Anticiper la demande, pas la subir.
Un modèle de prévision dont chaque chiffre s'explique. Il sépare la tendance de fond de la saisonnalité, annonce son incertitude, et laisse tester des hypothèses avant de commander. Démonstration de 1 min 6 s, sans son, avec les explications à côté.
Prévoir à la main coûte des deux côtés
Sur des familles saisonnières, se tromper de prévision se paie deux fois : en rupture quand la saison démarre plus fort que prévu, en stock dormant quand elle retombe. Et la plupart des outils rendent un chiffre sans dire d'où il vient, donc personne ne le remet en question.
La saison arrive plus vite que le réappro
Le délai fournisseur ne s'ajuste pas au pic. Quand la demande monte, la commande est déjà en retard, et le taux de service décroche au pire moment.
Un chiffre qu'on ne peut pas discuter
Une prévision livrée sans décomposition ne se corrige pas. Les équipes terrain n'ont aucun moyen de dire quelle hypothèse leur paraît fausse.
Aucune marge d'erreur affichée
Un chiffre unique laisse croire à une certitude. Sans intervalle, impossible de dimensionner un stock de sécurité de façon défendable.
Sept étapes, aucune parole
La vidéo parcourt l'application réelle. Cliquez une étape à droite pour y sauter : l'explication correspondante s'ouvre et la lecture se place au bon endroit.
Un modèle qu'on peut défendre en réunion
La somme des facteurs égale la valeur affichée sur le graphe, au chiffre près. Chaque contribution est lisible dans l'unité de la famille.
L'intervalle de prévision s'élargit avec l'horizon. Il sert directement à dimensionner le stock de sécurité.
Chaque famille a son profil mensuel. Les familles en opposition de phase se compensent, ce qui lisse la charge annuelle.
Écart de température, croissance du marché, délai fournisseur : les hypothèses se règlent et le point de commande se recalcule aussitôt.
Le risque de rupture est calculé par famille à partir de la variabilité et du délai, et signalé dès qu'il dépasse le seuil.
Aucune donnée ne quitte l'infrastructure. Hébergement au Québec, conforme à la Loi 25.
Vos familles ne sont pas les nôtres
Ce démonstrateur tourne sur un jeu de données fictif. Sur votre historique, vos délais et vos contraintes, le modèle change. Décrivez-nous votre contexte : nous montons l'écosystème qui correspond à votre besoin, de l'extraction des données à la mise en production.