Les m\u00e9gadonn\u00e9es font de grandes vagues dans les affaires. En collectant et en analysant d’\u00e9normes pools d’informations, les entreprises peuvent optimiser presque toutes les facettes de leur activit\u00e9. Ces solutions bas\u00e9es sur les donn\u00e9es rendent les services plus rentables pour les entreprises et plus utiles pour les clients.<\/p>\n
La gestion des stocks en entrep\u00f4t est l’un de ces secteurs qui peut voir des am\u00e9liorations notables gr\u00e2ce \u00e0 cette technologie.<\/p>\n
Un stock bien organis\u00e9 et ax\u00e9 sur le client<\/a> est essentiel au succ\u00e8s de la cha\u00eene d’approvisionnement. Trouver des moyens d’am\u00e9liorer la gestion des stocks est un r\u00f4le crucial pour tout responsable d’entrep\u00f4t, et tirer parti de l’analyse des donn\u00e9es offre des moyens uniques de s’am\u00e9liorer.<\/p>\n Voici cinq fa\u00e7ons dont le big data peut faire progresser la gestion des stocks en entrep\u00f4t\u00a0:<\/p>\n L’am\u00e9lioration de l’efficacit\u00e9 est peut-\u00eatre l’avantage le plus important que le big data offre \u00e0 la gestion des stocks. Les op\u00e9rations d’entrep\u00f4t comprennent de nombreux petits processus interconnect\u00e9s. Si un seul d’entre eux est en retard, cela peut causer des probl\u00e8mes tout au long du processus.<\/p>\n Avec le Big Data, les responsables peuvent r\u00e9soudre des probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 l’efficacit\u00e9 dont ils ignoraient peut-\u00eatre l’existence. Les informations collect\u00e9es \u00e0 partir des diff\u00e9rents outils utilis\u00e9s par les entrep\u00f4ts peuvent indiquer aux administrateurs si les machines ne fonctionnent pas \u00e0 leur performance maximale. De m\u00eame, la collecte de donn\u00e9es peut informer les superviseurs des performances des employ\u00e9s et sugg\u00e9rer des moyens d’augmenter la productivit\u00e9.<\/p>\n Une mauvaise organisation peut entra\u00eener des op\u00e9rations ralenties ou d\u00e9fectueuses, tout comme une bonne organisation peut optimiser le processus. La collecte de plus d’informations peut aider les gestionnaires \u00e0 organiser leur inventaire.<\/p>\n L’organisation des stocks implique \u00e0 la fois l’am\u00e9nagement physique d’un entrep\u00f4t et la structure de ses op\u00e9rations. En utilisant des programmes pour collecter et analyser des donn\u00e9es dans l’entrep\u00f4t ainsi que des informations concernant d’autres entreprises similaires, les administrateurs peuvent voir o\u00f9 leur organisation peut manquer.<\/p>\n L’une des facettes les plus impressionnantes du Big Data est sa capacit\u00e9 \u00e0 faire des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises. La pr\u00e9vision des changements de comportement des clients peut \u00eatre un avantage consid\u00e9rable pour la gestion des stocks.<\/p>\n \u00c0 diff\u00e9rents moments de l’ann\u00e9e, les clients peuvent avoir des habitudes d’achat totalement diff\u00e9rentes. 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 demand\u00e9es avant qu’ils n’en aient besoin de mani\u00e8re trop urgente.<\/p>\n Bien qu’une personne puisse faire des pr\u00e9dictions raisonnablement pr\u00e9cises<\/a>, les m\u00e9gadonn\u00e9es peuvent \u00eatre plus fiables, car elles examinent de vastes r\u00e9servoirs d’informations fiables. Les programmes analytiques peuvent traiter beaucoup plus d’informations en un temps beaucoup plus court qu’une personne.<\/p>\n Avoir trop d’articles \u00e0 rotation lente, ou pas assez d’articles en demande, est un probl\u00e8me frustrant. Cela peut nuire \u00e0 la fois aux b\u00e9n\u00e9fices et \u00e0 la satisfaction des clients. Les gestionnaires d’inventaire doivent faire attention lors du r\u00e9approvisionnement de leur stock pour optimiser leur espace de stockage et satisfaire les clients.