Prévision de la demande et optimisation de l’exécution

Le défi

Avantis Coopérative déploie une solution d’IA prédictive pour améliorer la gestion des stocks et des achats en vrac dans son réseau de succursales BMR, un centre de rénovation canadien spécialisé en quincaillerie et matériaux de construction, ainsi qu’auprès de ses partenaires fournisseurs. En collaboration avec Vooban, le projet remplace les méthodes manuelles de réapprovisionnement par des modèles dynamiques tenant compte des fluctuations de la demande à court terme, de la saisonnalité et des cycles promotionnels. Le premier cas d’usage vise à ajuster les niveaux de stock en temps réel pour éviter les surplus et les ruptures. Le second cible l’optimisation des achats en recommandant des volumes alignés sur les prévisions de la demande à long terme, notamment durant les promotions saisonnières. Ces innovations devraient faire passer le taux de rotation des stocks de 2,0 à 2,5 fois par an, accroître l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement et réduire de 25 % les tâches répétitives pour les fournisseurs. Au total, le projet permettra à la coopérative d’économiser 100 heures par semaine.