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Je vais prévoir la demande et optimiser l'inventaire avec python
Consultant en optimisation et sciences de la décision
J’aide les équipes industrielles à transformer les données et contraintes opérationnelles en décisions pratiques. Mon parcours combine ingénierie industrielle, recherche opérationnelle et informatique...
À propos de ce service
ruptures de stock, excédent d'inventaire ou demande incertaine qui immobilise du cash ?
Je transforme les données historiques de ventes ou de demande en prévisions validées et en décisions d'inventaire pratiques.
Je peux fournir :
Analyse de la qualité des données et des schémas de demande
Détection de tendance, saisonnalité, intermittence et valeurs aberrantes
Modèles statistiques, séries temporelles, régression et apprentissage automatique
Tests de validation avec MAE, RMSE et MAPE
Graphiques de prévision et intervalles de confiance
Recommandations pour stock de sécurité, points de réapprovisionnement, EOQ et niveau de service lorsque les données le permettent
Scénarios de demande, délai de livraison et niveau de service
Selon le package, vous pouvez recevoir des visualisations, du code Python documenté, des recommandations d'inventaire, des comparaisons de scénarios et un rapport technique.
Je travaille avec Python, SQL, Excel, Jupyter Notebook, Statsmodels et scikit-learn. Mon parcours combine ingénierie industrielle, recherche opérationnelle, informatique, apprentissage automatique et support à la décision industrielle.
La qualité des prévisions dépend des données. Je communique clairement les hypothèses, limitations et résultats de validation.
Veuillez me contacter avant de commander pour confirmer le nombre de SKUs, la structure des données, la portée et le délai de livraison.
Usage légitime pour les affaires et la recherche uniquement.
FAQ
Traduction automatique
Dois-je vous contacter avant de commander ?
Oui. Veuillez envoyer un échantillon de vos données, le nombre de SKUs, l'horizon de prévision, la fréquence des données et l'objectif commercial. Je confirmerai le package approprié, la portée et le délai de livraison.
De quelles données avez-vous besoin ?
Au minimum, j'ai besoin des dates historiques et des quantités de ventes ou de demande. Pour les recommandations d'inventaire, les délais de livraison, le stock actuel, les coûts de commande, les coûts de détention et les niveaux de service cibles sont également utiles.
Quelle quantité de données historiques est nécessaire ?
Cela dépend de la fréquence des données et du schéma de demande. Plus d'historique améliore généralement l'analyse de la saisonnalité et la validation. Envoyez un échantillon avant de commander, et j'évaluerai si les données disponibles sont suffisantes.
Pouvez-vous garantir la précision des prévisions ?
Aucun analyste responsable ne peut garantir une précision future. Je compare des modèles adaptés, utilise le backtesting, rapporte les métriques d'erreur et explique clairement l'incertitude, les hypothèses, les limitations et la qualité des données.
Qu’est-ce qu’un SKU ?
Un SKU correspond à un produit, article, matériau ou série de demande distincte. Différents emplacements peuvent compter comme des séries séparées lorsque les prévisions doivent être produites indépendamment.
Le code source Python est-il inclus ?
Le code source Python documenté est inclus dans les packages Standard et Premium. Le package Basic fournit la prévision, les métriques de précision, les visualisations et le résumé sans code source.
Qu'est-ce qui est inclus dans une révision ?
Une révision couvre les corrections ou ajustements raisonnables dans le cadre convenu. De nouveaux jeux de données, des SKUs supplémentaires, des objectifs différents ou des modifications substantielles du modèle nécessitent une offre supplémentaire ou personnalisée.
