Prévision de la Demande
Séries temporelles probabilistes pour inventaire et personnel.
Client: Distributeur de Biens de Consommation
Secteur: Chaîne d'Approvisionnement
Durée: 10 semaines
Équipe: 2 ingénieurs + 1 analyste
Problème
Ruptures de stock fréquentes et surstockage dus à des prévisions simplistes.
Solution
Prévisions riches en fonctionnalités avec des modèles probabilistes et des tableaux de bord de planification de scénarios.
Approche
- Construit ELT avec dbt et Airflow; magasin de fonctionnalités pour saisonnalité et promos
- Benchmarké Prophet, ARIMA, et modèles de gradient
- Servi les prévisions via API avec intervalles de confiance
Stack
AirflowdbtBigQuery/PostgreSQLPythonDash/Streamlit
Résultats
- Ruptures de stock -22%
- Gaspillage -15%