
Expériences
Modifier les prévisions de vente de LEMO grâce à l'apprentissage machine

- AI
- MACHINE LEARNING
- FORECAST
- ANALYSE PRÉDICTIVE
- DISTRIBUTION
La capacité de générer un modèle analytique complexe grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique avec la disponibilité d'un modèle d'horizon de prévision hebdomadaire pour chacune des régions, des produits et des environnements particuliers de votre ligne de distribution.
106 éléments
6 régions géographiques
+6.000.000 transactions
Complexité
Leader incontesté du marché de l'eau minérale au Maroc, depuis sa fondation en 1933 et la commercialisation de sa première eau minérale de la source Olumès. Aujourd'hui, LEMO produit et distribue deux eaux minérales naturelles (Sidi Ali et Aïn Atlas), une eau minérale gazeuse (Oulmès), une eau de table (Bahia), et une gamme d'Oulmès aux concentrés naturels de fruits (Oulmès Bulles Fruitées) qui sont consommés par des millions de consommateurs dans tout le royaume d'Aluita.
Répondre aux besoins de prévision à partir d'informations disparates
Le marché de l'embouteillage et de la distribution de l'eau présente de grandes complexités et différences liées à de nombreux éléments sans rapport avec la production elle-même. La saisonnalité due au climat, aux fêtes civiles, aux célébrations religieuses telles que le Ramadan ou la période des fêtes, ainsi que d'autres facteurs de conditionnement habituels inhérents à la production, à l'embouteillage et à la distribution, obligent les entreprises à analyser continuellement de nouvelles façons de développer des modèles d'analyse et de prévision des ventes chaque jour, adaptés à un marché changeant et complexe. La nécessité de pouvoir travailler sur des horizons de différentes extensions de temps (distribution, fabrication, etc...) est l'un des nombreux défis auxquels sont confrontées les entreprises innovantes comme LEMO, ce qui les oblige à appliquer l'innovation dans leurs processus d'analyse.
Nous recueillons des données clés, déterminons des modèles, industrialisons
Dans une première phase d'analyse, de consolidation, d'intégration, de nettoyage et d'ajustement, nous avons généré un premier ensemble de données qui nous a permis d'analyser des séries chronologiques complètes par régions et produits pour l'analyse. Nous avons utilisé les tendances potentielles et les variables saisonnières pour l'application ultérieure de modèles d'analyse multiples qui nous permettraient de déterminer les plus adaptés au type d'analyse nécessaire, l'identification des paires prédictives et non prédictives et leur mise en œuvre ultérieure pour l'industrialisation et la consommation par de multiples profils d'utilisateurs.

Nous fournissons le modèle prédictif demandé
Conseil analytique et mise en place d'un système de prévision à horizon hebdomadaire comme première étape du modèle prédictif qui cherche à répondre aux multiples questions commerciales de l'entreprise. Préparation d'un modèle d'industrialisation et exploitation du modèle mis en œuvre, avec des résultats à des horizons hebdomadaires mais avec la possibilité d'être ajusté aux diverses circonstances des changements du marché pour un ajustement continu. Fournir à la direction de LEMO un outil décisionnel basé sur des données afin de renforcer leur expérience et leur intuition.
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