité à la marque.

• Commerce de détail: Si vous travaillez dans le secteur du commerce de détail et que les ventes sont saisonnières, donnez la priorité à l'analyse de la saisonnalité pour gérer les stocks.les périodes de pointe pour les achats. Les détaillants dont les ventes sont stables tout au long de l'année peuvent s'appuyer sur l'analyse des tendances pour maintenir des niveaux de stocks cohérents.

• E-commerceAutoStore Solution : AutoStore Le système s'adapte à une large gamme d'UGS, offrant une manipulation efficace et précise, même lorsque la variété des stocks s'accroît.

• FabricationLorsque les produits ont de longs délais de livraison, cela peut entraîner l’accumulation de stocks importants, ce qui entraîne des coûts de stockage en raison du surstockage.

• Startups/new product launches: Opérations de mise à l’échelle :Si votre entreprise est en expansion, AS/RS peut évoluer efficacement pour répondre à l’augmentation des demandes de stock et de débit.

• Industrie des services : Pour les secteurs orientés vers les services, comme l'hôtellerie ou les logiciels en tant que service (SaaS), où l'inventaire physique n'est peut-être pas l'objectif principal mais où la prévision de la demande de fournitures ou de ressources est essentielle, des informations qualitatives provenant d'analyses de marché ou d'avis d'experts peuvent guider les décisions en matière d'inventaire.

• Entreprises saisonnières :Objectif : Pour gérer efficacement le stockage et le flux d'inventaire spécifiquement dans l'entrepôt, veiller à ce que les niveaux d’inventaire au sein de l’installation soient optimisés pour répondre aux demandes de logistique à l’étranger.

• la haute technologie et les biens de consommation à rotation rapide (FMCG) : Les entreprises présentes sur des marchés en évolution rapide doivent utiliser un mélange de méthodes quantitatives et qualitatives. Le cycle d'innovation rapide dans le secteur technologique ou la rotation rapide des marchés des produits de grande consommation impliquent de garder une longueur d'avance grâce à un mélange de prévisions basées sur des données et d'informations sur le marché.

Dans l'ensemble, le choix de la méthode de prévision des stocks doit refléter les circonstances spécifiques de votre entreprise, y compris les tendances du secteur, le comportement des clients et la maturité de votre présence sur le marché. L'adaptation de votre approche au fur et à mesure de l'évolution de votre entreprise est également essentielle pour maintenir l'efficacité des stocks ;

AutoStore dispose de 5 robots d'entrepôt. B1, R5+ et R5+ Pro transportent les bacs les plus hauts. Le B1 est le plus rapide. Trouvez ici le robot qui correspond à vos besoins.

Comment prévoir l'offre : Deux méthodes principales

Prévoir efficacement les stocks implique une approche structurée qui combine l'analyse des données, la connaissance du secteur et la planification stratégique. Voici un guide étape par étape avec des formules et des outils couramment utilisés, suivi d'un exemple simple pour illustrer le processus.

Voici un guide étape par étape :

1. Collecte de données historiques sur les ventes

"Avec notre solution AutoStore, nous pourrons répondre aux exigences accrues en matière de logistique, utiliser de manière optimale l'espace disponible et étendre les capacités logistiques internes de notre site de Leipheim de manière pérenne. Nous nous réjouissons d'un partenariat solide avec Kardex, base d'un succès à long terme", conclut M. Wiedemann.

Comment la saisonnalité et les tendances affectent les opérations des entrepôts de vente au détail

Une fois que vous disposez de vos données de vente, l'étape suivante consiste à les examiner de près pour y déceler des tendances identifiables, telles que des fluctuations saisonnières ou une croissance ou une baisse constante des ventes. Il est essentiel de comprendre ces tendances pour prévoir les besoins futurs en matière de stocks.

Analyser les tendances du marché, l'historique des ventes et les facteurs externes pour prévoir la demande de produits.

Au-delà de vos données de vente, des facteurs externes tels que les tendances du marché, les conditions économiques et les événements à venir peuvent avoir un impact significatif sur la demande. L'intégration de ces éléments dans votre modèle de prévision en améliorera la précision.

