> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.flowlity.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.flowlity.com/fr/concepts/concepts/metrics-glossary.md). # Glossaire des métriques Ce que signifie chaque métrique de Flowlity et comment la lire. Cette page définit les métriques que vous voyez dans Flowlity, dans les colonnes KPI, sur le Dashboard et dans le détail des produits, et explique comment les lire. ### Métriques de précision des prévisions Ces métriques mesurent l'écart entre une prévision et la demande réelle. En [colonnes KPI](/fr/concepts/concepts/kpis.md), elles existent pour trois prévisions (prévision Flowlity, prévision finale, prévision externe) sur les 30 derniers jours, les 3, 6 ou 12 derniers mois. Dans la fenêtre KPI, vous les trouvez sous **Performance passée**. #### MAPE (Mean Absolute Percentage Error) La MAPE, ou erreur absolue moyenne en pourcentage, mesure l'écart moyen en pourcentage entre la prévision et la demande réelle : > **Formule :** ABS(demande - prévision) / demande, en pourcentage. Une MAPE de 0 % signifie que la prévision était parfaite. Plus la valeur est basse, meilleure est la prévision. Quand vous regardez plusieurs produits ensemble, Flowlity propose trois façons de combiner leurs erreurs : | Variante | Comment elle fonctionne | | ------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Agrégée** | Compare la prévision totale à la demande réelle totale de tous les produits. Des erreurs de signe opposé peuvent se compenser. | | **Pondérée** | Additionne les erreurs absolues de tous les produits et divise par la demande totale. Les produits à fort volume pèsent le plus. | | **Moyenne non pondérée** | Fait la moyenne simple de l'erreur propre à chaque produit. Un petit produit compte autant qu'un gros. | Le graphique de précision des prévisions du Dashboard est mensuel. Il montre la MAPE de la prévision Flowlity à 1, 3 et 6 mois, dans la variante que vous choisissez. Dans les listes regroupées, les sous-totaux de précision utilisent une moyenne pondérée. {% hint style="info" %} Il n'existe pas de « bonne » MAPE universelle : elle dépend de votre secteur et de votre gamme de produits. À titre indicatif, une MAPE inférieure à 20 % est généralement bonne pour les biens de consommation, et inférieure à 10 % elle est excellente. Comparez les produits entre eux et suivez la tendance dans le temps plutôt que de viser un objectif absolu. {% endhint %} #### MAE (Mean Absolute Error) La MAE, ou erreur absolue moyenne, mesure l'écart moyen entre la prévision et la demande réelle, en quantité : > **Formule :** ABS(demande - prévision), en quantité (pièces, cartons, kg, etc.). Contrairement à la MAPE, la MAE donne l'erreur en unités réelles, ce qui rend l'impact métier plus facile à voir. Par exemple, une MAE de 50 unités vous indique que la prévision s'écarte en moyenne de 50 unités. {% hint style="info" %} Utilisez la MAPE pour comparer la précision de produits de tailles différentes. Utilisez la MAE quand vous avez besoin du volume réel de l'erreur, par exemple pour dimensionner le stock de sécurité ou estimer le coût des erreurs de prévision. {% endhint %} #### FVA (Forecast Value Added) La FVA, ou valeur ajoutée de la prévision, vous indique si la prévision fait mieux qu'une référence simple : la moyenne glissante des trois mois précédents. > Quand la FVA est **positive**, la prévision bat la référence de ce pourcentage. Quand la FVA est **négative**, la référence aurait été plus précise. Une FVA négative signifie que la prévision demande de l'attention : le produit a peut-être besoin d'événements de prévision, d'un ajustement manuel ou d'une revue de son historique de demande. ### Prédictibilité de la demande La prédictibilité de la demande est un score par produit qui reflète la quantité d'historique de demande exploitable pour la prévision. Elle apparaît en colonne dans la liste Demande, et vous pouvez filtrer dessus, par exemple pour définir le périmètre d'une automatisation. | Niveau | Ce que cela signifie | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Élevée** | Flowlity fournit sa meilleure prévision : l'historique de demande est riche et stable. | | **Moyenne** | Flowlity fournit une bonne prévision, mais la demande a été irrégulière. Pensez à revoir les événements de prévision ou les ajustements. | | **Faible** | Les données de demande passée sont limitées. La prévision peut être moins fiable : vérifiez-la manuellement. | | **Non** | Aucune demande passée n'est disponible. Flowlity ne peut pas générer de prévision. Pensez à relier des produits similaires pour lui donner un historique. | {% hint style="info" %} Utilisez la prédictibilité de la demande pour cibler votre revue. Laissez les produits en Élevée tourner seuls et consacrez votre temps aux produits en Moyenne et Faible, là où votre intervention fait le plus de différence. {% endhint %} ### Ventes perdues estimées Les ventes perdues estimées sont la demande que