Optimisation de stocks pour SMB
Les petites et moyennes entreprises (SMB) qui gèrent un flux physique de marchandises n'ont peut-être pas un grand réseau de supply chain à gérer, mais elles ont certainement besoin de maîtriser leurs niveaux de stocks - surtout lorsqu'elles connaissent une croissance rapide. Le contrôle de stocks est un problème à double volet : d'abord, la gestion des actifs, ensuite, l'optimisation de stocks. Lokad propose ce dernier aspect grâce à sa technologie d'optimisation prédictive. Considérez Lokad comme votre copilote de stocks qui vous indique quand acheter, combien acheter, où dispatcher, et que faire de ces articles à rotation lente qui pourraient se transformer en stock mort si rien n'est fait à leur propos. Notre technologie est précisément conçue pour gérer des rotations de stocks à la fois limitées en volume (quelques unités vendues ou achetées initialement) et en profondeur (avec un historique bien plus court qu'une décennie).
Il existe des tonnes d'applications de stocks qui ont fière allure et qui, pourtant, n'apportent aucune valeur ajoutée par rapport à une feuille Excel bien organisée. Si votre application ne procure pas une performance de stocks qui serait impossible à atteindre avec Excel, vous devriez vraiment vous interroger sur la nécessité d'une telle application dès le départ.
Joannes Vermorel, Fondateur de Lokad
Lokad TV
HYMA Skog & Trädgård est un fournisseur nordique de premier plan en produits forestiers, de jardinage, de bricolage, de chasse et d'activités de plein air
D'abord, j'ai acheté de la documentation pour le construire moi-même et en recherchant sur Google des fonctions Matlab sur l'optimization de la supply chain - c'est là que j'ai découvert Lokad - ces gars ont fait exactement ce que je cherchais - mais bien mieux ! Maintenant, nous avons intégré le service dans notre entreprise et nous l'utilisons quotidiennement pour optimiser et prendre des décisions d'achat !
Anders Carlsson, CEO
Étude de cas
Votre copilote prédictif de stocks
Les niveaux de stocks représentent un équilibre : trop peu et vos clients ne sont pas correctement servis, et trop créent des coûts de détention qui montent en flèche. Dès qu’un logiciel de gestion de stocks est en place, il devient possible de commencer à optimiser les niveaux de stocks. Lokad assure cela grâce à une optimisation prédictive, ce qui signifie des niveaux de stocks plus faibles, un meilleur service, moins de stock mort, et une productivité accrue. Ceci est particulièrement critique dans les petites entreprises qui ne peuvent se permettre un important personnel administratif pour gérer des opérations banales telles que les réapprovisionnements. En particulier, dans les entreprises jeunes et dynamiques, le temps libéré des tâches fastidieuses tend à alimenter une croissance encore plus rapide.
En général, nous commençons par aborder le problème du « quand et combien acheter », en générant un rapport quotidien contenant les quantités suggérées à réapprovisionner. Cet exercice peut comporter de nombreuses subtilités, telles que les calendriers de commande, les MOQ des fournisseurs, les remises sur volume, les délais de livraison incohérents ou le multi-sourcing. Lokad prend en charge toutes ces contraintes et bien plus encore.
Cependant, selon vos besoins, Lokad aborde également une variété de problèmes liés aux stocks tels que :
- Rapatrier des stocks de FBA afin d’éviter des frais de stockage à long terme
- Équilibrer les stocks entre deux ou plusieurs emplacements
- Évaluer la fiabilité des fournisseurs à l’aide de scorecards
- Décider de conserver un article en stock ou non, et s’il faut le traiter en dropshipping
- Identifier les articles à rotation lente et les promouvoir afin d’éviter le stock mort
- ….
Lokad propose un combo « logiciel + service ». Lorsque vous vous abonnez à nos services managés, un Supply Chain Scientist est assigné à votre compte. Il se charge de transformer vos données historiques en chiffres exploitables tels que des quantités de réapprovisionnement suggérées. En coulisses, cet expert utilise notre webapp et Envision, un langage de programmation spécifique au domaine dédié à l'optimisation prédictive de la supply chain, et s'assure que vous tiriez le meilleur parti de la technologie de Lokad, sans que vous ayez à devenir un expert en AI/IT.
Au-delà des prévisions classiques
Les prévisions qui ne considèrent qu’un unique futur moyen fonctionnent mal pour les SMB. Les coûts de stocks se concentrent dans des situations extrêmes : les ruptures de stock surviennent lorsque la demande est sévèrement sous-estimée, et inversement, le stock mort se produit lorsque la demande est sévèrement surestimée. Entre les deux, les stocks tournent en douceur.
Pourtant, la grande majorité des produits logiciels sur le marché passent complètement à côté du problème, optant pour des prévisions de séries temporelles classiques, qui ne sont malheureusement pas adaptées pour faire face aux problèmes rencontrés par les SMB.
Lokad propose une technologie de prévisions probabilistes : nous attribuons une probabilité à chaque futur possible. Nous prévoyons non seulement la demande, mais aussi les délais de livraison et les retours chaque fois que cela est pertinent. Plus généralement, les sources d’incertitude doivent être prévues.
