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L’Intelligence Artificielle au service de la Supply Chain: catégoriser les produits et adapter leur mode de gestion, un levier majeur de l’optimisation des stocks

À l’occasion de la huitième édition du salon Supply Chain Event qui se déroulera les 3 et 4 décembre 2019 à Paris, InterSystems donne la parole à ses experts pour une trilogie d’articles consacrés à la Supply Chain. 2e volet consacré à la catégorisation des produits. (2/3)

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La performance de la Supply Chain peut être améliorée en concentrant les moyens là où ils sont utiles.

  • Tous les articles ne méritent pas le même niveau d’attention. Leur catégorisation est essentielle pour permettre aux approvisionneurs et planificateurs de se focaliser sur les flux et les stocks critiques.

  • Chaque euro ne génère pas le même résultat suivant le stock dans lequel il est investi. Les différences peuvent être considérables. Les approvisionneurs ont besoin d’être éclairés pour prendre les bonnes décisions.

Un levier étonnamment mal maîtrisé

Une pièce de rechange critique pour le client à coût unitaire faible justifie un niveau de stock et un mode de pilotage très différent d’un article best-seller à coût unitaire élevé.

  • Il est sage de maintenir un niveau de service très élevé sur le premier grâce à un niveau de stock dimensionné en permanence sur le pic.

  • Le second demandera un pilotage fin et permanent.

Il est aisé de s’entendre sur des exemples aussi caricaturaux.

Cependant, j’ai souvent constaté lors de mes interventions en entreprise que les critères de catégorisation des produits sont aussi peu clairs et partagés que la définition du stock de sécurité.
Comment choisir un mode de gestion de stock adapté pour chaque SKU dans la chaîne logistique ?

  • Quels articles doit-on à gérer strictement à la commande ?

  • Lesquels méritent d’être gérés sur prévision ?

  • Quels sont les critères pour décider qu’une gestion sur seuil est plus efficace ?

Les méthodes pour répondre à ces questions sont souvent très empiriques. Très peu d’outils existent pour faciliter cette gestion pourtant essentielle, car très en amont des process Supply Chain, en amont même de la prévision de la demande.

Cela peut surprendre, mais les personnes qui ont les idées les plus claires sur le sujet ne sont pas toujours celles qui pilotent les stocks et les approvisionnements. Les commerciaux et l’ADV peuvent en revanche avoir de bonnes intuitions sur le sujet, car ils sont très sensibles au risque de rupture qui impacte leurs clients (et leur prime dans de nombreux cas !).

  • Dans un monde sans délai, tous les articles pourraient être gérés à la commande.

  • Dans un environnement sans incertitude ni aléa, la gestion sur prévision serait idéale.

  • Si le cash et la capacité de stockage étaient infinis, la gestion sur seuil serait optimale, car elle garantit le service client tout en minimisant la charge de travail de pilotage.

Une problématique qui se révèle complexe

Cependant, la réalité des chaînes logistiques combine délais, ressources limitées et incertitude. Il convient donc de combiner les avantages et les limites de chacun de ces 3 principaux modes de gestion en se posant quelques questions.

  • Le délai d’approvisionnement de l’article est-il inférieur ou supérieur au délai attendu par le client ?

  • Quel est le niveau de prédictibilité de la demande d’un article ? Quel est le cycle de vie de cet article ? Sa demande est-elle saisonnière, présente-t-elle une tendance prévisible ? Quel est son niveau d’incertitude ?

  • Combien coûte le surstock d’une gestion sur seuil (mode de gestion nécessitant le moins d’effort) par rapport à une gestion sur prévision (mode de gestion optimisé nécessitant plus de travail de pilotage) ?

  • Quelles sont les informations dont dispose l’entreprise pour anticiper la demande (position de l’article dans son cycle de vie, évolution du prix, action promotionnelle, référencement ou déréférencement client, etc.) et quels process permettent d’en tirer parti ?

Et enfin, la question clé du pilotage des stocks, tellement évidente qu’elle n’est que rarement formulée  

  • Combien coûte le niveau de stock correspondant à chaque taux de service pour chaque SKU (chaque article pour chaque point de stockage) ? Et son corollaire : quel est le niveau de stock permettant une marge opérationnelle maximale ? La réponse à cette dernière question devra respecter un taux de service minimal qui lui aussi pourra être différent suivant les catégories d’articles.

Un levier très efficace et facile à activer à condition de choisir les bons outils

Il est possible aujourd’hui de donner aux approvisionneurs, pilotes de flux et autres gestionnaires de stock les outils pour mesurer et simuler l’impact de leurs décisions sur le taux de service, ainsi que sur la marge opérationnelle.

Grâce à sa maîtrise aiguisée des problématiques Supply Chain, des méthodes d’exploitation de la donnée, incluant l’intelligence artificielle, et de la technologie, snext propose des solutions extrêmement simples à mettre en œuvre pour remplacer avantageusement les fichiers Excel qui tentent de répondre à ces besoins mal couverts par les ERP et les APS existants.

 

Richard Viot Coster
Co fondateur snext

 

Ajoutez de l’intelligence à votre Supply Chain, en retrouvant InterSystems sur le stand B25 au Supply Chain Event, les 3 et 4 décembre prochain.

 

THÈMES: Big Data, Supply Chain, Internet of Things

Adeline Icard
Adeline Icard
Adeline Icard est la Marketing Manager d'InterSystems France.

 


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