Optimisez votre Gestion de Stock avec Python : Méthodes et Exemples

La gestion de stock est cruciale pour toute entreprise, qu’elle soit petite, moyenne ou grande. Une gestion efficace des stocks garantit que les produits sont disponibles lorsque les clients en ont besoin tout en minimisant les coûts liés au stockage. Dans cet article, nous explorerons comment Python, un langage de programmation polyvalent, peut être utilisé pour améliorer la gestion de stock. Nous aborderons différentes méthodes et exemples pour optimiser la gestion des stocks à l’aide de Python.

Collecte des Données de Stock

• Utilisation de bibliothèques Python telles que pandas pour collecter des données de stock à partir de sources variées telles que des fichiers CSV, des bases de données ou des API.
• Exemple de code pour importer des données de stock dans un format exploitable.

Analyse des Données de Stock

• Utilisation de techniques d’analyse de données pour comprendre les tendances de stock, la demande des clients et les cycles saisonniers.
• Exemple de code pour effectuer des analyses telles que la moyenne mobile, la prévision de la demande, etc.

Optimisation des Niveaux de Stock

• Développement d’algorithmes pour déterminer les niveaux de stock optimaux en fonction de la demande prévue, des délais de réapprovisionnement et des coûts associés.
• Exemple de code pour mettre en œuvre des modèles d’optimisation des stocks tels que le modèle de réapprovisionnement optimal.

Suivi en Temps Réel

• Intégration de capteurs IoT (Internet des objets) pour surveiller en temps réel les niveaux de stock, les mouvements de produits et les conditions environnementales telles que la température et l’humidité.
• Exemple de code pour collecter et analyser les données en temps réel à l’aide de Python.

Automatisation des Processus de Commande

• Mise en place de scripts Python pour automatiser le processus de commande en fonction des niveaux de stock actuels et des prévisions de demande.
• Exemple de code pour envoyer des commandes aux fournisseurs lorsque les niveaux de stock atteignent un seuil critique.

Visualisation des Données :

• Utilisation de bibliothèques telles que Matplotlib et Seaborn pour créer des graphiques et des tableaux de bord interactifs pour visualiser les données de stock.
• Exemple de code pour générer des graphiques montrant les tendances de stock, les niveaux de réapprovisionnement, etc.

Voici un exemple concret d’utilisation de Python pour optimiser les niveaux de stock en fonction de la demande prévue à l’aide de l’algorithme de réapprovisionnement optimal. Nous utiliserons la bibliothèque scipy pour résoudre le problème d’optimisation linéaire.

Supposons que nous ayons les données suivantes :

• Demande prévue pour les prochains mois : [100, 150, 120, 200, 180]
• Coûts de commande : 100 € par commande
• Coûts de stockage : 2 € par unité par mois
• Stock initial : 50 unités
• Stock maximal autorisé : 200 unités

Nous voulons déterminer combien commander à chaque période pour minimiser les coûts tout en satisfaisant la demande.

Voici le code Python correspondant :

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# Demande prévue pour les prochains mois
demande_prevue = np.array([100, 150, 120, 200, 180])

# Coûts
cout_commande = 100  # Coût fixe par commande
cout_stockage = 2    # Coût par unité par mois
stock_initial = 50   # Stock initial
stock_maximal = 200  # Stock maximal autorisé

# Nombre de périodes
nb_periodes = len(demande_prevue)

# Coefficients pour la fonction objectif (coûts totaux)
couts_objectif = np.concatenate(([cout_commande] * nb_periodes, [cout_stockage] * nb_periodes))

# Matrice des contraintes (demande et stock)
contraintes_A = np.zeros((nb_periodes, 2 * nb_periodes))
for i in range(nb_periodes):
    contraintes_A[i, i] = -1
    contraintes_A[i, nb_periodes + i] = 1

# Borne inférieure et supérieure des contraintes
contraintes_b = -demande_prevue
contraintes_b_max = np.ones(nb_periodes) * (stock_maximal - stock_initial)

# Concaténation des bornes
contraintes_b = np.concatenate((contraintes_b, contraintes_b_max))

# Résolution du problème d'optimisation linéaire
resultat = linprog(couts_objectif, A_ub=contraintes_A, b_ub=contraintes_b)

# Affichage des résultats
quantites_commandees = resultat.x[:nb_periodes]
print("Quantités commandées pour chaque période :", quantites_commandees)

Ce code utilise la fonction linprog de la bibliothèque scipy pour résoudre le problème d’optimisation linéaire. Il détermine les quantités à commander pour chaque période afin de minimiser les coûts totaux tout en respectant les contraintes de demande et de stock maximal autorisé. En exécutant ce code, vous obtiendrez les quantités commandées optimales pour chaque période.