4. Choix d'une méthode de prévision

Choix d'un modèle de prévision : Sélection du modèle de prévision le plus approprié (qualitatif, séries chronologiques, causal ou simulation).

5. Application du modèle de prévision

Une fois la méthode en main, appliquez-la à vos données pour générer vos prévisions de stocks. Il peut s'agir d'effectuer des calculs à la main, d'utiliser des formules de tableur ou de recourir à des logiciels spécialisés.

4. Examen des fournisseurs et des partenaires commerciaux

Validation et révision : Comparaison des prévisions avec les résultats réels afin de valider et d'affiner le modèle de prévision en vue d'une utilisation ultérieure.

Formules de prévision

Il existe différentes formules de prévision. Elles comprennent :   ;

Moyenne mobile simple (SMA)

Cette formule calcule le chiffre d'affaires moyen sur une période donnée, en lissant les fluctuations pour identifier les tendances. Elle est particulièrement utile pour les entreprises dont les ventes sont stables et prévisibles.

Exemple :

Imaginons qu'un magasin enregistre ses ventes mensuelles (en dollars américains) sur quatre mois :

• Janvier : 200
• Février : 240
• Mars : 180
• 9 avril 2020

Pour calculer une SMA sur trois mois pour le mois d'avril, il faut faire la moyenne des ventes de février, mars et avril, car la SMA porte sur les trois mois les plus récents :

Ainsi, la SMA à trois mois pour avril est de 240 $. Cela permet de lisser les données relatives aux ventes, en montrant une tendance sans les fluctuations mensuelles.

Lissage exponentiel (ES)

L'ES ajuste les prévisions en fonction des données de vente les plus récentes, en leur donnant plus de poids qu'aux données plus anciennes. Cette méthode est efficace pour s'adapter rapidement aux changements dans les tendances des ventes.

Exemple :

En utilisant les mêmes données de ventes mensuelles mais en appliquant ES, disons que nous choisissons un facteur de lissage (α) de 0,5 pour plus de simplicité. Ce facteur détermine le poids accordé aux données de vente les plus récentes.

La formule pour la première prévision (à partir de février et en supposant que janvier est la base) serait la suivante :

Comme il s'agit du début de l'année, les prévisions de février se résument aux ventes de janvier, alors passons à mars :

Cette méthode donne plus de poids au mois le plus récent (février) et moins aux données plus anciennes, en s'adaptant dynamiquement à l'arrivée de nouvelles données.

Régression linéaire   ;

Cette méthode plus complexe permet de prédire les ventes futures en analysant la relation entre les ventes et une ou plusieurs variables indépendantes, telles que les dépenses de marketing ou les indicateurs économiques.

Exemple :

Supposons qu'une entreprise souhaite prédire ses ventes futures sur la base de ses dépenses de marketing. Sur plusieurs mois, elle a enregistré les données suivantes (en milliers de dollars américains) :

• Dépenses de marketing : 1, 2, 3, 4, 5
• Ventes : 1,5, 2,5, 3,5, 4,5, 5,5

En utilisant la régression linéaire, nous essayons d'ajuster une ligne qui prédit au mieux les ventes en fonction des dépenses de marketing. L'équation d'une droite est la suivantey = mx = b,oùy est la vente,x sont les dépenses de marketing,m est la pente de la ligne (effet des dépenses de marketing sur les ventes), etb est l'ordonnée à l'origine (ventes de base sans aucun marketing).

L'objectif est de trouver les valeurs dem etb Quelle est la différence entre le ConveyorPort étroit et large ?

Cela signifie que pour chaque augmentation de 1 000 dollars des dépenses de marketing, les ventes augmentent de 1 000 dollars, plus une vente de base de 500 dollars.

Chaque méthode convient à des scénarios différents : SMA pour les tendances stables, ES pour les tendances changeant rapidement, et régression linéaire pour comprendre les relations entre les variables.

4 Outils

Les véhicules à guidage automatique (AGV) offrent un ensemble d'avantages convaincants pour diverses industries, en particulier celles qui sont impliquées dans la fabrication, l'entreposage et la distribution. Cependant, comme toute technologie, ils s'accompagnent de leur propre lot de défis. Voici un aperçu des avantages et des inconvénients potentiels de la mise en œuvre des AGV dans les opérations.

