Les mégadonnées font de grandes vagues dans les affaires. En collectant et en analysant d’énormes pools d’informations, les entreprises peuvent optimiser presque toutes les facettes de leur activité. Ces solutions basées sur les données rendent les services plus rentables pour les entreprises et plus utiles pour les clients.
Bien que l’utilisation la plus évidente du big data soit dans le marketing, il peut également profiter à d’autres industries.
La gestion des stocks en entrepôt est l’un de ces secteurs qui peut voir des améliorations notables grâce à cette technologie.
Un stock bien organisé et axé sur le client est essentiel au succès de la chaîne d’approvisionnement. Trouver des moyens d’améliorer la gestion des stocks est un rôle crucial pour tout responsable d’entrepôt, et tirer parti de l’analyse des données offre des moyens uniques de s’améliorer.
Voici cinq façons dont le big data peut faire progresser la gestion des stocks en entrepôt :
1. Efficacité améliorée
L’amélioration de l’efficacité est peut-être l’avantage le plus important que le big data offre à la gestion des stocks. Les opérations d’entrepôt comprennent de nombreux petits processus interconnectés. Si un seul d’entre eux est en retard, cela peut causer des problèmes tout au long du processus.
Avec le Big Data, les responsables peuvent résoudre des problèmes liés à l’efficacité dont ils ignoraient peut-être l’existence. Les informations collectées à partir des différents outils utilisés par les entrepôts peuvent indiquer aux administrateurs si les machines ne fonctionnent pas à leur performance maximale. De même, la collecte de données peut informer les superviseurs des performances des employés et suggérer des moyens d’augmenter la productivité.
Une mauvaise organisation peut entraîner des opérations ralenties ou défectueuses, tout comme une bonne organisation peut optimiser le processus. La collecte de plus d’informations peut aider les gestionnaires à organiser leur inventaire.
L’organisation des stocks implique à la fois l’aménagement physique d’un entrepôt et la structure de ses opérations. En utilisant des programmes pour collecter et analyser des données dans l’entrepôt ainsi que des informations concernant d’autres entreprises similaires, les administrateurs peuvent voir où leur organisation peut manquer.
2. Prévoir les besoins
L’une des facettes les plus impressionnantes du Big Data est sa capacité à faire des prédictions précises. La prévision des changements de comportement des clients peut être un avantage considérable pour la gestion des stocks.
À différents moments de l’année, les clients peuvent avoir des habitudes d’achat totalement différentes. Si une entreprise ne voit pas ces changements venir, elle peut se retrouver avec un inventaire plein d’articles dont elle n’a pas besoin sans place pour ce dont elle a besoin. Avec l’aide du big data, ils peuvent stocker des stocks avec des choses qui seront probablement demandées avant qu’ils n’en aient besoin de manière trop urgente.
Bien qu’une personne puisse faire des prédictions raisonnablement précises, les mégadonnées peuvent être plus fiables, car elles examinent de vastes réservoirs d’informations fiables. Les programmes analytiques peuvent traiter beaucoup plus d’informations en un temps beaucoup plus court qu’une personne.
3. Réapprovisionnement optimisé
Avoir trop d’articles à rotation lente, ou pas assez d’articles en demande, est un problème frustrant. Cela peut nuire à la fois aux bénéfices et à la satisfaction des clients. Les gestionnaires d’inventaire doivent faire attention lors du réapprovisionnement de leur stock pour optimiser leur espace de stockage et satisfaire les clients.
Traditionnellement, les employés doivent vérifier l’inventaire manuellement et décider de la quantité de chaque article à commander en fonction d’un peu plus qu’une meilleure estimation. En utilisant des données pour analyser des aspects commerciaux tels que les tendances des ventes, les superviseurs des stocks peuvent obtenir une bien meilleure image de ce dont ils ont besoin.
Les analyses peuvent révéler si certains produits quittent lentement les rayons. Ils peuvent également alerter les travailleurs s’ils doivent commencer à commander plus d’un article. Avec à la fois des ventes historiques et des prévisions de tendances à leur disposition, ces analyses peuvent aider les entreprises à améliorer leurs habitudes de réapprovisionnement. L’intégration d’analyses facilite la gestion des stocks.
4. Rappels plus rapides
Bien que ce soit une situation malheureuse, les entreprises doivent parfois rappeler certains articles. Les rappels peuvent être coûteux et, s’ils sont mal gérés, peuvent nuire à l’image de l’entreprise. Ils doivent donc être rapides et efficaces pour minimiser les dommages.
Une partie d’un rappel efficace consiste à suivre les articles en question. Les mégadonnées peuvent y contribuer en traçant les produits par numéro et expédition à chaque étape de la chaîne d’approvisionnement.
Des détaillants notables comme Amazon et Costco utilisent le Big Data pour faire savoir qu’il est nécessaire de procéder à des rappels. En surveillant plusieurs pages Web, des sites d’évaluation aux médias sociaux, ils peuvent obtenir des informations sur les problèmes potentiels avec leurs produits le plus rapidement possible. En rappelant tôt et en prenant des mesures rapides, les entreprises peuvent réduire considérablement les dommages causés par ces circonstances indésirables.
5. Prévention des pertes
La démarque inconnue se produit lorsque les registres d’inventaire affichent un nombre d’articles supérieur à ce qui est réellement en stock. Le vol à l’étalage est la principale cause de rupture de stock, mais d’autres sources incluent le bris d’objets ou le mauvais placement des produits par les employés.
L’analyse des données peut montrer si certains éléments ont tendance à disparaître à des moments précis dans un service particulier. Sachant qu’il s’agit d’un lieu de retrait, les gestionnaires pourraient prendre des mesures de sécurité supplémentaires dans cette zone, comme l’installation de caméras pour attraper les voleurs. L’information montrerait également si les méthodes sont utiles ou non en comparant les niveaux de démarque inconnue avant et après que les superviseurs aient pris des mesures.
Des ensembles de données similaires pourraient mettre en évidence les zones où l’inventaire est incohérent, indiquant où les employés peuvent égarer les produits.
Changer l’avenir de l’inventaire des entrepôts avec la collecte de données
Il n’y a pratiquement aucune limite aux informations que le Big Data peut fournir aux gestionnaires d’inventaire, comme dans tout autre secteur. En adoptant cette technologie à grande échelle, les entreprises peuvent répondre plus efficacement aux demandes des clients et augmenter leurs revenus.
Aller plus loin dans la gestion des stocks grâce à la data
Savoir gérer ses stocks est aujourd’hui à portée de main grâce à la science des données. Vous avez juste besoin des bons outils et des bons processus.
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