Notre approche en trois temps
Phase initiale
Diagnostic structuré
Déploiement
Modélisation sur-mesure
Amélioration continue
Ajustements hebdomadaires
Le processus de prévision glissante
Chaque étape du processus vise à fiabiliser la prévision et à soutenir la prise de décision.
1
Analyse initiale
Cartographie complète des flux
Construction du modèle sur mesure
Nous élaborons, en lien avec votre équipe, un modèle dynamique ancré sur les flux réels et adapté à vos contraintes métiers. Les hypothèses sont confrontées aux écarts passés.
Mise à jour continue des prévisions
4
Optimisation
Itération et capitalisation
5
Transmission
Appui opérationnel et formation
Comparatif
Pourquoi privilégier la prévision glissante ?
L’approche dynamique permet une réaction plus rapide et une fiabilité accrue des décisions par rapport à la méthode statique. Voici six avantages concrets observés en PME.
Opter pour la prévision glissante, c’est rompre avec les schémas statiques. La méthode favorise une gestion vivante, évolutive et pragmatique des flux, tout en facilitant le dialogue interne et externe.
Anticiper l’imprévu
Avec une prévision glissante, chaque nouvelle donnée alimente la projection future. Vous réduisez l’écart entre prévision et réalité, ce qui limite les surprises et permet d’agir avant qu’une tension ne survienne.
Intégrer les changements rapides
Renforcer la confiance externe
Mobiliser l’interne
Agir sans délai
Piloter au plus près du terrain
| Semaine | Événement | Phase | Détails |
|---|---|---|---|
| Semaine 1 | Cadrage et audit des flux | Analyse | Début du projet avec collecte de données et échanges avec l’équipe dirigeante. Cadrage des objectifs de la mission et validation des contraintes spécifiques à votre activité. |
| Semaine 2 | Construction du modèle | Modélisation | Mise en place du modèle glissant, intégration des historiques et adaptation des règles de calcul aux réalités observées. Première restitution au client. |
| Semaine 3 | Simulation et tests | Test | Simulation des premiers scénarios, confrontation aux écarts passés et correction des hypothèses. Ajustements pour garantir la pertinence des indicateurs suivis. |
| Semaine 4 | Déploiement opérationnel | Déploiement | Mise en production du modèle, transmission à l’équipe, accompagnement sur l’utilisation et validation de la prise en main. |
| Semaine 5 | Pilotage et corrections | Suivi | Premiers ajustements hebdomadaires, analyse des écarts réels et affinement de la granularité en fonction des retours de terrain. |
| Semaine 6 | Retours d’expérience et optimisation | Amélioration | Bilan du premier mois d’utilisation, partage des apprentissages et adaptation de la méthode pour pérenniser la démarche. |