Les prévisions probabilistes surpassent de loin des approches obsolètes telles que les calculs classiques de stocks de sécurité, qui simplifient à l’excès la réalité et fonctionnent mal lorsque la demande est soit intermittente, soit erratique, ce qui est souvent le cas pour les SMB. Attribuer une probabilité à chaque futur possible - c’est-à-dire quantifier le dommage que pourraient occasionner des scénarios extrêmes - est la première étape vers la réalisation d’une optimisation prédictive de stocks.
La deuxième étape consiste à examiner toutes les options possibles, par exemple, chaque quantité à réapprovisionner - unité par unité. Nous ne concevons pas le réapprovisionnement à travers une politique min/max par SKU. Au lieu de cela, nous examinons tous les SKU, c’est-à-dire que nous recherchons l’unique unité de stock supplémentaire qui apportera le meilleur retour sur investissement pour l’entreprise tout en tenant compte des contraintes opérationnelles telles que les MOQ et la taille des lots.
Ce qui nous amène à la dernière étape : la priorisation économique. L’opportunité d’acheter chaque unité de stock supplémentaire doit être évaluée en dollars ou euros de profits et de pertes. Nous faisons référence à ces facteurs en tant que facteurs économiques : marge brute, coûts de détention, pénalités de rupture de stock, etc. Le résultat final de l’optimisation est des quantités de réapprovisionnement parfaitement alignées avec les futurs incertains et la stratégie de votre entreprise.
Performance lean de stocks
Pour les réapprovisionnements, la webapp de Lokad fournit un rapport tabulaire qui vous indique exactement les quantités à réapprovisionner aujourd'hui, ainsi que les KPI, en dollars ou en euros, qui expliquent ces quantités.
Ce rapport peut être consulté via un tableau de bord web, téléchargé sous forme de feuille Excel, voire programmé pour un import automatique dans votre ERP.
Lokad fournit des chiffres qui ne nécessitent aucun post-traitement supplémentaire, ni aucun ajustement manuel. Réaliser cet exploit est un double défi ; il nécessite :
- une technologie dotée de modèles de prévisions probabilistes de pointe et de solveurs d’optimisation numérique.
- un expert talentueux qui conçoit la recette numérique de bout en bout en s’appuyant sur vos données historiques, tout en atténuant tous les problèmes de données inévitables. En effet, de nombreuses solutions de planification classiques sont loin d’être lean : les données historiques nécessitent un « nettoyage » manuel, les modèles de prévision nécessitent un « réglage » manuel, les quantités commandées nécessitent des « ajustements » manuels, etc. Toutes ces opérations traitent votre personnel comme des ressources consommables.
Lokad offre le contraire : des efforts sont investis et capitalisés dans des recettes numériques sur mesure, parfaitement adaptées à votre entreprise.
3 Sprouts conçoit des produits uniques et modernes pour bébés. Depuis 2007, des jouets et des articles de puériculture se retrouvent en ligne ou chez des détaillants à travers le monde.
Chez 3 Sprouts, nous avions besoin d'une solution pour nous aider à gérer nos stocks alors que nous connaissions une croissance rapide. Lokad nous a aidés à prévoir les stocks pour tous les marchés et a créé un système qui génère des commandes d'achat pour nos différents entrepôts. Lokad a transformé un processus redoutable en quelque chose de simple et plus précis.
Banu Khurana, Co-Owner
Étude de cas
| Solution classique | Problèmes de la solution classique | Solution adoptée par Lokad |
|---|---|---|
| Prévisions classiques (c’est-à-dire moyennes quotidiennes, hebdomadaires, mensuelles) | Ne fonctionnent pas pour une demande erratique ou intermittente | Prévisions probabilistes qui intègrent l’incertitude |
| Réglage des modèles de prévision et modification des prévisions | Très chronophage, le retour sur investissement est très faible | Auto-calibrage des modèles de machine learning |
| Analyse ABC | Catégorisation brute des SKU, une multitude de cas limites | Prend en compte toute la complexité de chaque SKU |
| Méthode de stocks Min/Max | Génération continue de stock mort | Priorise chaque unité de stock supplémentaire en fonction de son ROI |
| Stocks de sécurité | Approche risquée qui n’assure pas les taux de service | Optimisations robustes reflétant directement les pénalités de rupture de stock |
| Délais de livraison configurables | Ne fonctionnent pas avec des délais de livraison variables, et sont chronophages | Apprend et prévoit les délais de livraison avec des prévisions probabilistes |
| Couvertures de stocks configurables (c’est-à-dire jours de stock) | Approche alternative risquée qui n’assure pas les taux de service | Optimise économiquement les couvertures de stocks par SKU |
| MOQ, remises sur volume, multi-sourcing | Non pris en charge, substitutions manuelles chronophages | Support natif grâce à une logique sur mesure |
| Prix par article configurables | La demande est supposée indépendante du prix | Prévisions de demande qui tirent parti des prix des produits |