Efficacité Opérationnelle
Optimiser la gestion des stocks pharmaceutiques grâce à la prévision des délais de livraison
Dans l’industrie pharmaceutique, l'une des clefs d'une performance opérationnelle optimale est la maîtrise efficace de la chaîne logistique et des coûts de stock . Agilytic a collaboré avec un leader de l’industrie pharmaceutique pour mettre en œuvre une solution de prévision des délais de livraison basée sur l’IA, leur permettant de réduire l’immobilisation de capital et d’optimiser leur gestion des stocks.
Pour protéger la confidentialité, nous pouvons modifier certains détails tout en préservant l'essence de notre contribution principale.
Contexte et objectifs
Un expert en logistique du secteur pharmaceutique avait besoin d'optimiser les délais de livraison de sa chaîne logistique.
Les retards entraînaient une immobilisation importante de capital et des coûts de stockage annuels élevés. Des millions d’euros étaient ainsi bloqués dans des stocks de sécurité, générant des dépenses inutiles. Des facteurs imprévus, comme la performance des fournisseurs ou les processus internes, aggravaient les risques opérationnels et nuisaient à la satisfaction des clients.
L’objectif du projet était d’utiliser des prévisions basées sur l’IA pour réduire le capital immobilisé par les délais de livraison. Cela permettrait de libérer du fonds de roulement et de diminuer les coûts de stockage tout en garantissant la continuité du service.
Approche
Analyse de l'existant
Le projet a démarré par :
une analyse du contexte métier ;
l’identification des acteurs clés ;
une étude approfondie des données disponibles pour mieux cerner les contraintes liées aux délais de livraison.
En collaboration avec l’équipe IT et les experts métiers du client, nous avons défini les objectifs et les exigences du projet.
Préparation des données et développement du modèle
Nous avons d’abord évalué la qualité et la complétude des données historiques, en corrigeant les incohérences dans les enregistrements des délais de livraison pour garantir des données fiables.
Un modèle de prévision des délais de livraison basé sur l’IA, a ensuite été développé de manière itérative. Nous avons intégré les retours des équipes et des analyses complémentaires, en privilégiant des résultats interprétables pour faciliter leur validation métier. Le modèle a été testé en conditions réelles, simulant divers scénarios pour en valider la précision et la robustesse.
Déploiement et intégration
Enfin, le modèle a été transformé en un produit de données et intégré à des tableaux de bord analytiques. Cela a permis à l’équipe du client d’explorer et de valider les résultats de manière autonome.
Résultats
Le projet a abouti à un prototype opérationnel de prévision des délais de livraison, dont les bénéfices ont été clairement démontrés en conditions réelles.
Grâce à cette solution, l’entreprise peut désormais obtenir :
une réduction significative de ses besoins annuels en capital, avec des économies estimées à plusieurs millions d’euros ;
une baisse des retards de livraison par rapport à la situation actuelle, générant des économies supplémentaires de plusieurs centaines de milliers d’euros ;
un outil d’analyse prédictive permettant d’étudier finement les variations des délais de livraison, que ce soit par référence (SKU), par fournisseur ou par processus logistique ;
des tableaux de bord complets présentant les besoins en capital et les indicateurs clés de performance (KPI), offrant ainsi à l’équipe du client une autonomie totale pour ses analyses.
Le client s’est déclaré très satisfait des résultats obtenus. Des discussions sont déjà en cours pour étendre l’utilisation du modèle de prévision à d’autres aspects de ses opérations.
Pour garantir la confidentialité, nous modifions parfois certains détails dans nos études de cas.