Retail — Prévision & Gestion de Stock
Prévision de demande et assistant d'achat pour réduire les ruptures.
-28%
Ruptures
-18%
Stock moyen
3×
ROI 12 mois
السياق والإشكالية
Un réseau de distribution alimentaire de 35 magasins au Maroc faisait face à des ruptures de stock fréquentes sur les produits à forte rotation, tout en ayant un surstock de 20% sur les références secondaires. Les prévisions manuelles, basées sur l'intuition des acheteurs, généraient des pertes significatives.
التحديات المحددة
- Taux de rupture de 12% sur les produits phares
- Surstock de 20% sur les références à faible rotation
- Prévisions manuelles et subjectives
- Pertes de CA estimées à 8% du chiffre d'affaires
- Processus d'achat chronophage et peu fiable
المنهج والتنفيذ
AtlasAi a développé un agent IA de prévision de demande couplé à un assistant d'achat intelligent. Le système analyse l'historique des ventes, la saisonnalité, les tendances marché et les événements locaux pour générer des prévisions fiables et des recommandations d'achat automatisées.
Modèle prédictif avancé
Algorithmes de forecasting intégrant historique de ventes, météo, calendrier marocain (Ramadan, Aïd, rentrée) et tendances marché.
Assistant d'achat IA
Recommandations automatiques de réapprovisionnement avec quantités optimales par magasin et par référence.
Alertes proactives
Détection précoce des risques de rupture et notifications push aux équipes d'achat avec actions suggérées.
Dashboard de pilotage
Vue consolidée du stock réseau, prévisions à 7/14/30 jours, et indicateurs de performance par magasin.
مراحل المشروع
Audit data & processus
Inventaire des données disponibles, cartographie des flux d'achat
Modélisation
Développement du modèle prédictif, calibration sur données historiques
Pilote 5 magasins
Déploiement sur 5 magasins test, comparaison avec processus existant
Déploiement réseau
Extension aux 35 magasins, formation des équipes d'achat
الأثر القابل للقياس
Réduction des ruptures de stock de 28% (de 12% à 8,6%)
Baisse du stock moyen de 18%, libérant du capital de roulement
ROI de 3× sur les 12 premiers mois
Temps de passation de commandes réduit de 60%
Amélioration de la marge brute de 2,3 points
Réduction du gaspillage alimentaire de 15%
التقنيات المستخدمة
"Des gains tangibles sur la disponibilité produit, avec un ROI visible dès le T2. L'outil est devenu indispensable pour nos équipes d'achat."
هل تريدون تأثيراً مماثلاً؟
لنناقش مشروعكم ونصمم معاً حلاً للذكاء الاصطناعي يتناسب مع تحدياتكم.