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 Client : Un distributeur pharmaceutique majeur aux États-Unis, gérant plus de 10 000 références produits avec des contraintes de péremption strictes.

 Défi : Le client faisait face à des pertes financières importantes dues à une mauvaise anticipation des dates de péremption et à des ruptures de stock sur des médicaments critiques, nécessitant une solution urgente de Developpement Logiciel Prevision Inventaire.

 Solution : Smartbrain a déployé une équipe de deux développeurs Python seniors spécialisés en Data Science. Ils ont développé un moteur de prévision hybride combinant des séries temporelles (ARIMA) et du Machine Learning (XGBoost) pour analyser les historiques de ventes et les saisonnalités. L'équipe a intégré ce module directement dans l'ERP existant du client via des microservices API, permettant des alertes d'approvisionnement automatisées.

 Résultat : En six mois, la solution a permis une réduction de 25% des pertes liées aux produits périmés et a amélioré la disponibilité des produits critiques de 15%, sécurisant ainsi la chaîne d'approvisionnement médicale.

 Client : Une plateforme e-commerce de mode en pleine expansion européenne, confrontée à une volatilité extrême de la demande.

 Défi : L'entreprise subissait des coûts de stockage excessifs et des opportunités de vente manquées, cherchant à moderniser son approche par un Developpement Logiciel Prevision Inventaire basé sur l'IA.

 Solution : Nous avons fourni une équipe augmentée de trois ingénieurs Python. Ils ont conçu une architecture de données capable d'ingérer des signaux en temps réel (tendances réseaux sociaux, météo, campagnes marketing). En utilisant des bibliothèques Python comme Pandas et Scikit-Learn, ils ont créé un modèle prédictif dynamique qui ajuste les niveaux de stock recommandés quotidiennement. L'intégration s'est faite sans interruption de service.

 Résultat : Le nouveau système a entraîné une baisse de 18% des coûts de stockage et une augmentation de 12% du chiffre d'affaires grâce à une meilleure disponibilité des articles tendance lors des pics de vente.

 Client : Un fournisseur de rang 1 pour l'industrie automobile, opérant selon le principe du Juste-à-Temps (Just-In-Time) pour plusieurs usines d'assemblage.

 Défi : Les retards de livraison de composants et les inexactitudes d'inventaire menaçaient d'arrêter les lignes de production des clients, rendant impératif un Developpement Logiciel Prevision Inventaire plus précis.

 Solution : Smartbrain a intégré un expert Python Lead et un développeur Backend. Ils ont refondu le système de tracking existant pour utiliser des algorithmes de prévision de la demande basés sur les plannings de production des constructeurs automobiles. La solution inclut un tableau de bord en temps réel développé en Django/React, offrant une visibilité totale sur la chaîne logistique et anticipant les goulots d'étranglement.

 Résultat : La précision des prévisions d'inventaire est passée de 85% à 98%, entraînant une réduction de 40% des pénalités de retard et renforçant la relation de confiance avec les constructeurs automobiles.