Prévision de la demande à l'aide d'algorithmes, de processus et de méthodes éprouvées
Objectifs du cours
Anticiper les volumes des ventes et planifier les besoins en ressources relèvent du bon sens pour toutes les entreprises soucieuses de répondre aux besoins de leurs clients.
A cet effet, il est nécessaire mettre en place des processus permettant une gestion efficace des prévisions de vente en s’appuyant sur des méthodes éprouvées.
Depuis quelques années, la gestion des prévisions peut s’appuyer sur des algorithmes de plus en plus sophistiqués capables d’apprendre et de s’améliorer en étant alimenté en données. A partir des historiques des ventes, il est possible de comprendre les ventes passées pour mieux anticiper les ventes futures. En ajoutant à cela des données externes, telles que les tendances du marché, la saisonnalité ou la zone géographique, il est possible de prédire au plus prêt les besoins des clients.
Cette formation va répondre principalement aux questions suivantes :
- Par où commencer pour mettre en œuvre de telles méthodes
- Quelles sont les outils existants et comment les appliquer
Objectifs de formation :
- Connaître l’importance et l’utilisation des prévisions de vente
- Etablir un processus de génération des prévisions de vente
- Analyser les données historiques et définir les facteurs d’influence
- Comprendre les enjeux pour la mise en œuvre de prévisions algorithmiques
- Réaliser des prévisions de vente à l’aide des méthodes appropriées
- Analyser les résultats obtenus et définir les actions correctives
Public cible
Toute personne impliquée dans la prévision des ventes et / ou dans la gestion de production. Vendeurs; planificateurs; acheteurs; responsables logistiques; responsable du marketing; etc.
A noter que cette formation ne requière pas de compétences en analyse des données.
Contenu
- Présentation des principales caractéristiques des prévisions de vente.
- Développement d’un processus de génération des prévisions de vente
- Etude de l’historique des ventes et des tendances
- Définition des facteurs et tendances pouvant influencer les prévisions de ventes
- Application de méthodes de calcul pour les prévisions de vente
- Processus de mise en œuvre des prévisions algorithmiques dans l’entreprise
- Evaluation des charges issues de la prévision des ventes
- Mesure de la qualité des prévisions par comparaison entre les valeurs planifiées et celles réalisées
- Etude de cas et exemples d’application
Enseignant(s)
Frédéric Steinmann a une formation de base en construction de machines puis, technicien en production et logistique ; il a acquis son expérience de plus de 30 ans dans la gestion des stocks, la planification de production, la maintenance et le Lean Management chez, entre autres, Liebherr Machines Bulle SA; il a également obtenu le brevet de formateur d’adultes.
Depuis 2018 il est indépendant et effectue des missions dans les domaines de l’amélioration de la productivité des entreprises. En parallèle de cette activité il est régulièrement mandaté pour des formations.
Xavier Bays a étudié les mathématiques à l’EPFL où il s’est spécialisé en analyse de données et en machine learning.
Il a cofondé en 2017 l’entreprise Swiss Statistical Design & Innovation qui a pour vocation de créer des relations de confiances entre l’Intelligence Artificielle et les humains. Xavier aime trouver des solutions data science aux problématiques métiers et donne régulièrement des formations sur le sujet.
| Date et Lieu (jj.mm.aaaa) |
27.03.2025 | Neuchâtel, FSRM |
| Coût (EARLY BIRD) | CHF 690.00 |
| Coût | CHF 890.00 |
| Langue | Français |
| Inscription | Deux semaines avant le cours |
| Organisation | FSRM, Fondation suisse pour la recherche en microtechnique |
| Informations et inscription | Gilles Delachaux, FSRM, e-mail: fsrm@fsrm.ch |