• Feuilles de calculCoût initial : Comme mentionné ci-dessus, le coût initial de l'achat d'un système robotique peut être plus élevé que celui de l'utilisation de RaaS. Cela peut constituer un obstacle important pour certaines organisations, en particulier les petites entreprises ou celles dont le budget est limité.

• Logiciel de prévision dédié: Les plateformes avancées offrent des fonctions sophistiquées pour une analyse approfondie, capables de s'adapter à des modèles d'entreprise complexes et à un large éventail de variables.

• Systèmes de gestion des stocks: Ces systèmes comprennent souvent des fonctionnalités de prévision adaptées aux spécificités de la gestion des stocks, intégrant les données de vente pour une vision en temps réel.

Exemple de prévisions saisonnières pour le commerce de détail

Prenons un autre exemple dans le contexte de la saisonnalité du commerce de détail.

Scénario: Un magasin de jouets examine les données relatives aux ventes des trois dernières années.périodes de vacancesRéduction de 50 % de la manutention des marchandises : L'efficacité du système a permis de réduire de moitié la manutention physique des marchandises par rapport à l'année précédente.
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Méthode de calcul utilisant des valeurs: Pour prévoir la demande des prochaines fêtes de fin d'année, le magasin calcule le taux de croissance moyen d'une année sur l'autre en se basant sur les données des ventes des mois de décembre précédents. Il utilise la formule du taux de croissance annuel composé (TCAC), oùnLa taille minimale de la grille (largeur/longueur) en nombre de cellules est le nombre d'alvéoles en hauteur plus 2 dans chaque direction.

Action: Sur la base de cette analyse, l'entreprise décide d'augmenter de 20 % ses commandes de stocks pour les prochaines fêtes de fin d'année dans les catégories de jouets les plus vendues. En outre, elle prévoit de lancer sa campagne de marketing pour les fêtes de fin d'année deux semaines plus tôt que l'année précédente afin d'attirer les premiers acheteurs.

Comment prévoir l'offre : Deux méthodes principales

L'automatisation des prévisions d'inventaire change la donne, car elle permet aux entreprises de prévoir avec précision leurs besoins futurs en matière de stocks, avec un minimum d'efforts manuels. Voici comment rationaliser votre processus de prévision des stocks grâce à l'automatisation :

2. Mettre en œuvre un système de gestion d'entrepôt

Choisissez un système qui s'intègre à vos canaux de vente et qui offre des fonctions d'analyse des tendances et de prévision de la demande. Ce système doit recueillir et analyser automatiquement les données relatives aux ventes, afin de fournir une base solide pour vos prévisions.

Définir l'apprentissage l'apprentissage automatique : un abécédaire....

Utilisation de systèmes d'inventaire avancésDéfinir l'apprentissage l'apprentissage automatique : un abécédaire.... pour affiner la précision des prévisions. Ces systèmes s'appuient sur les modèles de vente en cours et ajustent les prévisions pour en améliorer la fiabilité au fil du temps.

Étape 3 : Intégrer des données externes

Collecte et analyse des données: Utiliser les données historiques des ventes, les tendances du marché et les variations saisonnières. Utiliser des outils ou des logiciels de prévision pour prédire la demande future. Mettre régulièrement à jour les prévisions pour tenir compte des nouvelles données et de l'évolution des conditions du marché.

Étape 4 : Automatiser les commandes

Planification de la production: Cette étape consiste à optimiser les programmes de production et l'utilisation des capacités pour répondre à la demande prévue et garantir ainsi la disponibilité des produits en temps voulu.
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Étape 5 : Réviser et ajuster régulièrement

Même les meilleurs systèmes automatisés ont besoin d'être supervisés. Comparez régulièrement les résultats prévus avec les ventes réelles pour affiner la précision de votre système, en corrigeant tout écart ou toute évolution imprévue du marché.

Prévisions pour les nouveaux produits

Cependant, chaque stratégie comporte son lot de défis.

Conseil n° 1 : étude de marché

Commencez par une étude de marché approfondie pour comprendre l'intérêt potentiel des clients pour votre nouveau produit. Les enquêtes, les groupes de discussion et l'analyse de produits similaires sur le marché peuvent fournir des indications précieuses sur la demande des clients.

