Étude de cas

À l'intérieur Toyota Material Handling Prévoir la transformation à l'aide de la plateforme axée sur les données d'Indicio

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Leurs défis

Charge de travail manuelle élevée

Leur méthodologie de prévision basée sur Excel a entraîné une faible précision des prévisions et une incapacité à détecter les changements de tendance.

Cela les a ensuite empêchés d'optimiser la planification des capacités.

Hiérarchies complexes

Les prévisions au niveau européen et national ont créé des incohérences en cascade et des problèmes d'alignement.

Risques de déséquilibre des données

Les ajustements apportés à une zone entraînaient souvent des erreurs ailleurs, ce qu'un membre de l'équipe a décrit comme « le fait de réparer une partie d'un ballon pour qu'une autre éclate ».

Principaux résultats

Réduction de 70 % de l'effort manuel et du temps consacré aux prévisions

L'intégration et la modélisation automatisées des données ont éliminé les tâches répétitives liées à Excel, permettant à l'équipe de se concentrer sur l'analyse et la stratégie plutôt que sur la maintenance des données.

Amélioration de la précision et de la cohérence des prévisions sur tous les marchés

Les prévisions hiérarchiques d'Indicio ont permis d'aligner les totaux européens sur les niveaux des pays et des segments, fournissant ainsi des informations fiables et unifiées pour la prise de décisions.

Confiance accrue dans la planification stratégique et les décisions de gestion

Grâce à des prévisions fiables et fondées sur la science, Toyota Material Handling a renforcé sa prise de décisions en ventes, prix, planification de la production et positionnement sur le marché; en soutenant la stabilité et la croissance à long terme.

« Indicio nous donne confiance dans nos prévisions de marché et permet à l'équipe de direction de prendre plus facilement des décisions concernant les objectifs à atteindre. »

Steven Van Poecke, directeur des informations commerciales et commerciales, Toyota Material Handling

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