Dans la logistique et la distribution modernes, l’inventaire invisible est un frein direct à la rentabilité. Lorsque les données de la chaîne d’approvisionnement disparaissent entre les scans physiques, les transferts d’entrepôts ou les transitions de transporteurs, les entreprises sont contraintes de surstocker des matériaux, de dépendre de fret d’urgence coûteux et d’absorber d’énormes coûts de détention.

En tirant parti d’une expertise approfondie en logistique d’entreprise et en systèmes complexes comme Manhattan Active WM, je construis des systèmes d’intelligence de chaîne d’approvisionnement à haute fréquence qui mettent en lumière les angles morts opérationnels. Ce service connecte physiquement les flux bruts de bases de données WMS, la télématique, les données de suivi de reconnaissance visuelle et les API de fournisseurs externes dans un moteur de rapprochement unifié en temps réel. Je déploie des modèles d’apprentissage automatique prédictif pour isoler les défauts des SKU et j’utilise des heuristiques mathématiques pour détecter automatiquement les erreurs de saisie de données ou les scans d’inventaire manquants avant qu’ils ne s’accumulent. Le résultat est une suite de tableaux de bord dynamiques à haut cycle de rafraîchissement qui offrent aux cadres et aux responsables de l’entrepôt une visibilité absolue sur l’ensemble du réseau, réduisant considérablement les déchets financiers et optimisant les parcours de remplissage.

Livrables principaux :
- Extraction directe d’API et de bases de données brutes à partir de plateformes WMS et ERP héritées.
- Déploiement de pipelines de rapprochement de données à haute fréquence.
- Modélisation prédictive de cluster pour le suivi des défauts et l’optimisation des inventaires.
- Tableaux de bord de visibilité logistique en temps réel déployés via Power BI ou des portails personnalisés.