الهدف
تحسين إدارة المخزون من خلال التنبؤ بالطلب بدقة بفضل التعلم الآلي.
Description
Contexte
Les entreprises de retail au Maroc perdent en moyenne 8% de leur chiffre d'affaires a cause de ruptures de stock ou de surstockage. La saisonnalite (Ramadan, rentree, ete) rend la prevision complexe.
Solution
Un systeme de prevision de demande base sur le machine learning qui prend en compte l'historique des ventes, la saisonnalite marocaine, la meteo, les promotions et les evenements locaux. chaîne d'approvisionnement
الجمهور المستهدف
Retailers, distributeurs, grossistes, e-commerce
المراحل
Collecte des donnees historiques
Integration des donnees de ventes sur 2-3 ans, meteo, calendrier des evenements et promotions.
Analyse des patterns
Identification des tendances, saisonnalites (Ramadan, Mouloud, rentree) et facteurs d'influence.
Entrainement du modele
Modele Prophet + LSTM pour capturer les patterns complexes specifiques au marche marocain.
Dashboard de pilotage
Tableau de bord Power BI avec previsions a 7, 14 et 30 jours par produit et magasin.
Automatisation des commandes
Recommandations automatiques de reapprovisionnement basees sur les previsions.
الأدوات المستخدمة
Prophet
Modele de prevision de series temporelles
TensorFlow
Reseau de neurones LSTM pour patterns complexes
Python
Pipeline de donnees et API
Power BI
Visualisation et dashboard
النتائج المتوقعة
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