Détecter les anomalies de stock à la volée
Repérer écarts d'inventaire et ruptures avant qu'elles bloquent.
Le besoin
- Les écarts d'inventaire passent souvent inaperçus jusqu'au prochain comptage.
- Une rupture sur une référence clé désorganise les expéditions.
- Le magasinier n'a pas le temps de surveiller toutes les références en continu.
L'approche
- Fournir l'export du stock théorique, du dernier inventaire physique et des mouvements.
- Faire détecter les écarts significatifs et les anomalies de flux.
- Identifier les références à risque de rupture et les dormantes.
- Obtenir une liste d'actions priorisées pour le magasinier.
Étape par étape
- 1
Importer les données stock
On fournit stock théorique, comptage physique et mouvements récents.
- 2
Détecter les anomalies
L'IA repère écarts, ruptures imminentes et références dormantes.
- 3
Agir en priorité
On obtient une liste d'actions classées par urgence pour le magasinier.
Le prompt à donner
Tu surveilles le stock d'un entrepôt logistique. Voici l'export par référence : stock théorique système, stock physique compté, sorties moyennes par semaine, dernière date de mouvement. [coller le tableau]. Repère : les écarts entre théorique et physique supérieurs à 5 pour cent, les références dont le stock couvre moins de 2 semaines de sorties (risque rupture), et les références sans mouvement depuis plus de 90 jours (dormantes). Donne-moi un tableau d'actions priorisées : quoi vérifier, quoi réapprovisionner, quoi déstocker.
Le résultat
Un tableau d'anomalies de stock priorisées (écarts, ruptures imminentes, dormants) avec les actions recommandées pour le magasinier.
Le verdict NXUS
Très utile pour passer d'un contrôle ponctuel à une surveillance continue. Les écarts détectés restent à investiguer physiquement, l'IA ne fait que pointer où regarder.
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