Dans l’industrie pharmaceutique, une prévision imprécise peut entraîner bien plus qu’un simple écart de stock : ruptures d’approvisionnement, perte de chiffre d’affaires, baisse du fill rate, pression accrue sur les équipes.
Face à des processus encore souvent fondés sur des modèles statistiques limités, le Machine Learning permet d’intégrer une plus grande diversité de signaux, de mieux modéliser la complexité, et d’automatiser une partie du forecast tout en conservant des résultats explicables.
Dans ce livre blanc, Thibaut Dyen, Mickaïl Voyiatzis, Franck Kakal et Guilhem Delorme, partagent leur analyse des enjeux du demand planning pharmaceutique, des leviers technologiques à activer, et des résultats concrets observés sur le terrain :
- +3,5 % de chiffre d’affaires
- -8,2 % de stock de produits finis
- 80 % d’automatisation du forecast
Téléchargez le livre blanc pour découvrir notre approche.
