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Les chaînes d’approvisionnement du marché des pièces de rechange se caractérisent par des réseaux de distribution complexes comportant un grand nombre de numéros de pièces et une demande intermittente. La complexité de la chaîne logistique provient de produits positionnés sur des réseaux multi-échelons avec des flux multiples, de nombreuses sources de fournisseurs et un approvisionnement incertain. La complexité du service est causée par une gamme variée de produits avec différents canaux et accords de support. La complexité du produit provient de cycles de vie de support pluriannuels, de nouveaux produits et de la planification de fin de vie. La logistique inverse ou les flux de réparation peuvent compliquer davantage les choses.


Cette complexité est particulièrement difficile car les outils traditionnels de planification de la chaîne logistique ne traitent pas très bien le problème de la «longue traîne».

ToolsGroup résout le problème de la planification des pièces de rechange avec une capacité exceptionnelle à prévoir la demande intermittente et à optimiser globalement l’inventaire sur plusieurs échelons dans ces environnements complexes. Les entreprises maintiennent des niveaux de service élevés sur plusieurs canaux. Ils positionnent (et peuvent repositionner) leurs stocks en fonction de leur stratégie d’entreprise et offrent des niveaux de service différenciés en fonction du programme ou des besoins, et pas seulement d’une classification ABC traditionnelle.

  • L’optimisation du niveau de service utilise des prévisions extrêmement précises pour augmenter et maintenir de manière spectaculaire des niveaux de service élevés. Les analyses de la demande exigent un historique de chaque canal et de chaque ligne de commande afin de gérer de manière experte une demande fragmentée et longue.
  • La planification du cycle de vie (introduction de nouveaux produits, substitutions et fin de vie) est réalisée automatiquement à l’aide de données facilement disponibles.
  • La collaboration à la demande se connecte aux réseaux de concessionnaires ou aux détaillants pour obtenir une visibilité de la demande en aval à partir de votre réseau de distribution ou de service. La connexion à des appareils mobiles tels que des tablettes portables peut même permettre aux fournisseurs de services d’ajouter une intelligence de terrain.
  • La détection de la demande télémétrique utilise des solutions hautement automatisées pour se connecter à l’Internet des objets (IoT), associées à une véritable gestion des exceptions basée sur les probabilités.
  • L’apprentissage automatique peut résoudre des problèmes tels que le diagnostic des taux d’échec basés sur les heures de fonctionnement, la prévision du comportement saisonnier extrême de la demande ou l’identification de la causalité des réparations à partir des statistiques de la base installée.
  • La planification des pièces de rechange peut prendre en compte l’inventaire géré par le fournisseur (VMI), les règles de suprsessions et de remplacement de pièces, une répartition équitable entre les stocks multiniveaux et diverses sources de fournisseurs à approvisionnement limité.

Nos clients de pièces de rechange réalisent généralement:

20-50%
de réduction des ventes perdues
95-99%
Niveaux de service
10-30%
Réduction des stocks
Étude de cas client

Delphi Technologies

Le secteur des pièces de rechange de Delphi évolue dans un environnement difficile. Leur marché s’attend à un niveau de service clientèle élevé dans les années 90 avec une facilité de maintenance des produits remontant à 15 ans. L’équipe de gestion de la chaîne logistique subissait de plus en plus de pressions pour retirer les stocks de l’entreprise et atteindre des niveaux de service élevés avec un stock de sécurité réduit. Cet objectif devait être atteint dans un environnement à grande échelle. L’entreprise dispose de 59 000 SKU’s en stock, reçoit environ 17 000 lignes de commandes par jour et compte plus de 700 fournisseurs.

 

Quelques mois après la mise en œuvre de SO99 +, le processus de traitement des commandes de pièces de rechange a été rapidement revu. Le système SAP R / 3 intègre désormais les données dans une base de données de pièces et un fichier d’inventaire. SO99 + prend ces informations, applique des modèles analytiques et génère des propositions de réapprovisionnement. Ces propositions deviennent la base des commandes de pièces, qui sont finalisées dans SAP. Le processus global identifie l’inventaire nécessaire pour exécuter les commandes et modélise les stocks en transit et les stocks de sécurité afin de minimiser l’inventaire tout en maintenant des niveaux de service élevés.

 

Les niveaux de service à la clientèle de Delphi se sont améliorés de 6 à 7 points, passant de 91 à 92% à 98%. Dans le même temps, les stocks ont été ramenés de 47 millions de dollars au début du projet à 43 millions de dollars, soit une réduction de 4 millions de dollars en environ un an, suivie d’une amélioration supplémentaire de 2 millions de dollars l’année suivante.

6-7pp
Amélioration dans Service Clients
12+%
Réduction des stocks

En l'espace de trois ans, ToolsGroup nous a aidés à réduire notre stock de pièces de rechange de 30% et nous avons augmenté notre niveau de service de 87 à 97%. Même pendant les pics saisonniers de la demande, nous sommes toujours en mesure d’atteindre ce niveau de service exceptionnel.

Thomas Schuhmann, Directeur du développement commercial et des ventes directes chez GM, Mitsubishi Electric Europe B.V.

Mitsubishi Electric

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