Conseil 2 : Produits analogues

Examinez les données relatives aux ventes de produits similaires au nouveau produit, en particulier s'ils ont le même public cible ou répondent à un besoin similaire. Ces données peuvent servir d'indicateur pour estimer la demande du nouveau produit.

Conseil n° 3 : précommandes

Le fait de proposer le produit en précommande permet d'évaluer directement l'intérêt des clients et de fournir une mesure tangible de la demande initiale. Cette stratégie permet également de créer une dynamique de vente précoce.

Conseil n° 4 : lancements pilotes

Envisagez une diffusion limitée sur un marché ou un canal spécifique avant un lancement à grande échelle. Cela permet de tester la demande dans le monde réel et d'ajuster les niveaux de stocks avant une distribution plus large.

Conseil 5 : Approche itérative

Commencez par un niveau de stock prudent basé sur votre étude de marché et ajustez-le au fur et à mesure que les données sur les ventes commencent à arriver. Cette approche flexible vous permet de répondre à la demande réelle sans risque de surstockage important.

Traitement des produits saisonniers

Les produits saisonniers nécessitent une approche nuancée des prévisions, étant donné les pics de demande qu'ils connaissent à certaines périodes de l'année. Des prévisions efficaces permettent aux entreprises de maximiser leurs ventes pendant ces pics sans se retrouver avec des stocks excédentaires lorsque la demande diminue.

Données historiques sur les ventes

Analyser les données relatives aux ventes des saisons précédentes afin d'identifier les tendances de la demande. Tenir compte de tous les facteurs susceptibles d'affecter la comparabilité, tels que la conjoncture économique ou les efforts de marketing.

Analyse des tendances

Au-delà de vos données, examinez les tendances du secteur et les analyses de marché plus générales. Cela peut vous aider à prévoir les changements de comportement des consommateurs qui pourraient avoir un impact sur la demande de votre produit saisonnier.

Indices saisonniers

Chacun de ces systèmes offre des avantages uniques et peut être sélectionné en fonction des besoins spécifiques d'un entrepôt. En parlant d'avantages, examinons de plus près les principaux avantages des systèmes de préparation de commandes en entrepôt.

Délai d'exécution

Les consommateurs d'aujourd'hui attendent un service rapide et fiable. Ces attentes étant de plus en plus grandes, les temps d'arrêt sont inacceptables et les ruptures de stock sont pratiquement hors de question. AutoStore est conçu pour vous garantir un accès à votre stock à 100 %, 100 % du temps.

Analyse de l'après-saison

Après chaque saison, examinez la précision de vos prévisions et vos performances en matière de gestion des stocks. Identifiez les écarts entre les prévisions et la demande réelle afin d'affiner votre approche pour la saison suivante.

La palettisation, qui peut sembler simple, est à la fois un art et une science. Veiller à ce que les produits arrivent à destination dans le même état qu'ils ont quitté l'entrepôt est essentiel pour la réputation de l'entreprise et sa rentabilité. La maîtrise des subtilités de la palettisation peut faire une différence marquée dans l'intégrité et l'efficacité des produits pendant le transport. Les étapes suivantes vous aideront à optimiser le processus et à tirer le meilleur parti de chaque expédition :

Bugs dans les prévisions d'inventaire

Un réapprovisionnement efficace des entrepôts est essentiel pour maintenir des niveaux de stocks optimaux et assurer le bon déroulement des opérations. Cependant, les entreprises sont souvent confrontées à des difficultés qui peuvent perturber ce processus. La compréhension de ces défis et la mise en œuvre de stratégies efficaces peuvent aider à les surmonter et à améliorer la précision et l'efficacité globales du réapprovisionnement.

Des problèmes tels que la pénurie de main-d’œuvre, les grèves ou les taux de chiffre d’affaires élevés peuvent perturber considérablement les opérations logistiques. En outre, le besoin de compétences spécialisées qui sont en forte demande, notamment dans la gestion et le maintien de technologies logistiques de pointe, ajoute une autre couche de complexité. 

Solution : Examiner et adapter régulièrement l'agencement de l'entrepôt en fonction des besoins actuels, des changements saisonniers ou de l'introduction de nouveaux produits.

