Le succès d’une gestion de stock MRO nécessite généralement le traitement de catalogues comprenant une grande quantité de pièces avec une demande et des comportements d’approvisionnement très diversifiés. Chaque composant est différent, en passant par les articles très chers aux articles économiques et de haute à faible rotation. Des niveaux de services élevés sont exigés à toutes les pièces, et plus spécifiquement pour les pièces critiques.

Nous aidons les entreprises à faire face au défi opérationnel MRO en gérant efficacement un très grand nombre de pièces à travers un réseau diversifié. Nous offrons la possibilité exceptionnelle de gérer de manière plus efficace la demande intermittente ainsi que les stocks à faible rotation en garantissant des niveaux de service stables et élevés. Nos clients obtiennent habituellement des niveaux de service supérieurs à 90% avec 20% de réduction des stocks.

La modélisation de la demande (Demand modeling) modèle la demande statistique indépendante et la demande dépendante en base à des facteurs de causalité spécifique (par ex : la durée moyenne de fonctionnement avant défaillance). Il supporte les politiques de segmentation qui agrègent les niveaux de service objectifs pour les politiques de stockage différenciés et les niveaux de service. La Machine Learning traite même la plus extrême saisonnalité de la demande, la prévision des nouveaux produits ainsi que les retours et les remplacements des produits.

L’optimisation des stocks multi-échelon agrège la demande indépendante et la demande dépendante avec l’objectif de garantir des niveaux de service clients élevés, même à travers des réseaux complexes. Le système est également capable de gérer différentes typologies d’articles, différentes typologies de contrôle, et les liens de substitution entre les produits et stratégies (VMI, Vendor Managed Inventory).