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Tape à l'Oeil mise sur le machine learning pour optimiser sa chaîne logistique

Tape à l'Oeil mise sur le machine learning pour optimiser sa chaîne logistique
Tape à l'Oeil est une enseigne de 320 magasins aux profils différents mais qui devait absolument éviter toute rupture de stock.

Le distributeur de vêtements pour enfants Tape à l'Oeil a choisi pour sa supply-chain ProVisia de Vekia pour sa capacité d'auto-apprentissage.

PublicitéCréée en 1993, l'enseigne de vêtements pour enfants Tape à l'Oeil compte aujourd'hui 320 magasins. Outre une gamme variée et souvent renouvelée, l'enseigne se caractérise aussi par des formats de magasins très différents, de 80 à plus de 500 m². Chiffre d'affaires et cycles de vie des produits sont bien sûr autant variés que les profils de magasin. La chaîne logistique doit donc s'adapter à chaque cas pour approvisionner les magasins de manière adéquate en fonction des ventes prévisionnelles afin d'éviter toute rupture de stock.

Pour remplacer une solution exigeant un lourd travail manuel et ne permettant pas de prendre en compte la grande diversité des points de vente, l'enseigne a choisi de déployer ProVisia de Vekia pour gérer sa chaîne logistique aval. Les objectifs de ce choix étaient d'améliorer l'écoulement des produits, de réduire les ruptures de stock, d'optimiser le pilotage des stocks de chaque magasin et de gagner en efficacité opérationnelle.

La solution s'est distinguée notamment grâce à ses capacités de machine-learning pour effectuer les calculs d'approvisionnement et de facings pertinents. Les équipes en magasin ont pu à la fois bénéficier de calculs de réapprovisionnement plus fiables et de plus de temps pour opérer des analyses et des simulations en fonctions d'événements locaux précis.

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