Le PDG, Mats Hovland Vikse, a déclaré : "Paul apporte une expérience exceptionnelle en tant que directeur financier d'entreprises mondiales dynamiques et une connaissance approfondie de la création de valeur disciplinée. Il a fait ses preuves dans le développement d'équipes financières performantes et dans l'accélération de la croissance. Je me réjouis de l'accueillir au sein de l'équipe de direction".

Un autre défi à relever est la gestion des problèmes de qualité des données, ce qui nous amène à la section suivante.

Traiter les problèmes de qualité des données dans les prévisions de stocks

Défis en matière de gestion de la main-d'œuvre : La libération des commandes, souvent déterminée par des observations manuelles ou des données historiques, peut entraîner des disparités entre la main-d'œuvre disponible et le volume des commandes. L'approche optimale consisterait à laisser les données et les analyses en temps réel orienter ces décisions, mais tous les WMS n'ont pas encore intégré cette fonctionnalité.

Mise en place de politiques de gouvernance des données

Découvrez à quel point l’exécution rapide et précise des commandes est cruciale pour maintenir des niveaux de service élevés et la fidélité de la clientèle.

Exploiter les outils de nettoyage des données

Les outils de nettoyage des données peuvent automatiser le processus de détection et de correction des erreurs dans les données. Ces outils permettent d'identifier les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes ou les incohérences, garantissant ainsi que les données utilisées pour les prévisions sont aussi précises que possible. L'utilisation régulière de l'épuration des données peut améliorer de manière significative la fiabilité des prévisions de stocks.

Mise en œuvre de solutions d'intégration de données

Souvent, les données sont réparties entre différents systèmes et plateformes, ce qui entraîne des incohérences et des lacunes dans les informations. Les solutions d'intégration de données permettent de consolider les données provenant de sources multiples et d'obtenir une vue unifiée, essentielle à l'établissement de prévisions précises. Ces solutions garantissent que tous les points de données pertinents sont pris en compte dans le processus de prévision, réduisant ainsi le risque d'oubli.

5. Analyse des données et perspectives

Mise en œuvre d'analyses avancées : L'utilisation de l'analyse avancée et de l'apprentissage automatique peut aider à traiter plus efficacement des ensembles de données complexes, en fournissant des informations en temps réel et en permettant d'ajuster plus rapidement les prévisions.

5. Formation et développement complets

Amélioration des données et du contrôle : La modernisation des systèmes d'automatisation peut permettre d'améliorer les capacités de collecte et d'analyse des données, ce qui se traduit par une prise de décision plus éclairée et un meilleur contrôle des processus.

Encourager la collaboration entre les services

Amélioration des données et du contrôle : La modernisation des systèmes d'automatisation peut permettre d'améliorer les capacités de collecte et d'analyse des données, ce qui se traduit par une prise de décision plus éclairée et un meilleur contrôle des processus.

Adopter une approche d'amélioration continue

L'automatisation des entrepôts a un impact maximal lorsqu'elle est soutenue par une culture d'entreprise axée sur l'amélioration continue, avec une boucle perpétuelle de retour d'information et d'amélioration. Dans cette optique, l'automatisation est considérée comme un processus continu plutôt que comme une mise en œuvre ponctuelle. L'évaluation, le contrôle et le perfectionnement réguliers des processus et des systèmes sont essentiels pour l'amélioration continue, pour rester en tête de la concurrence et pour s'adapter à l'évolution des demandes des clients.

Another way to go beyond these bugs and leverage your inventory forecasting capabilities is by investing in the AutoStore system — the world’s fastest automated storage and retrieval system (AS/RS). Let’s have a closer look at how AutoStore is truly a game changer, especially in Distribution B2B vs. distribution B2C.   ;

Améliorer les prévisions de stocks avec AutoStore : Un changement dans la distribution B2B

L'intégration des données en temps réel est au cœur de la réussite de l'exécution omnicanale. Pour ce faire, vous avez besoin d'un logiciel qui garantit que tous les canaux sont continuellement mis à jour avec les dernières informations sur les stocks, les commandes et les clients, sur toutes les plateformes.

