IA appliquée à la Supply Chain

IA et Supply Chain : moins de stock immobilisé, plus de commandes servies

Le problème que nous résolvons
La supply chain est le domaine où l’IA a le retour sur investissement le plus rapide — et pourtant le moins exploité au Maroc.Vous avez trop de stock sur les références qui ne tournent pas, et des ruptures sur celles qui tournent.Les prévisions reposent sur une moyenne des trois derniers mois, ou sur l’intuition d’une personne.Les tournées de livraison sont construites à la main, chaque matin, par habitude.Vous connaissez votre taux de service global, mais pas ses causes réelles.Chaque point de taux de service perdu se paie deux fois : en chiffre d’affaires manqué et en confiance client.

 Notre approche

1. Audit de la donnée logistique

Nous vérifions l’intégrité de votre historique : cohérence des références, des mouvements, des délais fournisseurs. Une prévision ne vaut que par la qualité des données qui l’alimentent.

2. Prévision de la demande

Nous construisons des modèles adaptés à votre profil de ventes — saisonnalité, promotions, effet Ramadan, rentrée scolaire — et nous les comparons à votre méthode actuelle sur données historiques. Vous voyez le gain avant de décider.

3. Politique de stock différenciée

Classification ABC, calcul du stock de sécurité par référence, points de commande. Toutes les références ne méritent pas le même traitement : nous adaptons la règle au comportement réel du produit.

4. Optimisation du dernier kilomètre

Analyse des tournées, regroupement des livraisons, équilibrage des créneaux horaires, suivi de la ponctualité. Objectif : moins de kilomètres pour le même nombre de clients servis.

Ce que vous obtenez

• Un modèle de prévision évalué contre votre méthode actuelle, avec écart chiffré
• Une politique de stock par référence : classe ABC, stock de sécurité, point de commande
• Un tableau de bord logistique : taux de service, rotation, couverture, ponctualité
• Des recommandations d’optimisation des tournées, chiffrées en kilomètres et en heures
• Le transfert de méthode à votre équipe supply chain

 Pourquoi OLYX sur ce sujet

C’est notre terrain d’origine. Avant de fonder OLYX, notre expertise s’est construite sur 17 ans en Supply Chain et systèmes d’information, incluant la maîtrise de Sage 100 et des flux logistiques réels — pas seulement leur modélisation théorique.

À cela s’ajoute une compétence académique en intelligence artificielle, validée par des publications scientifiques internationales.

Cette combinaison est rare : les cabinets de conseil en données maîtrisent rarement la logistique, et les spécialistes logistiques maîtrisent rarement les modèles prédictifs.

 Pour qui ?

• Distributeurs et grossistes multi-références
• Industriels gérant matières premières et produits finis
• Acteurs du e-commerce et de la livraison du dernier kilomètre
• Directions supply chain engagées dans une réduction du besoin en fonds de roulement

 Questions fréquentes

Quel historique de données faut-il ? Deux années de mouvements de stock constituent une base confortable. Avec une seule année, un modèle reste possible mais la saisonnalité est moins fiable.

Que faire si nos données comportent des erreurs ? L’audit de la donnée est la première étape, précisément pour cela. Nous documentons les anomalies et proposons les corrections avant toute modélisation.

Le modèle remplace-t-il le jugement de nos équipes ? Non. Il fournit une base chiffrée que vos planificateurs ajustent. La décision reste humaine : c’est ce qui rend le dispositif fiable dans la durée.

Combien de temps dure un projet type ? De 8 à 12 semaines pour un périmètre de prévision et de politique de stock, selon le nombre de références et de sites.