Comment prévoir l'inventaire : 3 méthodes courantes et laquelle choisir

La prévision des stocks est le processus d'estimation de la demande future de produits ou de services d'une entreprise et de détermination du niveau de stock nécessaire pour répondre à cette demande.

Une prévision précise permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées concernant la production, les achats et les niveaux de stock, ce qui peut contribuer à améliorer l'efficacité et la rentabilité globales.

Il existe un certain nombre de méthodes différentes qui peuvent être utilisées pour prévoir les stocks, et l'approche la plus appropriée dépendra souvent du type d'entreprise et des données disponibles. Dans cet article, nous aborderons certaines des méthodes les plus couramment utilisées pour la prévision des stocks, notamment :

1. Analyse des tendances (moyennes mobiles et lignes de tendance)
2. Analyse de régression
3. Lissage exponentiel

Nous passerons en revue les avantages et les inconvénients de chacune de ces méthodes, les formules exactes dont vous avez besoin pour les mettre en place et celles à choisir pour votre entreprise particulière.

Nous vous laisserons également quelques bonnes pratiques en matière de prévision d'inventaire et les pièges courants à éviter.

Cela dit, préparons-nous à faire des calculs et sautons dedans !

L'importance d'une prévision précise

Des prévisions d'inventaire inexactes peuvent avoir un certain nombre de conséquences négatives pour les entreprises, notamment :

Ruptures de stock : si la demande est sous-estimée et que les niveaux de stocks sont trop bas, les entreprises peuvent se trouver dans l'incapacité de répondre à la demande des clients, ce qui peut entraîner des pertes de ventes et une baisse subséquente de la satisfaction des clients.

Stocks excédentaires : D'un autre côté, si la demande est surestimée et que les niveaux de stocks sont trop élevés, les entreprises peuvent finir par conserver des stocks excédentaires qui mobilisent des ressources financières et occupent un espace de stockage précieux.

Méthodes courantes de prévision des stocks

Comme nous l'avons mentionné ci-dessus, il existe un certain nombre de méthodes différentes qui peuvent être utilisées pour la prévision des stocks. Dans cette section, nous examinerons de plus près certaines des méthodes les plus courantes, notamment l'analyse des tendances, l'analyse de régression et le lissage exponentiel.

Analyse de tendance

L'analyse des tendances est l'une des méthodes les plus simples et les plus courantes de prévision des stocks. Cette approche implique l'utilisation de données de ventes historiques pour identifier les tendances sous-jacentes de la demande, qui peuvent ensuite être utilisées pour faire des prévisions sur la demande future.

Il existe plusieurs façons d'effectuer une analyse des tendances, mais l'une des plus courantes consiste à utiliser une moyenne mobile. Cette approche consiste à calculer la demande moyenne sur une période donnée (par exemple, 3 mois, 6 mois, etc.), puis à utiliser ce chiffre pour prévoir la demande pour les périodes futures.

Une autre méthode populaire consiste à utiliser des lignes de tendance. Cela implique de tracer des points de données historiques sur un graphique, puis de tracer une ligne de meilleur ajustement à travers les données. La pente de la ligne de tendance peut ensuite être utilisée pour estimer la demande future.

Comment calculer une moyenne mobile

La formule pour calculer une moyenne mobile est :

MA = (Somme des points de données sur les n dernières périodes) / n

où MA est la moyenne mobile et n est le nombre de périodes.

Par exemple, si nous voulions calculer la moyenne mobile sur 3 mois pour janvier, février et mars, nous utiliserions la formule suivante :

MA = (janvier + février + mars) / 3

Disons que les ventes au premier trimestre étaient de 100, 150 et 200 pour chaque mois consécutif.

Cela nous donnerait un MA de (100 + 150 + 200) / 3, ou 150.

Nous pouvons ensuite utiliser cette moyenne mobile pour prévoir la demande pour les périodes futures. Par exemple, si nous voulions prévoir la demande pour avril, nous utiliserions simplement la moyenne mobile de 150.

Formule d'analyse des tendances

La formule d'analyse des tendances est la suivante :

Tendance = (Valeur finale – Valeur initiale) / Nombre de périodes

Par exemple, si les ventes au premier trimestre étaient de 100, 150 et 200 pour chaque mois consécutif, la tendance serait calculée comme suit :

Tendance = (200 – 100) / 3

Cela nous donnerait une tendance de 100/3, soit 33,33.

