Cas d’usage

Demand Sensing & Distribution Planning

‍

Le défi de planification

Ce groupe énergétique mondial exploite un réseau national de distribution de carburant qui approvisionne plus de 2 300 stations-service, ainsi que des clients industriels et des partenaires logistiques.  

Garantir une disponibilité fiable du carburant suppose une coordination précise entre dépôts, flottes de transport et stations-service.  

Cependant, les profils de demande sont de plus en plus volatils. La consommation de carburant varie fortement sous l’effet de facteurs tels que :

• Les conditions météorologiques
• Les jours fériés et week-ends prolongés
• Les flux de trafic et les pics de déplacement
• Les événements locaux affectant l’activité des stations  

Historiquement, les prévisions reposaient principalement sur les ventes historiques récentes. Efficace dans un contexte stable, cette approche peinait à capter les fluctuations soudaines de la demande. Améliorer la fiabilité des prévisions est ainsi devenu essentiel pour maintenir le niveau de service et optimiser les opérations de distribution.

‍

Résultats clés

• 86% des modèles de prévision atteignent une précision de 75 à 93%
• Certaines prévisions quotidiennes atteignent jusqu’à 98 à 100% de précision
• Fiabilité renforcée du réapprovisionnement des stations-service
• Réduction des ruptures causées par des prévisions de demande inexactes
• Planification plus efficace des livraisons carburant

‍

L’environnement opérationnel

La distribution de carburant exige une coordination permanente entre approvisionnement, transport et opérations terrain. Les équipes de distribution doivent anticiper la demande des stations afin de planifier les livraisons, allouer les capacités de transport et éviter à la fois les ruptures et les coûts de transport inutiles.  

Dans le même temps, la demande peut évoluer rapidement sous l’effet de facteurs externes comme les jours fériés, les événements météo ou les flux de trafic régionaux. La maîtrise de ces dynamiques nécessite des systèmes de prévision capables d’intégrer à la fois les données opérationnelles internes et les facteurs externes de demande.

‍

La transformation

L’entreprise a déployé la Plateforme Sunstice pour renforcer ses capacités de prévision de la demande. Grâce à des modèles de Demand Sensing pilotés par l’IA, les prévisions sont générées au niveau couple produit-station, offrant une visibilité fine sur les profils de consommation à travers des milliers de stations-service.  

Le système de prévision intègre des variables externes telles que la météo, les conditions de trafic et les jours fériés, ce qui permet aux prévisions de s’adapter dynamiquement aux conditions réelles. Ces prévisions sont recalculées en continu, permettant aux équipes de distribution d’optimiser les plans de livraison et d’améliorer la réactivité opérationnelle.

‍

Témoignage client

« L’objectif était de passer de méthodes de prévision simples à une approche prédictive capable d’intégrer des variables externes et d’améliorer la fiabilité de nos prévisions de ventes. »

Project Manager – Demand Forecast Transformation

‍

Structured Agility™ en action

Cette transformation illustre Structured Agility™, l’operating framework de Sunstice pour piloter la planification dans des environnements marqués par une volatilité permanente.  

En intégrant Demand Sensing, signaux de données externes et modèles de prévision à haute fréquence, l’entreprise a renforcé sa capacité à anticiper les variations de la demande et à coordonner plus efficacement ses opérations de distribution. Le planning devient ainsi une capacité prédictive au service de la résilience opérationnelle et de l’excellence de service.