Mettre en place un Système de Gestion de Stock en Temps Réel avec Python et IoT

La gestion de stock en temps réel est cruciale pour les entreprises souhaitant maintenir des niveaux optimaux de produits tout en évitant les ruptures de stock coûteuses. Dans cet exemple avancé, nous utiliserons Python et des capteurs IoT pour surveiller en temps réel les niveaux de stock d’un entrepôt et automatiser les processus de réapprovisionnement.

1. Collecte des Données :

Pour collecter les données des capteurs IoT, nous utiliserons des bibliothèques comme requests ou paho-mqtt. Les capteurs seront configurés pour envoyer régulièrement des mises à jour des niveaux de stock à un serveur central.

Exemple de code pour la collecte des données avec requests :

import requests

def collecte_donnees_capteurs():
    # Code pour collecter les données des capteurs
    # Exemple : récupérer les niveaux de stock depuis un capteur
    donnees = {"produit1": 100, "produit2": 150, "produit3": 120}
    return donnees

2. Analyse en Temps Réel :

Nous utiliserons des bibliothèques comme pandas pour analyser en temps réel les données des capteurs et détecter les baisses de stock nécessitant un réapprovisionnement.

Exemple de code pour l’analyse en temps réel avec pandas :

import pandas as pd

def analyse_temps_reel(donnees):
    # Convertir les données en DataFrame pandas
    df = pd.DataFrame(list(donnees.items()), columns=["Produit", "Stock"])

    # Identifier les produits nécessitant un réapprovisionnement
    produits_bas_stock = df[df["Stock"] < seuil_critique]
    return produits_bas_stock["Produit"].tolist()

3. Automatisation des Commandes :

Nous développerons des scripts Python pour automatiser le processus de commande auprès des fournisseurs en intégrant des API de gestion des stocks ou des systèmes ERP.

Exemple de code pour l’automatisation des commandes :

def passer_commande(produits):
    # Code pour passer automatiquement une commande auprès du fournisseur
    for produit in produits:
        # Passer la commande du produit au fournisseur
        print(f"Commande passée pour le produit : {produit}")

4. Notifications et Alertes :

Nous mettrons en place des notifications et des alertes pour informer les responsables lorsque des commandes sont passées ou lorsque les niveaux de stock sont critiques.

Exemple de code pour les notifications avec Twilio :

from twilio.rest import Client

def envoyer_notification(message):
    # Code pour envoyer une notification avec Twilio
    client = Client("TWILIO_ACCOUNT_SID", "TWILIO_AUTH_TOKEN")
    message = client.messages.create(
        body=message,
        from_="TWILIO_PHONE_NUMBER",
        to="DESTINATION_PHONE_NUMBER"
    )

5. Visualisation des Données :

Nous créerons des tableaux de bord interactifs avec des bibliothèques de visualisation comme matplotlib ou plotly pour surveiller les niveaux de stock en temps réel et les tendances historiques.

Exemple de code pour la visualisation avec matplotlib :

import matplotlib.pyplot as plt

def visualiser_donnees(df):
    # Code pour créer un graphique des niveaux de stock
    df.plot(kind="bar", x="Produit", y="Stock", color="skyblue")
    plt.title("Niveaux de Stock")
    plt.xlabel("Produit")
    plt.ylabel("Stock")
    plt.show()

💡 Application : Créer un modèle de Le Modèle de Réapprovisionnement Periodic Review (s, S)

Le modèle de réapprovisionnement Periodic Review (s, S) est un modèle de gestion des stocks utilisé pour déterminer les quantités à commander à intervalles réguliers. Dans ce modèle, les commandes sont passées à des périodes fixes, et la quantité commandée dépend de l’état actuel du stock. Voici une explication détaillée du modèle et un exemple de mise en œuvre en Python.

Explication du modèle Periodic Review (s, S)

• Période de Révision (T) : Les commandes sont passées à intervalles réguliers, par exemple toutes les semaines ou tous les mois.
• Point de commande (s) : Si le niveau de stock à la fin de la période tombe en dessous de ce seuil, une commande est déclenchée.
• Niveau de commande (S) : Lorsque le stock est réapprovisionné, il est amené à ce niveau. La quantité commandée est donc ( S – \text{niveau actuel du stock} ).