Cette tendance peut ensuite être utilisée pour prévoir la demande pour les périodes futures. Par exemple, si nous voulions prévoir la demande pour avril, nous utiliserions simplement le chiffre de tendance de 33,33 et l'ajouterions au chiffre des ventes de mars (200). Cela nous donnerait une demande prévue de 233,33 pour avril.

Quand utiliser l'analyse des tendances par rapport à la moyenne mobile pour la prévision des stocks

Il y a quelques éléments à prendre en compte lorsque vous décidez d'utiliser l'analyse des tendances ou une moyenne mobile pour la prévision des stocks.

Le premier est la durée sur laquelle vous souhaitez prévoir la demande. Si vous n'avez besoin de prévoir la demande que pour une courte période (par exemple, 1 à 2 mois), l'utilisation d'une moyenne mobile est généralement suffisante. Cependant, si vous avez besoin de prévoir la demande plus loin dans le futur (par exemple, 3 à 6 mois), l'utilisation de l'analyse des tendances vous donnera une image plus précise de la demande future.

La deuxième chose à considérer est la nature des données. Si les points de données sont régulièrement espacés et qu'il existe une tendance claire, l'analyse des tendances est la meilleure approche. Cependant, si les points de données sont plus erratiques ou s'il n'y a pas de tendance claire, l'utilisation d'une moyenne mobile est généralement une meilleure option.

Analyse de régression

L'analyse de régression est une méthode statistique qui peut être utilisée pour identifier les relations entre différentes variables. Cette approche est souvent utilisée dans les prévisions d'inventaire pour identifier les relations entre les ventes et d'autres facteurs susceptibles d'affecter la demande, tels que la saisonnalité, la publicité et les variations de prix.

Une fois ces relations identifiées, elles peuvent être utilisées pour faire des prévisions sur la demande future.

Formule d'analyse de régression

La formule de l'analyse de régression est la suivante :

Y = a + bX

où Y est la variable dépendante (c'est-à-dire la demande), X est la variable indépendante (c'est-à-dire les dépenses publicitaires), a est l'ordonnée à l'origine et b est la pente de la droite.

Pour mettre cela en contexte, disons que nous voulons utiliser une analyse de régression pour prédire la demande d'un produit en fonction des dépenses publicitaires.

Si nous disposons de données historiques sur les dépenses et la demande publicitaires, nous pouvons utiliser ces données pour calculer les valeurs de a et b.

Il est possible de calculer manuellement les valeurs de a et b, mais si vous voulez gagner du temps, HubSpot propose un didacticiel détaillé sur la façon dont vous pouvez utiliser les formules Excel ou Google Sheets pour raccourcir tous les calculs.

Une fois que vous avez les valeurs de a et b, vous pouvez les intégrer à la formule pour prédire la demande pour un niveau donné de dépenses publicitaires.

Par exemple, disons que nous avons calculé que a = 100 et b = 0,5. Cela nous donnerait l'équation suivante :

Y = 100 + 0,5X

Si nous voulions prédire la demande pour un mois où nous prévoyons de dépenser 10 000 $ en publicité, nous ajouterions simplement ce chiffre à l'équation :

Y = 100 + 0,5(10 000)

Cela nous donnerait une demande prévue de 5 100 unités.

Quand utiliser l'analyse de régression

Le principal avantage de l'analyse de régression est qu'elle peut vous aider à identifier les relations entre différentes variables. Ceci est utile si vous souhaitez prévoir la demande en fonction de facteurs autres que l'historique des ventes, tels que la saisonnalité ou les variations de prix.

Cependant, l'analyse de régression présente quelques inconvénients. Tout d'abord, sa mise en place peut prendre du temps, surtout si vous n'êtes pas à l'aise avec les méthodes statistiques.

Deuxièmement, l'analyse de régression est seulement aussi précise que les données que vous utilisez pour calculer les valeurs de a et b. Si vos données sont inexactes ou incomplètes, vos prédictions seront également inexactes.

Enfin, l'analyse de régression ne fonctionne que s'il existe une relation linéaire entre les variables dépendantes et indépendantes. S'il n'y a pas de relation claire ou si la relation n'est pas linéaire, l'analyse de régression ne sera pas précise.

