Les différentes stratégies de réapprovisionnement des stocks.
Les différentes stratégies de réapprovisionnement des stocks.
Dans le domaine de la supply chain, le réapprovisionnement des stocks est un sujet complexe et déterminant pour la pérennité de votre entreprise. Il est donc nécessaire de définir de réelles stratégies de réapprovisionnement des stocks.
Pour cela, de nombreux facteurs sont à prendre en compte afin d’assurer l’efficacité de la stratégie choisie.
Quels facteurs prendre en compte pour définir des stratégies de réapprovisionnement des stocks ?
Tout d’abord, il est important de savoir que vous pouvez allier plusieurs stratégies de réapprovisionnement des stocks en fonction des produits présents dans vos stocks.
En fonction des critères suivants, vous pourrez affiner la méthode de réapprovisionnement idéale pour votre entreprise.
Le réapprovisionnement en fonction des ventes
La première chose à déterminer pour choisir une méthode de réapprovisionnement est le niveau de stabilité de vos ventes. Si vous constatez de nombreuses fluctuations de la demande, il sera nécessaire de baser vos réapprovisionnements sur une analyse prédictive de vos ventes.
Les prévisions des ventes permettront d’évaluer la quantité de stocks dont vous aurez besoin dans le futur. En vous basant sur des statistiques et sur l’historique de votre activité, vous pourrez éviter les ruptures de stocks ou le surstockage.
Gérer ses stocks : l’importance de la nature du produit
Bien sûr, les conditions de stockage et donc la méthode de réapprovisionnement dépendent en grande partie de la nature du produit en question. S’il s’agit d’un produit périssable (par exemple), vous devrez choisir un réapprovisionnement régulier avec une quantité très proche du nombre de ventes.
Dans le cas contraire, vous serez obligé de jeter une partie de vos stocks à la fin de la date de péremption. Cela entraîne de grosses pertes pour votre entreprise qui peuvent être évitées grâce à une stratégie de réapprovisionnement adaptée.
Hiérarchiser l’importance d’un produit au sein de son stock
Comme nous le disions précédemment, vous pouvez adapter la méthode de réapprovisionnement au produit en question. Au sein de votre catalogue, vous avez peut-être des produits plus “importants” que d’autres. L’importance du produit peut dépendre du bénéfice qu’il vous apporte ou du niveau d’exigence de son consommateur, par exemple.
En fonction du degré d’importance du produit, vous pourrez donc décider de le rendre “prioritaire” dans vos méthodes de réapprovisionnement ou non. Concrètement, vous évaluerez le niveau de gravité d’une rupture de stock sur ce produit par rapport à un autre.
Autres critères d’optimisation de réapprovisionnement
En fonction de votre activité, il existe une multitude d’autres facteurs qui pourraient entrer en compte. Vous pouvez, par exemple, définir votre stratégie de réapprovisionnement en fonction de l’espace de stockage disponible ou encore du délai de livraison de vos fournisseurs.
Vous pouvez également vous attarder sur le niveau des stocks dans vos autres entrepôts. En effet, si votre entreprise détient plusieurs entrepôts, vous pouvez organiser un approvisionnement interne en cas de rupture de stocks dans l’un d’entre eux.
Les différentes stratégies de réapprovisionnement des stocks
Le réapprovisionnement calendaire
Dans le cas où votre activité est plutôt stable et où vous ne constatez pas de grosses fluctuations des ventes, vous pouvez utiliser la méthode de réapprovisionnement calendaire. Il s’agit d’une stratégie très simple où vous passez commande à une date fixe et toujours la même quantité d’articles.
Cette stratégie de réapprovisionnement est extrêmement intéressante financièrement car vous pouvez négocier un contrat annuel avec votre fournisseur et demander une remise. En revanche, si la demande augmente ou diminue soudainement, vous risquez de ne pas avoir le niveau de stock adapté. Cela peut entraîner de grosses pertes financières.
Le réapprovisionnement de recomplètement
Vous souhaitez adapter vos commandes au niveau de vos stocks et aux quantités vendues ? La méthode de recomplètement des stocks est faite pour vous !
Elle consiste à passer commande à date fixe et à ajuster la quantité en fonction du nombre de produits vendus depuis la dernière commande.
Le problème de cette méthode est qu’elle s’appuie sur les ventes passées et non sur la prévision des ventes futures. Vous ne pourrez donc pas prévoir une fluctuation de la demande.
Le réapprovisionnement du point de commande (ou “juste à temps”)
A l’inverse de la méthode de recomplètement, le réapprovisionnement du point de commande ne se fait pas à date fixe mais avec une quantité identique à chaque fois. Cette stratégie fonctionne grâce à des alertes paramétrées pour vous signaler lorsqu’un stock descend en-dessous d’une certaine quantité.
L’alerte vous permet de passer commande pour atteindre votre objectif de stockage. Vous commandez ainsi toujours la même quantité équivalant à la différence entre votre niveau de stock idéal et le niveau qui déclenche l’alarme.
