تحسين المخزون متعدد الفروع

The Challenge

Our Approach

• Conducted comprehensive data analysis of multi-year sales history across all branches
• Implemented ABC classification system at branch and SKU levels
• Developed branch-specific demand forecasting models using regression analysis
• Created safety stock optimization framework with service level targets
• Established automated reorder point calculations based on lead time analysis
• Designed inventory performance dashboard for ongoing monitoring

• إجراء تحليل شامل لبيانات المبيعات متعددة السنوات عبر جميع الفروع
• تنفيذ نظام تصنيف ABC على مستوى الفرع والصنف
• تطوير نماذج تنبؤ بالطلب خاصة بكل فرع باستخدام تحليل الانحدار
• إنشاء إطار عمل لتحسين مخزون الأمان بأهداف مستوى الخدمة
• وضع حسابات تلقائية لنقطة إعادة الطلب بناءً على تحليل وقت التسليم
• تصميم لوحة معلومات أداء المخزون للمراقبة المستمرة

Analytical Methods Used

Tools Used

Key Outcomes & Results

• Improved forecast accuracy through statistical and ML-based models
• Reduced stockout frequency while better managing inventory levels
• Improved inventory turnover across branches through better demand visibility
• Optimized working capital with data-driven holding cost management
• Established repeatable forecasting process for ongoing operations

• تحسين دقة التنبؤ من خلال النماذج الإحصائية والمستندة إلى تعلم الآلة
• تقليل تكرار نفاد المخزون مع إدارة أفضل لمستويات المخزون
• تحسين دوران المخزون عبر الفروع من خلال رؤية طلب أفضل
• تحسين رأس المال العامل مع إدارة تكاليف الحمل المستندة إلى البيانات
• وضع عملية تنبؤ قابلة للتكرار للعمليات المستمرة