Lissage exponentiel

Le lissage exponentiel est une méthode de prévision qui attribue des poids décroissants de manière exponentielle aux observations passées. Cette approche est souvent utilisée lorsqu'il n'y a pas de tendance claire dans les données ou lorsqu'il y a une quantité importante de variation aléatoire.

Il existe un certain nombre de variantes différentes du lissage exponentiel, mais la plus courante est le lissage exponentiel simple. Cette approche consiste à utiliser une moyenne mobile pondérée pour prévoir la demande, où les pondérations diminuent de façon exponentielle à mesure que vous reculez dans le temps.

Formule de lissage exponentiel

La formule du lissage exponentiel simple est :

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

où Ft est la prévision pour la période t, yt est la demande réelle pour la période t et α est la constante de lissage.

La valeur de α peut varier de 0 à 1, et plus la valeur est élevée, plus on accorde de poids aux observations récentes.

Choisir la bonne valeur pour α

La valeur de α aura un impact important sur la précision de vos prédictions, il est donc important de choisir une valeur logique pour vos données.

Si vous choisissez une valeur trop élevée, vos prévisions seront très sensibles aux observations récentes et ne tiendront pas compte des tendances à long terme.

En revanche, si vous choisissez une valeur trop faible, vos prévisions seront lentes et ne refléteront pas les évolutions à court terme de la demande.

Il n'y a pas de bonne ou de mauvaise réponse lorsqu'il s'agit de choisir la valeur de α. La meilleure approche consiste à expérimenter différentes valeurs et à voir laquelle vous donne les prédictions les plus précises.

Vous pouvez également utiliser des méthodes statistiques, telles que l'erreur moyenne absolue en pourcentage (MAPE), pour comparer la précision de différentes valeurs de α.

Une fois que vous avez sélectionné une valeur pour α, le processus de prévision est relativement simple.

Il vous suffit de saisir les valeurs de demande réelles pour chaque période et de résoudre l'équation pour obtenir la demande prévue.

Disons que nous voulons utiliser le lissage exponentiel pour prédire la demande d'un produit au cours des six prochains mois.

Si nos données montrent que la demande a été relativement stable au cours des derniers mois, nous pourrions choisir une valeur de α = 0,5. Cela nous donnerait l'équation suivante :

F1 = 0,5y1 + (1-0,5)F0

F2 = 0,5y2 + (1-0,5)F1

…

F6 = 0,5y6 + (1-0,5)F5

Pour prédire la demande pour le premier mois, nous ajouterions simplement la valeur de y1 (c'est-à-dire la demande réelle pour le premier mois).

Pour prédire la demande pour le deuxième mois, nous brancherions la valeur de y2 et la demande prévue pour le premier mois (c'est-à-dire F1).

Etc.

Comment choisir la bonne méthode pour votre entreprise

Le choix de la bonne méthode de prévision des stocks pour votre entreprise dépendra d'un certain nombre de facteurs, notamment le type d'entreprise, les produits que vous vendez et les données disponibles.

Si vous vendez des produits qui ont une tendance saisonnière claire, l'analyse des tendances ou l'analyse de régression peut être la meilleure option. Si vous vendez des produits qui ne sont pas affectés par la saisonnalité, le lissage exponentiel peut être un meilleur choix.

Il est également important de tenir compte des données disponibles lors du choix d'une méthode de prévision. Si vous ne disposez que de quelques mois de données sur les ventes, une simple analyse des tendances peut être la meilleure option. Si vous disposez d'un long historique de données sur les ventes, des méthodes plus sophistiquées, telles que l'analyse de régression, peuvent être plus appropriées.

En fin de compte, la meilleure façon de choisir une méthode de prévision est d'expérimenter différentes méthodes et de voir laquelle donne les prévisions les plus précises pour votre entreprise.

Quelle que soit la méthode que vous choisissez, il est important de se rappeler que la prévision des stocks est une science inexacte. Il y aura toujours une certaine incertitude lors de la prévision de la demande future, il est donc important d'avoir une certaine flexibilité dans votre planification.

Une façon d'y parvenir consiste à créer plusieurs scénarios de prévision en utilisant différentes méthodes ou hypothèses. Cela vous donnera une meilleure idée de l'éventail des résultats possibles et vous aidera à prendre des décisions plus éclairées sur les niveaux de stock.

