Objectifs
- Mesurer l’erreur d’une prévision IA de demande par magasin
- Choisir les indicateurs d’erreur adaptés à chaque produit
- Corriger les biais de prévision pour fiabiliser le réassort
Participants
Planificateurs, responsables supply chain, analystes demande
Pré-requis
Connaître les bases de la prévision des ventes et du réassort
Programme
- Définir l’erreur de prévision et ses effets sur le stock
- Comparer la prévision IA aux ventes réellement constatées
- Calculer l’erreur absolue moyenne et l’erreur relative par magasin
- Mesurer le biais de sur-prévision et de sous-prévision
- Analyser l’erreur par famille de produits et par période
- Identifier les événements non anticipés qui expliquent les écarts
- Évaluer l’effet des erreurs sur les ruptures et les surstocks
- Comparer la prévision IA à une méthode de référence simple
- Fixer des seuils d’erreur acceptables par type de produit
- Mettre en place un suivi régulier et des alertes sur les dérives
Exercices pratiques
- Calculer l’erreur de prévision de demande de cinq magasins
- Mesurer le biais de prévision sur une famille de produits
- Comparer une prévision IA à une moyenne mobile simple
Aptibox
- Modèle de tableau de suivi de l’erreur de prévision IA
- Fiche repère des indicateurs d’erreur et de biais de prévision
- Guide de lecture des écarts de prévision par magasin
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