Le dropshipping
Depuis quelques années maintenant, cette stratégie de réapprovisionnement fait parler d’elle. Plus qu’une méthode de gestion des stocks, elle est devenue un véritable business plan. Il s’agit tout simplement de laisser votre fournisseur gérer les stocks et la livraison au client à votre place.
Le réapprovisionnement prévisionnel
Chez Vekia, nous sommes convaincus que les nouvelles technologies permettent aujourd’hui d’affiner au maximum les réapprovisionnements des stocks. Grâce au Big Data et au Machine Learning, des algorithmes sont maintenant capables d’établir des scénarios plus ou moins probables de ventes. On appelle cela des prévisions.
Ces prévisions permettent donc d’ajuster les réapprovisionnements en évaluant de façon plus ou moins fiable les ventes à venir. Pour cela, les algorithmes se basent sur des statistiques et sur l’historique de votre activité pour en tirer des prévisions probabilistes.
Machine Learning et analyse prédictive : Les piliers de la solution Vekia.
Machine learning et analyse prédictive : Les piliers de la solution Vekia.
Deux termes et deux procédés qui sont aujourd’hui au centre de l’activité de Vekia et de sa solution.
Comment ces deux termes sont-ils liés et quels bénéfices peuvent-ils apporter au monde de la logistique et la supply chain ?
L’anticipation, et donc la capacité de prédire le futur sont des sujets, qui, à l’ère du déploiement de l’intelligence artificielle et du machine learning sont en développement dans la totalité des secteurs d’activités.
Cette capacité de vision sur les possibles évènements et probabilités futures et d’autant plus essentielle dans le secteur de la supply chain, où les réapprovisionnements, la gestion des stocks et les commandes futures sont impératifs pour assurer la pérénité du commerce mondial.
Cette anticipation passe aujourd’hui par différents procédés et concepts que nous allons ici développer.
Analyse prédictive et prévision.
Des pratiques devenues indispensables pour les entreprises.
L’analyse prédictive représente une branche importante de l’optimisation des réapprovisionnements. La fragilité des supply chain a été illustré le 24 mars dernier, quand le porte conteneur Ever Given bloquait le Canal de Suez, paralysant le commerce international et engendrant des millions de dollars de pertes en seulement quelques jours.
C’est pourquoi de plus en plus d’entreprises optent pour une meilleure visibilité sur leur stock et se dotent d’outils capable de les aider dans leur gestion, via notamment des propositions de commandes.
Qu’est ce qu’une bonne prévision ?
Les prévisions probabilistes.
Traditionnellement, les prévisions sont réalisées à partir d’indicateurs mathématiques. Cependant, ceux-ci ne sont pas toujours adaptés aux réalités de votre activité (activité saisonnière ou impactée par la crise sanitaire, par exemple). Ils répondent à un objectif inadapté : savoir ce qu’il “va” se passer. Or, l’intérêt est plutôt de savoir ce qu’il “peut” se passer. C’est pour cette raison que nous utilisons chez Vekia des prévisions probabilistes.
Le principe est simple : une bonne prévision prend en compte la probabilité que celle-ci arrive. Nos solutions permettent de mettre en lumière plusieurs scénarios afin de choisir le plus probable et celui qui répond au mieux aux objectifs business de l’entreprise.
Afin de tester notre solution, nous avons réalisé une expérimentation dans le cadre d’une campagne promotionnelle dans la grande distribution. Lors de ce test, nous avons réalisé, avec la prévision probabiliste, une augmentation de 26% du chiffre d’affaires et une diminution de 42% du stock résiduel.
La transformation digitale des entreprises.
Chez Vekia, nous sommes persuadés que la data a un rôle primordial dans l’amélioration des prévisions.
En utilisant un très grand nombre de données et en les mettant à jour régulièrement, il est possible d’optimiser considérablement la performance de sa supply chain.
Grâce à notre partenariat avec la société Silverprod Group, nous pouvons intégrer notre solution de supply chain dans un processus global de transformation digitale.
Cela permet de choisir des solutions logicielles adaptées à la gestion des stocks, de définir un processus collaboratif d’anticipation des ventes et de mettre en place un projet de conduite du changement.
Le machine learning, fondement de l’analyse prédictive.
L’analyse prédictive et la mise en place de propositions de commandes est réalisable grâce au machine learning, sur lequel celle ci repose.
En nourrissant les algorithmes avec des données de ventes antérieures ou des données d’entraînements, ceux ci sont capables d’apprendre et donc de faire des prédictions et des propositions sur les ventes futures.
La donnée pour prédire le futur.
Réaliser une analyse prédictive commence d’abord par une première étape : la collecte de données. Celles ci sont dans la plupart du temps déjà existantes et peuvent être extraites des logiciels utilisés par les entreprises (ERP par exemple).