Paramètres

• D: La demande moyenne par période.
• Coût de commande (K): Coût fixe pour chaque commande, indépendamment de la taille de la commande.
• Coût de stockage (h): Coût de détention d’une unité de stock pendant une période.
• Coût de pénurie (p): Coût encouru lorsqu’il y a une rupture de stock.

Exemple de mise en œuvre en Python

Supposons les conditions suivantes pour illustrer le modèle :

• Demande moyenne par semaine (D = 100) unités
• Coût de commande (K = 50) euros
• Coût de stockage par unité par semaine (h = 2) euros
• Coût de pénurie par unité (p = 5) euros
• Période de révision (T = 1) semaine

Nous allons déterminer les niveaux (s) et (S) en utilisant des méthodes heuristiques simples et simuler quelques périodes.

import numpy as np

# Paramètres
D = 100  # Demande moyenne par semaine
K = 50   # Coût de commande
h = 2    # Coût de stockage par unité par semaine
p = 5    # Coût de pénurie par unité
T = 1    # Période de révision en semaine

# Calcul des seuils s et S en utilisant une heuristique simple
# Pour cet exemple, nous choisissons arbitrairement
s = D * T  # Un cycle de demande
S = s + 1.5 * D  # Pour couvrir les fluctuations

# Simulation de l'inventaire sur 10 périodes
stock_levels = []
current_stock = S
demandes = np.random.normal(D, 20, 10)  # Demande aléatoire avec variation

for d in demandes:
    current_stock -= d
    if current_stock < s:
        # Réapprovisionner jusqu'à S
        current_stock += (S - current_stock)
    stock_levels.append(current_stock)

stock_levels

Analyse du Modèle

• Le choix de (s) et (S) peut être optimisé en utilisant des méthodes analytiques plus avancées ou des simulations pour minimiser le coût total.
• Le modèle Periodic Review (s, S) est adapté aux situations où la demande est incertaine et où les coûts de commande et de stockage sont significatifs.

Ce code simule les niveaux de stock sur 10 périodes avec une demande fluctuante. Vous pouvez adapter les seuils (s) et (S) et analyser l’impact sur les coûts totaux et les ruptures de stock.

Pour rendre le modèle de réapprovisionnement Periodic Review (s, S) encore plus utile et innovant, vous pourriez intégrer l’apprentissage automatique et les prévisions de la demande en temps réel. Voici une idée détaillée :

Intégration de l’Apprentissage Automatique pour des Prévisions Dynamiques

Prévisions de la Demande en Temps Réel :

• Utilisez des modèles de prévision de la demande basés sur l’apprentissage automatique, comme les réseaux de neurones récurrents (RNN), les LSTM (Long Short-Term Memory) ou les modèles ARIMA pour prédire la demande future en se basant sur des données historiques et des indicateurs externes (comme la météo, les tendances du marché, etc.).
• Ajustez les seuils (s) et (S) dynamiquement en fonction des prévisions de demande. Par exemple, en période de haute demande prévue, augmentez (S) pour réduire le risque de rupture de stock.

Optimisation des Coûts en Fonction de Scénarios Multiples :

• Utilisez la simulation de Monte Carlo ou d’autres techniques de simulation pour évaluer différents scénarios de demande et optimiser les seuils (s) et (S) en minimisant le coût total, y compris les coûts de commande, de stockage et de pénurie.
• Intégrez des analyses de sensibilité pour comprendre comment les variations de la demande impactent les coûts et ajustez les paramètres en conséquence.

Intégration avec un Système de Gestion de la Chaîne Logistique :

• Faites en sorte que le modèle interagisse en temps réel avec un système de gestion de la chaîne logistique (ERP, Enterprise Resource Planning, par exemple) pour obtenir des mises à jour instantanées sur les niveaux de stock, les commandes en cours, et les retards de livraison.
• Automatisez le processus de commande pour que les commandes soient passées automatiquement lorsque les seuils sont atteints, en tenant compte des délais de livraison et des quantités minimales de commande.

Interface Utilisateur et Tableaux de Bord Analytiques :

• Développez une interface utilisateur intuitive où les gestionnaires de stock peuvent visualiser les prévisions de la demande, les niveaux de stock actuels, et les commandes passées.
• Fournissez des tableaux de bord analytiques pour suivre les performances du modèle, y compris l’efficacité des prévisions, les coûts économisés, et les incidents de rupture de stock évités.

Ces améliorations rendraient le modèle Periodic Review (s, S) plus robuste, adaptatif et intégré dans une gestion proactive des stocks, permettant aux entreprises de mieux réagir aux fluctuations de la demande et d’optimiser les coûts associés.

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