American Biltrite
Prédiction des ventes et modernisation technologique
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Une prévision des ventes inefficace nuisant à la gestion des stocks
American Biltrite, fabricant de revêtements de sols commerciaux et de caoutchouc industriel, était confronté à des difficultés pour anticiper la demande. La fluctuation annuelle des commandes, combinée à un manque d’outils précis, compliquaient la planification de la production et l’affectation des ressources. L’entreprise disposait pourtant d’un historique riche de 80 000 commandes depuis 2007, mais sans exploitation optimale de ces données, les risques de surstockage ou de rupture de stock persistaient.
Un modèle de prédiction intelligent basé sur les données historiques
Explorai a développé un modèle avancé de prévision des ventes, capable d’anticiper la demande par semaine, entrepôt et SKU, tout en intégrant des données externes pertinentes telles que le Material Bank et le Product Manufacturing Index. L’approche a été progressive, débutant par un modèle de gradient boosting, puis évoluant vers la régression quantile et la deep quantile regression afin d’améliorer la granularité des prévisions.
« On a démontré qu’on est capable d’avoir du succès dans un projet d’innovation! Ça a été fait à l’intérieur du budget et du temps alloué avec notre partenaire Explorai »
Un déploiement technologique structuré pour optimiser l’accessibilité des prévisions
Pour assurer une transition fluide et une adoption rapide, Explorai a mis en place une infrastructure complète, comprenant la création d’une base de données miroir, une interface web minimaliste pour visualiser les prévisions, ainsi qu’une API sécurisée permettant de relier ces prévisions aux systèmes internes d’American Biltrite. L’accent a été mis sur la facilité d’accès aux données, permettant aux gestionnaires d’avoir une vision claire et en temps réel des tendances de vente.
Des bénéfices immédiats et des perspectives d’amélioration continue
L’intégration de ce modèle a déjà permis d’améliorer la gestion des stocks et réduire les coûts opérationnels liés aux surplus et aux ruptures. Avec une infrastructure prête pour le futur, les prochaines étapes incluent l’ajout de nouvelles variables externes influençant la demande, ainsi que l’intégration plus poussée aux outils internes pour automatiser encore davantage la prise de décision.
Ce projet positionne American Biltrite à l’avant-garde de l’optimisation de la gestion des stocks grâce à l’intelligence artificielle et aux modèles prédictifs avancés.
projets réalisés depuis 2020130+Métal Marquis
Soudage assisté par l’IAAmerican Biltrite
Prévision des ventesBerga Recycling
Prévision offre et demande
Lithologiq
Automatisation de l’analyse minéralogique