Repérer les stocks à risque avant la rupture
Valeur du stock, rotation, couverture et alertes par entrepôt, avec une analyse ABC des références.
- Power BI
- Excel / Power Query
Données fictives et saisonnières. Choisissez l’horizon : la zone colorée montre la fourchette probable, qui s’élargit à mesure que l’horizon s’éloigne.
Méthode illustrée : tendance + saisonnalité, validée sur les 12 derniers mois connus. Sur vos données, plusieurs méthodes sont comparées avant d’en retenir une.
Démo sur données fictives. Les données sont inventées ; la démarche est celle que j’applique en mission : mêmes indicateurs, mêmes contrôles de cohérence. Mission type : prévision des ventes d’une activité saisonnière.
Commandes, stocks, recrutements, trésorerie : il faut décider aujourd’hui pour les mois à venir, souvent à l’intuition. Une prévision chiffrée, avec sa marge d’erreur, rend ces décisions plus sûres.
Je rassemble et vérifie l’historique, idéalement deux ans ou plus pour capter la saisonnalité.
Je teste plusieurs méthodes et je garde la plus fiable sur le passé. Souvent, une méthode statistique simple et bien expliquée suffit.
Je compare la prévision à ce qui s’est réellement passé.
La prévision se met à jour toute seule dans le tableau de bord.
Plus de visibilité sur les mois à venir, une marge d’erreur connue, et un modèle expliqué plutôt qu’une boîte noire.
Avec moins de deux ans d’historique, on travaille sur les tendances, avec une marge plus large. Dès le premier échange, je vous dis ce que votre historique permet de prévoir.
Un besoin proche ? Écrivez-moi.
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