Description
Une nomenclature - plus communément appelée BOM - est une liste des matières premières et des quantités associées nécessaires à fabriquer, assembler ou réparer un produit final. Tout comme une liste d’ingrédients qu’un chef utiliserait pour réaliser une recette, une BOM nous fournit une représentation compacte axée sur les stocks des besoins associés à un produit final.
Ces informations sont généralement conservées dans le ERP ou les systèmes MRP d’une entreprise, et exploitées pour exécuter des tâches répétitives telles que le réapprovisionnement de l’ensemble des matériaux à la fois pour un produit fini.
Les BOM sont hiérarchiques par nature, le niveau supérieur représentant le produit final et les éléments en dessous représentant les matériaux nécessaires à l’assemblage. Bien qu’ils puissent se résumer à seulement deux composants, ces listes peuvent également être extrêmement longues, avec plusieurs niveaux où les sous-ensembles de la liste possèdent même leur propre BOM.
Ainsi, l’objectif principal d’une BOM est de rendre les choses plus simples et de clarifier le désordre pouvant survenir lors de la gestion de pièces complexes dotées de multiples sous-ensembles et composants. Cependant, cette simplicité peut être très trompeuse. La gestion des BOM est généralement assez simple, mais optimiser tout ce qui implique des BOM rend la tâche considérablement plus difficile. Ce niveau élevé de complexité est induit par les composants interconnectés qui ont chacun leurs propres contraintes individuelles, telles que les niveaux de stocks, les délais d’approvisionnement et les taux de service.
Comment pouvez-vous aborder ce problème de complexité et que pouvez-vous faire pour optimiser vos BOM ? En effet, optimiser la production et les stocks en présence de BOM ne consiste pas simplement à améliorer un seul élément, mais bien à optimiser un système entier. Ce système est fortement interdépendant, ce qui, du point de vue de l’optimisation des stocks, se traduit par un réseau complexe qui ne peut être résolu qu’en recourant à des techniques statistiques avancées.
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