<\/p>\n Traditionnellement, les employ\u00e9s doivent v\u00e9rifier l’inventaire manuellement et d\u00e9cider de la quantit\u00e9 de chaque article \u00e0 commander en fonction d’un peu plus qu’une meilleure estimation. En utilisant des donn\u00e9es 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.<\/p>\n Les analyses peuvent r\u00e9v\u00e9ler si certains produits quittent lentement les rayons. Ils peuvent \u00e9galement alerter les travailleurs s’ils doivent commencer \u00e0 commander plus d’un article. Avec \u00e0 la fois des ventes historiques et des pr\u00e9visions de tendances \u00e0 leur disposition, ces analyses peuvent aider les entreprises \u00e0 am\u00e9liorer leurs habitudes de r\u00e9approvisionnement. L’int\u00e9gration d’analyses facilite la gestion des stocks.<\/p>\n Bien que ce soit une situation malheureuse, les entreprises doivent parfois rappeler certains articles. Les rappels peuvent \u00eatre co\u00fbteux et, s’ils sont mal g\u00e9r\u00e9s, peuvent nuire \u00e0 l’image de l’entreprise. Ils doivent donc \u00eatre rapides et efficaces pour minimiser les dommages.<\/p>\n Une partie d’un rappel efficace consiste \u00e0 suivre les articles en question. Les m\u00e9gadonn\u00e9es peuvent y contribuer en tra\u00e7ant les produits par num\u00e9ro et exp\u00e9dition \u00e0 chaque \u00e9tape de la cha\u00eene d’approvisionnement.<\/p>\n Des d\u00e9taillants notables comme Amazon et Costco utilisent le Big Data pour faire savoir qu’il est n\u00e9cessaire de proc\u00e9der \u00e0 des rappels. En surveillant plusieurs pages Web, des sites d’\u00e9valuation aux m\u00e9dias sociaux, ils peuvent obtenir des informations sur les probl\u00e8mes potentiels avec leurs produits le plus rapidement possible. En rappelant t\u00f4t et en prenant des mesures rapides, les entreprises peuvent r\u00e9duire consid\u00e9rablement les dommages caus\u00e9s par ces circonstances ind\u00e9sirables.<\/p>\n La d\u00e9marque inconnue se produit lorsque les registres d’inventaire affichent un nombre d’articles sup\u00e9rieur \u00e0 ce qui est r\u00e9ellement en stock. Le vol \u00e0 l’\u00e9talage 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 employ\u00e9s.<\/p>\n L’analyse des donn\u00e9es peut montrer si certains \u00e9l\u00e9ments ont tendance \u00e0 dispara\u00eetre \u00e0 des moments pr\u00e9cis dans un service particulier. Sachant qu’il s’agit d’un lieu de retrait, les gestionnaires pourraient prendre des mesures de s\u00e9curit\u00e9 suppl\u00e9mentaires dans cette zone, comme l’installation de cam\u00e9ras pour attraper les voleurs. L’information montrerait \u00e9galement si les m\u00e9thodes sont utiles ou non en comparant les niveaux de d\u00e9marque inconnue avant et apr\u00e8s que les superviseurs aient pris des mesures.<\/p>\n Des ensembles de donn\u00e9es similaires pourraient mettre en \u00e9vidence les zones o\u00f9 l’inventaire est incoh\u00e9rent, indiquant o\u00f9 les employ\u00e9s peuvent \u00e9garer les produits.<\/p>\n 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 \u00e0 grande \u00e9chelle, les entreprises peuvent r\u00e9pondre plus efficacement aux demandes des clients et augmenter leurs revenus.<\/p>\n Savoir g\u00e9rer ses stocks est aujourd\u2019hui \u00e0 port\u00e9e de main gr\u00e2ce \u00e0 la science des donn\u00e9es. Vous avez juste besoin des bons outils et des bons processus.<\/p>\n Nous vous pr\u00e9sentons dans cet autre article 10 applications incontournables de la data science dans le\u00a0domaine du retail.<\/a><\/p>\n D\u00e9couvrez l\u2019outil sp\u00e9cialement con\u00e7u pour les acteurs du retail souhaitant exploiter leurs donn\u00e9es :\u00a0Data Smart Supply.<\/a><\/p>\n1. Efficacit\u00e9 am\u00e9lior\u00e9e<\/h3>\n
2. Pr\u00e9voir les besoins<\/h3>\n
3. R\u00e9approvisionnement optimis\u00e9<\/h3>\n
4. Rappels plus rapides<\/h3>\n
5. Pr\u00e9vention des pertes<\/h3>\n
Changer l’avenir de l’inventaire des entrep\u00f4ts avec la collecte de donn\u00e9es<\/h2>\n
Aller plus loin dans la gestion des stocks gr\u00e2ce \u00e0 la data<\/span><\/h3>\n