Intelligence Artificielle & Automatisation
Modèles prédictifs, IA générative et agents, entraînés sur vos données existantes et restitués dans les tableaux de bord de vos équipes.
En savoir plusSupply chain · Équipementier industriel international
Prédire le taux de livraison à l'heure, commande par commande
Transformer sept années de commandes accumulées dans le datamart Opérations en une prévision de l'On Time Delivery des mois à venir, restituée dans le tableau de bord que les équipes utilisent déjà.
Périmètre et dispositif
| Source | Datamart Opérations — commandes clients |
|---|---|
| Volume | 5,6 millions de lignes |
| Profondeur | 7 années de commandes |
| Restitution | Dashboard BI, modèle en étoile |
| Mode de delivery | Équipe en régie nearshore, basée à Casablanca, intégrée aux équipes data du client et pilotée depuis la France. |
Contexte
Le taux de livraison à l’heure (On Time Delivery, OTD) est l’indicateur de performance supply chain suivi par les clients finaux et associé à des pénalités contractuelles. Chez cet équipementier industriel international, le datamart Opérations consolide sept années de commandes clients.
Problème
L’OTD n’était mesuré qu’a posteriori : une dérive n’était constatée qu’une fois les retards subis. La question posée à SOFALI : les années de commandes accumulées dans le datamart permettent-elles d’anticiper l’OTD des mois à venir, et non plus seulement de le constater ?
Objectifs
Anticiper l’OTD des mois à venir à partir de l’historique, commande par commande, et le restituer à côté de l’indicateur réel, dans le tableau de bord déjà utilisé par les équipes supply chain.
Intervention SOFALI
Préparation des données
C’est l’étape qui a réellement fait la différence. Des règles d’exclusion justifiées et tracées ont été définies avec le métier : catégorie de commande, avoirs et retours, dates incohérentes, commandes très en avance ou très en retard. Des variables explicatives ont ensuite été construites à partir de l’historique : date confirmée reconstituée par cascade, cycles de livraison, conversion multidevise, catégorisation des montants, regroupement géographique, écart en jours.
Segmentation clients
Un clustering RFM (récence, fréquence, montant) a produit un score de comportement client, réinjecté comme variable explicative du modèle prédictif.
Modélisation
Plusieurs formulations de la cible ont été comparées avant sélection. Plusieurs familles de modèles ont été entraînées de façon comparative sur les mêmes jeux d’entraînement et de test ; la sélection s’est faite sur le jeu de test, indépendant de l’apprentissage, et le modèle retenu a été livré avec ses limites.
Restitution
La table de prédictions a été intégrée au modèle en étoile existant. Le tableau de bord confronte l’OTD réel et l’OTD prédit sur le même axe de temps, avec les filtres métier habituels et des seuils de tolérance paramétrables.
Données et technologies
Python pour la préparation des données et la modélisation ; clustering RFM pour la segmentation ; SQL, modélisation en étoile et dashboard BI pour la restitution.
Résultats
Un modèle prédictif de l'OTD, commande par commande, dont la précision a été mesurée sur un jeu de test indépendant, restitué dans le tableau de bord existant à côté de l'indicateur réel.
Gains identifiés
- Éviter les pénalités de retard en les anticipant.
- Négocier un décalage avec le client, en amont.
- Anticiper les délais en planification de production.
- Optimiser les stocks et le ratio charge / capacité.
- Fiabiliser l'estimation du chiffre d'affaires.
- Maintenir des délais compétitifs.
Expertises associées
BI & Data Analytics
Data warehousing, modélisation et reporting : une vue 360° de votre activité et de vos clients, sur des fondations solides.
En savoir plusLes résultats chiffrés correspondent à des réalisations mesurées sur les périmètres et jeux de données décrits ; ils ne constituent pas un engagement de performance sur un autre périmètre. Les offres signalées comme « à cadrer » décrivent une approche proposée et non une réalisation existante.
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