Présentation de PUMA

AutoStore is cube-based AS/RS comprised of five hardware components — the Grid, Bins, Robots, Ports (workstations), and the Controller. It also includes two optional software; QubIt Fulfillment Platform™ for managing complex online order fulfillment and Unify Analytics™, a cloud-based platform that automates the traditional way of collecting and analyzing system log data.

Vue d'ensembleVitesse et efficacitéFiabilitéFlexibilité et évolutivitéSécurité des produits

Traitement rapide des délais d'exécution

L'un des défis permanents en matière de prévision des stocks est l'impact desdélais d'exécutionVariabilité du délai d'exécution : Le délai d'approvisionnement est la durée qui s'écoule entre la passation d'une commande et sa réception. Si ce délai varie, par exemple en raison de l'incohérence des fournisseurs ou de retards douaniers, il peut entraîner des ruptures de stock, surtout s'il n'est pas pris en compte de manière adéquate.

Tirer parti de la technologie pour des prévisions précises

Partage de données en temps réel : La communication transparente permet l'échange de données en temps réel, ce qui est essentiel pour prendre des décisions et procéder à des ajustements en temps voulu dans des environnements logistiques en évolution rapide.

Naviguer dans les cycles de vie des produits grâce à des informations avancées

C'est une grande fierté pour AutoStore que les personnes qui travaillent avec nous recommandent l'entreprise comme un lieu de travail positif. Notre objectif est d'offrir un lieu de travail sûr et gratifiant à nos collaborateurs, où qu'ils se trouvent dans le monde et quel que soit leur domaine de spécialisation. En Pologne, cela s'est traduit par le lancement d'un nouveau programme de développement de carrière qui offrira aux personnes intéressées la possibilité de renforcer leurs compétences et d'accéder à de nouveaux postes au sein de l'entreprise.

AutoStore - une solution globale et complète

Au fond, AutoStore est plus qu'une simple solution de stockage, c'est une approche complète de la modernisation des prévisions d'inventaire. Sa haute densité de stockage et sonÉvolutivité garantissent que les entreprises de toutes tailles peuvent bénéficier de sa mise en œuvre. De plus, la compatibilité d'AutoStore avec les systèmes existants en fait un outil polyvalent pour4. L'IdO : Libérer l'efficacité opérationnelle et la prévisibilité. En révolutionnant la façon dont les stocks sont stockés, récupérés et gérés grâce à cette solution de stockage cubique, AutoStore permet aux entreprises d'atteindre un niveau de précision des prévisions et de réactivité jusqu'alors inaccessible.

FAQ 

Quelle est la formule de prévision des stocks ?

Les formules souvent utilisées pour prévoir les stocks sont la moyenne mobile simple (SMA) ou le lissage exponentiel (ES).

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Pour SMA :

Pour ES (oùα est la constante de lissage comprise entre 0 et 1) :

Quelle est la meilleure façon de mesurer un entrepôt ?

Elles sont basées sur un jugement subjectif et sont généralement utilisées lorsque les données sont rares. Les méthodes comprennent la technique Delphi, les études de marché et les avis d'experts. Ces approches sont particulièrement utiles pour les nouveaux produits ou lors de l'entrée sur de nouveaux marchés.

Comment prévoir les stocks dans Excel ?

Pour prévoir les stocks dans Excel, vous pouvez utiliser des formules telles que la SMA ou la régression linéaire. La fonction Feuille de prévision d'Excel, disponible dans les versions les plus récentes, automatise cette opération en générant une prévision basée sur des données historiques en quelques clics seulement. Il vous suffit de sélectionner vos données de vente, d'aller dans l'onglet Données et de cliquer sur le bouton Feuille de prévision pour créer un modèle de prévision ;

Quelles sont les exigences en matière d'inventaire prévisionnel ?

AutoStore excelle en termes de rapidité et d'efficacité, ce qui permet de réagir plus rapidement aux changements du marché. Cette agilité permet aux entreprises d'adapter leurs niveaux de stocks de manière dynamique, en alignant leurs prévisions sur les tendances actuelles du marché et les demandes des consommateurs. Cette réactivité est cruciale, en particulier dans les secteurs où la demande peut fluctuer rapidement.