Plus les données sont importantes en terme quantitatif et plus les résultats des prévisions seront pertinent et précis. Elles peuvent être aussi bien quantitatives que qualitatives ou ordinales.
Une fois ces données collectées, celles-ci sont identifiées, filtrées si besoin et serviront ensuite à l’élaboration d’un modèle prédictif. Celui-ci sera établi par rapport à l’objectif fixé initialement.
Ce modèle prédictif est donc mathématique et permettra à terme de prévoir et d’anticiper (grâce à ce qu’il a apprit et retenu auparavant) une action future. Il existe alors différents type d’algorithmes de machine learning différents : la régression linéaire et non linéaire, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support ou encore les arbres de décision.
Les applications sont ici multiples : anticiper le comportement client et mieux le cibler, prédire le besoin de passer une commande auprès de ses fournisseurs pour une pièces ou référence particulière, mais également dans le domaine de la finance, de la santé, de l’automobile (véhicules autonomes) etc..
Gestion Supply Chain : Solution logistique automatisée
La gestion de la Supply Chain et ses solutions.
Des solutions essentielles à une gestion supply-chain pérenne.
Des solutions supply chain adaptée à la mondialisation.
La multiplication des échanges, combinée à l’amélioration technologique de nos moyens de transports, s’est fortement répercutée dans la gestion de la supply chain.
Cette nouvelle économie globalisée est propice à la concurrence, et dans une société en constante évolution, il est devenu impératif pour les professionnels de la supply chain, d’actualiser leurs méthodes de gestion.
La gestion de la supply chain, définit la gestion des flux physiques, d’informations et financiers liés à l’approvisionnement, mais également la gestion et le déploiement de tous les processus favorisant l’efficacité et la rentabilité de la supply chain.
Avoir ce contrôle et cette visibilité sur l’ensemble de la chaîne représente un avantage compétitif pour une entreprise.
La normalisation de l’accès à internet, des coûts de transports moins coûteux, et l’industrialisation des productions, ont entraîné une multiplication des nouveaux entrants sur le marché. Ils contribuent à l’innovation et à la modernisation des solutions et outils supply chain.
Caractéristiques des solutions supply-chain.
L’avenir de la gestion de la supply chain se trouve dans les solutions logicielles. Celles-ci permettent de posséder une vue d’ensemble et facilitent le pilotage des supply chain au quotidien.
Ces solutions accompagnent donc les professionnels vers une gestion supply chain plus intelligente, mais aussi plus résiliente et agile, c’est-à-dire capable de s’adapter aux perturbations internes ou externes. Elles font donc partie intégrante du Supply Chain Management et contribuent à son optimisation, notamment économique.
Les solutions supply chain vont donc permettre de modéliser l’état des stocks et de la demande, le tout via des interfaces liées à des données en temps réel. Les solutions sont le plus souvent présentées comme des solutions Saas (Software as a Service), et ne nécessitent donc pas d’installation chez le client. Le logiciel étant directement utilisable depuis internet grâce au Cloud.
Il en existe aujourd’hui de nombreuses sur le marché, toutes n’ayant pas les mêmes objectifs et fonctionnalités. Certaines solutions restent généralistes et se présentent comme un support aux agents, grâce à des outils de veille comme la surveillance de KPIs ciblés par exemple.
D’autres, et c’est le cas de la solution Vekia, insèrent des fonctionnalités et des algorithmes apportant une valeur ajoutée à votre gestion supply chain.
Des solutions logistiques au service d’une gestion prédictive.
Voir plus loin dans sa gestion supply chain grâce au machine learning.
On ne cessera de le répéter, la prévision et l’anticipation sont deux facteurs clés d’une supply chain performante. L’homme peut désormais compter sur le soutien de l’intelligence artificielle et plus particulièrement du machine learning pour l’aider dans sa planification de commande et sa gestion en général.
Grâce à la lecture et l’analyse des données historiques, ces moteurs et algorithmes sont capables d’anticiper les besoins supply chain. Ils viennent ainsi simplifier le travail du personnel, notamment quand celui-ci dispose de nombreux lieux de stockages, et de milliers de références produits.
Toutes ces données sont donc centralisées et traitées informatiquement afin de livrer des prévisions le plus précises possibles.
Des solutions intelligentes sensibles au changement.
Ces nouvelles technologies, particulièrement celles liées au Machine Learning connaissent une multiplication de leurs domaines d’applications et sont mises à jour et améliorées de manière régulière. La puissance de ces solutions et de leur algorithme réside dans leur capacité à apprendre de leurs erreurs, d’apprendre d’elles-mêmes. Ces solutions supply chain deviennent de plus en plus performantes sur la durée.
La gestion supply chain bénéficie pleinement de ces solutions autonomes. Elles instaurent ainsi une certaine harmonie dans l’environnement complexe qu’est la supply chain, grâce à l’interconnexion des différents processus logistiques.
Un problème = des solutions !
Découvrez notre solution en profondeur au travers d’un de nos webinar !