Synthèse des opportunités d'IA

Description du problème

L'entreprise LRDM (Le Roi Du Matelas) gère un volume important de commandes auprès de multiples fournisseurs, créant un portefeuille complexe de commandes en cours. Actuellement, le suivi de ces commandes repose sur un processus manuel et chronophage, principalement centré autour d'une relance hebdomadaire systématique des fournisseurs.
Chaque lundi matin, l'équipe des achats doit contacter par email chaque fournisseur pour obtenir des informations sur l'état d'avancement des commandes en cours. Le volume de ces commandes est considérable, avec plusieurs dizaines de fournisseurs et un cumul qui peut atteindre jusqu'à 2000 lignes de commandes à suivre sur une période de 56 semaines.
Le problème est amplifié par l'évolution fréquente des délais de livraison. Un délai initial de cinq semaines peut, par exemple, s'allonger à sept semaines sans que cette information soit automatiquement mise à jour dans les systèmes. Cette situation crée un décalage entre les délais communiqués aux magasins et la réalité, sans mécanisme efficace pour propager rapidement ces changements.
De plus, le système actuel ne permet pas d'anticiper efficacement les retards potentiels ni de générer des alertes proactives. Les informations critiques sont dispersées entre différentes plateformes et systèmes, rendant difficile une vue d'ensemble cohérente du statut des commandes.

Impacts actuels

- Perte de confiance des magasins sur les délais de livraison, fiabilité du CBN, impact sur le dépôt
Charge de travail excessive : Le processus de relance manuelle absorbe une quantité significative de temps chaque semaine, avec des vérifications supplémentaires tout au long de la semaine en fonction des urgences.
Manque de visibilité sur les commandes : Dans un système comprenant jusqu'à 2000 lignes de commandes, il est extrêmement difficile d'identifier rapidement quels fournisseurs sont en retard sur quelles commandes spécifiques.
Perte de confiance des magasins : Le manque de fiabilité des délais communiqués entraîne une perte de confiance des magasins envers le service des achats et le dépôt central.
Insatisfaction des clients finaux : Les délais non respectés se répercutent sur les clients finaux, qui reçoivent leurs produits plus tard que prévu, générant de l'insatisfaction.
Inefficacité de la communication : Les changements de délais ne sont pas communiqués efficacement à tous les maillons de la chaîne, créant des attentes déconnectées de la réalité.
Absence d'anticipation des problèmes : Le système réactif actuel ne permet pas d'anticiper les retards potentiels, obligeant l'équipe à gérer les problèmes une fois qu'ils sont déjà survenus.
Rupture dans la chaîne d'information : Les informations essentielles concernant les commandes ne circulent pas efficacement entre les systèmes d'information, les fournisseurs, les équipes internes et les magasins.
Désorganisation logistique : L'incertitude sur les délais de livraison complique la planification logistique et l'organisation des ressources au niveau du dépôt et des magasins.

Technologie IA applicable

💻 Développement sur mesure

Gains potentiels

- Temps : 0,5 jours par semaine

Faisabilité technique

Temps d'implémentation

Moyen terme (3-6 mois)