vous avez probablement manquée parce qu'un produit était en rupture de stock. Flowlity additionne la demande qu'il estime sur les périodes où il a détecté une rupture de stock. Elles sont disponibles en colonne KPI, en quantité ou en valeur, sur les 6 ou 12 derniers mois. Utilisez-les pour trouver les produits où les ruptures de stock vous coûtent le plus. ### Métriques de stock #### Couverture de stock La couverture de stock vous indique combien de jours votre stock va durer, d'après la prévision. Flowlity additionne la demande prévue jour après jour et compte combien de jours passent avant que le stock soit épuisé. Elle apparaît sur le Dashboard, dans la liste Planning, dans le détail des commandes d'approvisionnement et en colonne KPI. {% hint style="info" %} Comparez la couverture de stock avec le délai d'approvisionnement de votre fournisseur. Si la couverture est plus courte que le délai, vous risquez une rupture de stock avant la prochaine livraison. Si elle est beaucoup plus longue, vous détenez peut-être un excès de stock. {% endhint %} #### Jours de stock à zéro Les jours de stock à zéro sont le pourcentage moyen de jours sans aucun stock, calculé uniquement sur les produits MTS (Make-to-Stock). Sur le Dashboard, ils sont affichés sur la période sélectionnée ; en colonne KPI, ils couvrent le mois en cours, le mois dernier, ou les 3, 6 ou 12 derniers mois. Une tendance à la baisse signifie que votre planification et votre réapprovisionnement s'améliorent. #### Niveau de stock Le niveau de stock est le stock à la fin de chaque mois, en valeur (dans votre devise) ou en quantité. Il est affiché sur le Dashboard et disponible en colonne KPI. {% hint style="info" %} Suivez le niveau de stock à côté de la demande. Un stock en hausse avec une demande stable ou en baisse peut signaler un surstock qui demande de l'attention. {% endhint %} #### Surstock Le surstock est la quantité en stock au-dessus de votre Mon stock max, en quantité ou en valeur. Il est disponible en colonne KPI, et l'alerte de stock **Au-dessus de Mon stock max** signale les produits concernés. Consultez [Alertes](/fr/concepts/concepts/alerts.md). #### Besoin net avant et après priorisation Sur les sites où un entrepôt central approvisionne plusieurs magasins, ces colonnes de lignes de commande montrent ce dont chaque magasin avait besoin (avant priorisation) et ce qu'il recevra une fois le stock de l'entrepôt réparti (après priorisation). L'écart vous indique quels magasins sont moins bien servis. ### Métriques de synthèse du Dashboard #### Plan de demande La prévision finale totale pour les sites, tags et période sélectionnés, en valeur ou en quantité. C'est la demande que votre chaîne d'approvisionnement doit servir. #### Plan d'approvisionnement La somme des commandes d'approvisionnement fermes et projetées pour les sites, tags et période sélectionnés, en valeur ou en quantité. Comparez-le au plan de demande pour vérifier que l'offre et la demande sont équilibrées. ### Taux de service Le taux de service est le pourcentage de la demande que vous servez sur un horizon donné. Par exemple, si la demande est de 100 unités et que vous en livrez 95, le taux de service est de 95 %. Dans Flowlity, le taux de service est une **cible que vous définissez**, jusqu'à 99,9 %, par produit ou par défaut dans les [paramètres de la politique de buffer](/fr/configurations/settings/buffer-policy.md). Flowlity utilise cette cible pour dimensionner le stock de sécurité : une cible plus haute signifie un stock tampon plus grand. {% hint style="info" %} Le taux de service pilote votre stock de sécurité. Passer de 95 % à 99 % peut fortement augmenter le stock tampon. Choisissez une cible qui équilibre service client et coût du stock, et définissez des cibles différentes pour différents groupes de produits avec les politiques de tampon. {% endhint %} ### Ventes sous promotion Les ventes sous promotion sont la part de votre chiffre d'affaires qui vient de produits vendus avec une promotion, sur la période sélectionnée. Le module Pricing l'affiche à côté de la cible que vous avez définie. Consultez [Pricing](/fr/optimisation-des-revenus/pricing.md). ### Pages associées * [Réaliser une revue de la précision des prévisions](https://docs.flowlity.com/fr/concepts/concepts/pages/4C5DlBUdYkwgGJMTjgZC#mettre-en-place-un-processus-de-revue-de-la-précision-des-prévisions) : décidez quoi mesurer et à quelle fréquence. * [Ajouter des colonnes KPI](/fr/taches-courantes/how-tos/add-kpi-columns.md) : ajoutez ces métriques en colonnes dans vos listes. * [KPIs](/fr/concepts/concepts/kpis.md) : de quoi se compose un KPI. * [Tableau de bord](/fr/vue-densemble/dashboard.md) : les cartes KPI et les graphiques. * [Paramètres du stock de sécurité](/fr/concepts/concepts/buffer-policies.md) : comment le taux de service pilote le stock de sécurité. * [La prévision de la demande expliquée](/fr/concepts/concepts/demand-forecasting.md) : comment la prévision est construite.