Prédiction des Stocks de Sécurité : Un Projet de Prévision de Séries Temporelles

L'équilibrage des niveaux de stocks est l'un des défis les plus critiques de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Conserver trop de stock immobilise du capital, tandis qu'en conserver trop peu entraîne des ventes manquées et des clients mécontents. Ce cours textuel vous guide à travers un projet pratique, étape par étape, pour prévoir la demande des produits et calculer les niveaux optimaux de stocks de sécurité. Vous passerez de la compréhension des concepts fondamentaux de gestion des stocks à la réalisation d'analyses exploratoires de données et à la mise en œuvre de modèles de prévision saisonnière à l'aide de bibliothèques Python modernes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie fondamentale de la gestion des stocks, les concepts de stocks de sécurité et les mathématiques derrière l'incertitude de la demande. - Nettoyer et regrouper les données historiques de ventes multi-régions à l'aide d'opérations modernes sur les dataframes. - Identifier les tendances et les modèles saisonniers dans les ventes de produits grâce à une analyse exploratoire systématique. - Construire et configurer un modèle SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) pour prédire la demande future. - Calculer les niveaux optimaux de stocks de sécurité en utilisant la demande prévue et la variabilité des délais de livraison. - Évaluer les performances du modèle à l'aide de métriques de prévision clés pour garantir des décisions de réapprovisionnement fiables. Le cours commence par des définitions essentielles de la gestion des stocks et des données de séries temporelles avant de passer à la manipulation de données pratique. Vous progresserez ensuite à travers la construction de modèles, le réglage des paramètres et les calculs finaux des stocks de sécurité. Ce cours est conçu pour les analystes de données débutants, les professionnels de la chaîne d'approvisionnement et les aspirants scientifiques des données. Aucune expérience préalable en prévision n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les bases de la gestion prédictive des stocks.