OptimiX Forecast & Replenishment
Histories Corrections
The history correction module offers advanced features to improve the accuracy of historical sales data. XFR relies on advanced sales history correction to obtain an accurate sales forecast.
The module can be used to assess the impact of out-of-stock situations, promotions, exceptional sales and special events, in order to forecast normal demand.
By eliminating the bias caused by promotions, out-of-stocks situations and exceptional sales, get corrected, more reliable data for better decision-making in supply chain planning, inventory management and demand forecasting.
Storage and correction of promotional impacts
This module takes into account the effects of promotions on sales. It records information linked to different promotions and applies adjustments to historical sales data to reflect the real impact of promotions on sales.
This automatically generates corrected sales data, a key factor in improving accuracy.
Stockout-related corrections
The sales history correction module identifies these break periods and makes adjustments to reflect standard demand.
Eliminate out-of-stock bias and provide more accurate data for future analysis.
Correction of exceptional sales
The module identifies exceptional sales and corrects them to prevent them from distorting historical data.
Get more stable, representative data for better demand analysis and supply chain planning.
*6 months after deployment in 45 stores.
Correction des historiques
FAQ 1 : Pourquoi est-il important de corriger les historiques de vente dans la gestion de la supply chain ?
La correction des historiques de vente est essentielle pour assurer une planification précise de la supply chain. Des données historiques non corrigées peuvent être faussées par des événements tels que les promotions, les ruptures de stock ou les ventes exceptionnelles.
Ces biais peuvent entraîner des erreurs dans les prévisions de demande, affectant ainsi la gestion des stocks, les commandes d’approvisionnement et la satisfaction client. En corrigeant ces données, on obtient une vision plus réaliste de la demande normale, permettant une meilleure prise de décision.
FAQ 2 : Comment la correction des historiques de vente peut-elle améliorer la précision des prévisions de demande ?
En éliminant les biais causés par des événements exceptionnels, les historiques de vente corrigés reflètent une demande standard plus précise. Ceci est crucial pour améliorer la fiabilité des prévisions. Par exemple, si une promotion a entraîné une augmentation temporaire des ventes, en l’ajustant, on évite de surévaluer la demande future. Ainsi, la correction des historiques permet d’obtenir des prévisions plus alignées sur la réalité du marché, réduisant les risques d’excédents ou de pénuries de stocks.
FAQ 3 : Faut-il corriger ensemble les historiques de ventes de rupture de stock ?
Il est essentiel de corriger les historiques de vente en cas de rupture de stock. Une rupture peut fausser la perception de la demande réelle, car les ventes diminuent non pas à cause d’une baisse de demande, mais d’une indisponibilité du produit.
Toutefois, toutes les catégories ne nécessitent pas une correction systématique, et les seuils de rupture peuvent varier. Le module de correction des historiques d’XFR identifie ces périodes et ajuste les données pour refléter la demande standard, offrant ainsi des analyses futures plus précises.
FAQ 4 : Comment la solution Supply Chain d’Optimix XFR corrige-t-elle les ventes exceptionnelles ?
La solution Supply Chain d’Optimix XFR est dotée d’un module spécifique pour identifier et corriger les ventes exceptionnelles. Ces ventes, qui dévient de la normale, peuvent fausser l’interprétation des données historiques. En les identifiant et en les ajustant, XFR assure que les données historiques reflètent la demande réelle, sans être influencées par des événements exceptionnels. Ainsi, les entreprises obtiennent des données plus stables et représentatives pour une analyse et une planification efficaces de leur supply chain.
FAQ 5 : Comment le module distingue-t-il une rupture de stock d'une baisse de la demande ?
Identifier correctement une rupture de stock est crucial pour éviter des erreurs de prévision. Le module utilise des algorithmes avancés pour analyser les tendances des données historiques de vente. En cas de variation significative sans raison apparente (comme une promotion ou un événement particulier), le système reconnaît cette période comme une potentielle rupture de stock. De plus, en intégrant d’autres données, comme les informations de l’inventaire ou les rapports de fournisseurs, le module peut confirmer ou infirmer ces suspicions pour effectuer des ajustements précis.
FAQ 6 : Comment la solution XFR s'intègre-t-elle avec d'autres systèmes de gestion de la supply chain ou des ERP existants ?
La solution XFR est conçue pour être compatible avec de nombreux systèmes de gestion de la supply chain et des ERP. Son architecture modulaire permet une intégration fluide avec d’autres plateformes, garantissant ainsi une transition en douceur et une utilisation optimale des données. Cette flexibilité assure aux retailers une mise en œuvre rapide et une collaboration efficiente entre les différents outils utilisés dans leur écosystème.
FAQ 7: Comment est assurée la confidentialité et la sécurité des données historiques lors de l'utilisation de la solution XFR ?
La sécurité et la confidentialité des données sont primordiales pour XFR. La solution emploie des protocoles de sécurité avancés pour garantir que les informations restent sécurisées. Des mesures telles que le chiffrement des données, des contrôles d’accès stricts et des audits réguliers sont mises en place pour prévenir toute violation de données. Les retailers peuvent donc avoir confiance dans la protection de leurs informations précieuses tout en bénéficiant des avantages de la solution.