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Analyse des données de stocks et d'inventaire

Analyse complète des données d'inventaire avec classification ABC/XYZ, calcul des seuils et optimisation du BFR.

Coller dans votre IA

Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.

J'analyse les données d'inventaire de [ENTREPRISE] avec [NOMBRE_REFERENCES] références produits dans [NOMBRE_ENTREPOTS] entrepôt(s). Données disponibles : historique des mouvements de stock sur [PERIODE], niveaux actuels, délais fournisseurs, coûts unitaires.

Contexte : [CONTEXTE_SUPPLY_CHAIN] (ex : e-commerce, distribution B2B, retail physique)
Objectif : [OBJECTIF] (ex : réduire les ruptures de stock, diminuer le stock mort, optimiser le BFR)

Réalise une analyse de stock complète :
1. Analyse ABC : classification des références par valeur de stock (A=80% valeur, B=15%, C=5%)
2. Analyse XYZ : classification par variabilité de la demande (X=stable, Y=variable, Z=irrégulière)
3. Calcule pour chaque référence : stock moyen, stock de sécurité, point de commande, quantité économique de commande (QEC)
4. Identifie les ruptures de stock historiques et leur impact chiffré (ventes perdues, service rate)
5. Détecte le stock mort et obsolète (produits sans mouvement depuis [N] mois)
6. Calcule le taux de rotation des stocks et le nombre de jours de stock par référence
7. Simule l'optimisation du BFR avec les nouvelles règles de réapprovisionnement
8. Propose les 10 actions prioritaires avec économies estimées

Fournis les formules Excel et/ou requêtes SQL.

Pourquoi ce prompt fonctionne

Ce prompt est efficace car il combine la classification ABC/XYZ avec les formules de réapprovisionnement, couvrant tous les aspects de l'optimisation des stocks de façon méthodique et quantifiée.

Cas d'usage

Optimisation stocks e-commerceRevue inventaire fin d'annéeAmélioration BFR supply chain

Résultat attendu

Classification ABC/XYZ, seuils de réapprovisionnement, stock mort identifié, simulation BFR et plan d'actions chiffré.

Formez-vous en profondeur

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