Forecasting de la demande sur catalogue de 8 000 SKUs
Remplacement du calcul MRP statique par un modèle ML sur l'ensemble du catalogue. Prévisions à 4 semaines et 12 semaines, calcul dynamique des stocks de sécurité, output vers SAP MRP. Déploiement sur 3 dépôts régionaux.
– 32 %
de ruptures de stock
– 18 %
de stock immobilisé
14 %
MAPE sur horizon 4 semaines
Contexte
Le problème
Taux de rupture de 8 % sur catalogue actif
8 000 SKUs actifs dont 200 articles à forte rotation représentant 60 % du CA. Les ruptures sur ces articles entraînent des pertes de commandes et des pénalités contractuelles.
Stock immobilisé excessif en parallèle
Paradoxe fréquent : 8 % de ruptures et un stock global surdimensionné de 22 % par rapport aux objectifs. Le MRP statique avec délais fournisseurs nominaux ne gère pas la variance réelle.
Délais fournisseurs de 4 à 12 semaines
Sur 180 fournisseurs actifs, les délais réels varient de ±30 % par rapport aux délais nominaux. Ces variations ne sont pas prises en compte dans le calcul MRP existant.
Demande irrégulière sur 40 % du catalogue
Articles intermittents (Croston), articles de maintenance corrective (demande imprédictible), articles saisonniers. Les modèles classiques ARIMA échouent sur ces profils.
Solution
Architecture déployée
SAP SD / MM — 3 ans d'historique
Extraction historique ventes, mouvements de stock, OA ouverts, délais fournisseurs réels vs. nominaux. Nettoyage des données aberrantes (promotions non documentées, erreurs de saisie).
Feature engineering
Saisonnalité hebdomadaire et annuelle, jours ouvrés, promotions, délais fournisseurs réels, prix. Segmentation ABC-XYZ pour personnaliser les modèles par profil de demande.
Ensemble LightGBM + TFT
LightGBM sur features engineerées pour les SKUs réguliers (meilleur MAPE sur court terme). TFT pour les séries longues avec covariables exogènes. Croston pour les articles intermittents. Ensemble avec pondération dynamique par SKU.
Calcul stocks de sécurité dynamiques
Stocks de sécurité calculés à partir des intervalles de confiance des prévisions et des délais fournisseurs réels. Recalcul hebdomadaire par article.
Intégration SAP MRP
Réécriture des paramètres MRP (stock de sécurité, point de commande, quantité de commande) via BAPI RFC. Recalcul automatique chaque dimanche pour la semaine à venir.
Résultats
Résultats observés
Mesurés sur les 6 premiers mois post-déploiement, en comparaison avec la même période N-1.
– 32 %
De ruptures de stock
Sur les 200 articles prioritaires (80 % du CA). Sur l'ensemble du catalogue : –18 % de ruptures. Réduction plus modeste sur les articles intermittents.
– 18 %
De stock immobilisé
Sur les articles optimisés (ABC A et B). Dégagement de trésorerie estimé à plusieurs mois de CA en stock libéré.
14 %
MAPE sur horizon 4 semaines
Sur les 2 000 articles à demande régulière. MAPE 28 % sur les articles intermittents — amélioration vs. baseline MRP mais variance résiduelle structurelle.
6 sem.
Délai premier output opérationnel
De l'audit des données au premier fichier de stocks de sécurité intégré dans SAP. Le modèle complet a été déployé à 14 semaines.
Retour d'expérience
Ce qu'on en retient
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Un catalogue avec des ruptures ou un stock à optimiser ?
Décrivez la taille du catalogue, les horizons de prévision cibles et le SI source. Analyse de faisabilité sous 48h.