Tenez compte du délai d'approvisionnement dans vos prévisions

Une autre considération importante est le délai de livraison de vos produits. Le délai de livraison est le temps qu'il faut pour recevoir une commande de votre fournisseur.

Si vous disposez d'un long délai, vous devrez alors passer vos commandes plus à l'avance, ce qui signifie que vous devrez être plus précis dans vos prévisions. Si vous disposez d'un délai de livraison court, vous aurez alors plus de flexibilité dans votre commande.

Pour tenir compte du délai de livraison, vous pouvez soit ajuster vos prévisions pour refléter le temps qu'il faudra pour recevoir une commande, soit vous pouvez constituer des niveaux de stock pour couvrir le délai de livraison.

Constituer des niveaux de stocks peut coûter cher, il est donc souvent préférable d'ajuster vos prévisions. Cela signifie que vous devrez passer vos commandes plus tôt, mais cela vous fera économiser le coût de la détention d'un stock excédentaire.

Erreurs courantes à éviter dans la prévision des stocks

Il existe quelques erreurs courantes qui peuvent entraîner des prévisions d'inventaire inexactes. Ceux-ci inclus:

Ne pas tenir compte de la saisonnalité : les modèles saisonniers peuvent avoir un impact important sur la demande, il est donc important d'en tenir compte lors de la prévision des niveaux de stock.

S'appuyer trop sur les données historiques : les données historiques sont un outil précieux, mais il est important de se rappeler qu'elles ne reflètent que la demande passée. La demande future peut être différente, il est donc important de prendre en compte d'autres facteurs, tels que les tendances du marché et le comportement des clients, lors de la prévision des stocks.

Ne pas tenir compte des changements dans l'entreprise : les entreprises changent avec le temps, il est donc important de garder cela à l'esprit lors de la prévision des stocks. Si vous introduisez de nouveaux produits ou apportez des modifications à votre stratégie marketing, cela aura un impact sur la demande et doit être pris en compte lors de la prévision des stocks.

Faire des hypothèses sans données : Il est important de fonder vos prévisions sur des données plutôt que sur des hypothèses. Si vous ne disposez pas de suffisamment de données pour étayer vos prévisions, il est préférable d'attendre jusqu'à ce que vous en ayez plutôt que de deviner.

Ne pas revoir et mettre à jour vos prévisions : la demande pour vos produits peut changer au fil du temps, il est donc important de revoir et de mettre à jour vos prévisions régulièrement. Cela vous aidera à rester précis et réactif aux changements du marché.

En évitant ces erreurs, vous pouvez améliorer la précision de vos prévisions d'inventaire et prendre de meilleures décisions concernant les niveaux d'inventaire.

Quelle est la corrélation entre les prévisions de ventes et les prévisions d'inventaire ?

La prévision des ventes est un élément clé de la prévision des stocks. En prédisant les ventes futures, vous pouvez estimer le niveau de stock dont vous aurez besoin pour répondre à la demande.

La prévision des ventes peut être effectuée à l'aide de diverses méthodes, telles que l'analyse des tendances ou l'analyse de régression. Il est important de choisir une méthode adaptée à votre entreprise et à vos données. Une fois que vous avez une prévision des ventes, vous pouvez l'utiliser pour estimer le niveau de stock dont vous aurez besoin pour répondre à la demande.

Utiliser un logiciel pour gérer vos prévisions d'inventaire

SkuVault est un puissant logiciel de gestion des stocks qui peut vous aider à prévoir la demande de stocks (en plus de nombreuses autres facettes d'un bon contrôle des stocks).

SkuVault fournit des fonctionnalités telles que l'historique des ventes et l'analyse des tendances, qui peuvent être utilisées pour prédire les ventes futures.

SkuVault vous permet également de configurer des points de réapprovisionnement afin que vous puissiez passer automatiquement des commandes lorsque les niveaux de stock atteignent un certain point. Cela élimine les conjectures lors de la commande et vous aide à maintenir des niveaux de stock optimaux.

De plus, SkuVault fournit des fonctionnalités telles que le suivi et la création de rapports d'inventaire en temps réel, qui peuvent vous aider à rester au top de votre inventaire et à prendre des décisions éclairées concernant les commandes futures.

Si vous cherchez un moyen d'améliorer votre gestion des stocks, nous aimerions vous montrer comment SkuVault peut vous aider à arrêter de travailler dans votre entreprise et à commencer à travailler sur votre entreprise.

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