Ruptures de stock client réduites de 40 %, prévisions saisonnières automatisées.
Fabricant de petits appareils électroménagers qui pilotait ses prévisions au feeling et subissait des ruptures clients récurrentes. Aujourd'hui, ses prévisions saisonnières sont automatisées sur la plateforme.
Anonymisé à la demande du client
- Contexte
- 110 collaborateurs · 25 M€ de CA
- Géographie
- Belgique et Nord de la France
- Plan choisi
- Executive
- Durée du déploiement
- 10 semaines (Semaine 1 à 10)
Stack avant Metryx
Odoo 17 (Production, Stock, Ventes, Achats) · Excel · Power BI fragmenté
Le problème
Les prévisions saisonnières étaient construites à la main dans des fichiers Excel par 3 personnes différentes, chaque trimestre. Les ruptures clients étaient fréquentes sur les modèles à forte rotation. Les marges par produit n'étaient consolidées qu'en fin d'année.
Ce qu'on a mis en place
Plateforme Microsoft Fabric installée et surveillée par Metryx. Trois packs : Production & Capacité, Stock & Approvisionnement, Marges Produit. Accès ligne par ligne sur les prix d'achat sensibles. Surveillance proactive des coûts cloud. Prévisions saisonnières automatisées sur la plateforme, et diagnostic « prêt pour l'IA » livré en fin de mission.
Les résultats
| Métrique | Avant | Après |
|---|---|---|
| Ruptures de stock client | Récurrentes sur les top SKUs | -40 % |
| Marges par produit | Consolidées en fin d'année | Suivies au mois |
| Préparation des prévisions saisonnières | 3 personnes · 1 semaine / trimestre | Automatisée, validée en 1 jour |
| Capacité à activer des cas d'IA | Impossible (données fragmentées) | Base prête, diagnostic livré |
« On a passé un cap. On ne se demande plus si nos données sont fiables, on se demande quelle décision prendre avec. »