Prevision de Demande et Gestion des Stocks — AI Use Case

Objective

Optimiser la gestion des stocks en predisant la demande avec precision grace au machine learning.

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

Target Audience

Retailers, distributeurs, grossistes, e-commerce

Steps

1

Collecte des donnees historiques

Integration des donnees de ventes sur 2-3 ans, meteo, calendrier des evenements et promotions.

2

Analyse des patterns

Identification des tendances, saisonnalites (Ramadan, Mouloud, rentree) et facteurs d'influence.

3

Entrainement du modele

Modele Prophet + LSTM pour capturer les patterns complexes specifiques au marche marocain.

4

Dashboard de pilotage

Tableau de bord Power BI avec previsions a 7, 14 et 30 jours par produit et magasin.

5

Automatisation des commandes

Recommandations automatiques de reapprovisionnement basees sur les previsions.

Tools used

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

Expected results

Reduction de 40% des ruptures de stock

Diminution de 25% du surstockage

Amelioration de 15% de la rotation des stocks

ROI atteint en 4 mois