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Deux facettes d'un même problème
Pour les produits ultra-frais, la planification est quotidienne et, bien souvent, une partie des stocks reste invendue. Les démarques, les retours et la surproduction font partie du quotidien de nombreuses boulangeries, commerces et chaînes de restauration. Quelle part de ces pertes aurait pu être évitée ?
Les chiffres illustrent l'ampleur du problème. Chaque année, dans le monde, des denrées alimentaires d'une valeur d'environ 400 milliards d'euros sont jetées. Parallèlement, environ 1 000 milliards d'euros de chiffre d'affaires sont perdus en raison de ruptures de stock prématurées. Ces deux types de pertes ont une cause commune : une planification imprécise des quantités.
Le piège réside dans le fait que ces deux pertes ne sont pas visibles de la même manière. La surproduction apparaît dans le bilan comptable, tandis que les manques à gagner sont invisibles, car ils disparaissent sous forme de chiffre d'affaires non réalisé.
Pourquoi l'expérience seule ne suffit pas
« On fait comme ça depuis des années. » C'est une phrase que l'on entend souvent, et pourtant, les quantités sont rarement les bonnes.
Un exemple concret : une boulangerie comptant près de 30 points de vente, où chaque vendeur passe commande selon son intuition. Résultat : les produits sont soit épuisés trop tôt, soit jetés en fin de journée.
Ce n'est pas un cas isolé. Dans le commerce alimentaire comme dans la restauration, les décisions prises au feeling mènent souvent à des erreurs de commande. L'expérience est précieuse, mais elle atteint ses limites dès lors que plusieurs facteurs entrent en jeu simultanément. Une journée de forte chaleur coïncidant avec le début des vacances modifie radicalement la demande. Il est presque impossible de prédire cela à l'instinct.
Comment fonctionne l'IA de foodforecast
L'IA de foodforecast traite les données historiques de vente en les croisant avec des facteurs d'influence externes, le tout simultanément, pour chaque point de vente et chaque article :
• Météo
• Jour de la semaine
• Jours fériés et vacances
• Saisonnalité
Pour ce faire, l'IA analyse principalement deux périodes : les 8 dernières semaines et ±4 semaines autour de la même période au cours des 2 dernières années. Elle identifie ainsi les tendances saisonnières avec autant de précision que les évolutions actuelles.
De la prévision à la suggestion de commande
À partir de ces données, l'outil d'optimisation des commandes de foodforecast calcule quotidiennement une prévision des ventes pour chaque point de vente. Il en résulte une suggestion de commande précise par article, classée selon le niveau de stock souhaité, paramétrable individuellement. Chaque établissement définit donc lui-même le niveau de disponibilité des produits qu'il privilégie, comme des rayons bien garnis jusqu'à la fermeture ou une réduction maximale des invendus.
Fini les approximations : vous évitez aussi bien la surproduction que les ruptures de stock. Les quantités commandées sont fiables. De plus, l'équipe gagne un temps précieux pour l'essentiel : le service client.
Les résultats en chiffres :
• jusqu'à 11 % de chiffre d'affaires en plus
• jusqu'à 35 % de retours en moins
Moins de gaspillage alimentaire, c'est aussi moins de coûts
Le gaspillage alimentaire est souvent perçu comme un enjeu écologique. Pour nos clients, c'est tout autant une question de rentabilité. Réduire le gaspillage permet de réaliser des économies sur :
• les coûts des matières premières
• les frais de personnel, qui est habituellement englouti par les invendus
• Coûts énergétiques pour la production et le stockage
• dans le commerce, en plus des frais de stockage, grâce à l'amélioration des processus de commande
Le levier le plus important se situe au début de la chaîne, et non à la fin. Les matières premières et l'énergie ne sont réellement économisées que si le gaspillage alimentaire est évité dès le départ grâce à des prévisions de ventes précises. Les solutions qui valorisent les surplus sont utiles, mais elles ne permettent pas de récupérer les ressources déjà investies dans la production.
Perspectives :
Vous souhaitez savoir ce que les prévisions basées sur l'IA peuvent apporter à votre entreprise ? Contactez-nous dès maintenant ! https://meetings-eu1.hubspot.com/philipp-bartholomaios/foodforecast-erstgespraech?uuid=3ea900b5-59c1-4f7e-85da-23e712f533dc
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