par Alberto Lichene
L’analyse ABC, ou loi de Pareto, est un outil fondamental dans de nombreux domaines d’application et, évidemment, elle trouve plusieurs usages également dans le monde de la logistique.
On utilise cette analyse, par exemple, pour identifier les articles les plus importants d’une entreprise. On peut normalement effectuer l’analyse sur la valeur des ventes de chaque article, ou bien sur la valeur du stock de chaque SKU (stock keeping unit) en magasin, ou encore sur le « nombre de lignes de commande ». Dans ce dernier cas, l’analyse permet de comprendre l’impact de chaque article sur le « niveau de service » global.
Voyons quelques exemples :
Figure 1 – Analyse ABC sur les lignes de commande – entreprise B2B traditionnelle
Dans le graphique précédent, nous voyons l’analyse ABC sur les lignes de commande clients relatives aux 12 derniers mois de vente d’une entreprise qui vend des produits pour le nettoyage et l’hygiène à d’autres entreprises (activité B2B) via des canaux de vente traditionnels. Nous constatons que les codes les plus importants (les codes A) ont été 935, soit 17 % du total des codes vendus sur la période, et qu’ils ont généré 126 000 lignes de commande, soit 83 % du total des lignes de commande reçues sur 12 mois : c’est une courbe ABC assez « marquée ». Nous voyons également que les codes « superTOP », c’est-à-dire les codes AAA, sont très peu nombreux, 250, soit 5 % du total, mais qu’ils ont généré à eux seuls plus de la moitié (56 %) du total des lignes !
Les entreprises traditionnelles présentent souvent cette caractéristique : peu de codes génèrent un chiffre d’affaires très élevé, tandis que les codes restants complètent la gamme mais contribuent de manière marginale aux ventes.
Figure 2 – Analyse ABC sur les lignes de commande – entreprise B2B e-commerce
Voici maintenant l’analyse ABC sur les lignes de commande clients relatives aux 12 derniers mois de vente d’une entreprise qui commercialise des équipements de protection individuelle (EPI) et des vêtements de sécurité à d’autres entreprises (activité B2B), mais via des canaux de vente e-commerce. Dans ce cas, même à l’œil nu on voit que la courbe est plus « plate » : les codes les plus importants, les A, représentent 26 % du total des codes vendus sur la période, et ils ont généré « seulement » 67 % du total des lignes de commande reçues en 12 mois. Les codes « superTOP » AAA restent très peu nombreux, 7 % du total, et ils ont généré 39 % des lignes totales.
On observe toutefois que les codes à faible rotation (codes C, environ 5 000) ont généré une seule ligne de commande chacun : les ventes de ces articles sont très sporadiques et concernent un nombre d’articles très important.
Cette entreprise gère dans son entrepôt un nombre de codes assez limité et s’appuie sur quelques fournisseurs européens et extra-UE pour l’approvisionnement des autres, qu’elle achète souvent sur la base des commandes clients ; la gestion des livraisons aux clients finaux se fait en mode « cross-dock ». Évidemment, le niveau de service qu’elle peut offrir à ses clients n’est pas très élevé, puisqu’elle doit gérer les commandes à ses fournisseurs, attendre les livraisons, puis s’occuper de la préparation et de l’expédition.
Les ventes étant en forte croissance, une étude nous a été confiée pour comprendre comment dimensionner le nouvel entrepôt de préparation des commandes.
À la lumière des analyses précédentes, la première question que nous avons posée au client a concerné justement le « niveau de service cible » qu’il souhaitait atteindre : parvenir à 100 % de niveau de service signifierait construire un entrepôt très important, capable de gérer 100 % des articles « potentiellement » vendables. Cela impliquerait des investissements très élevés, tant en termes de bâtiment et d’équipements qu’en termes de valeur de stock.
Nous avons alors construit le tableau suivant, qui indique le lien entre niveau de service (en lignes) et nombre de codes à gérer en stock (SKU) :
Figure 3 – Lien entre niveau de service et nombre de codes (SKU)
Comme on peut le voir, pour atteindre un niveau de service « cible » de 80 %, il faut gérer en stock environ 3 900 SKU ; pour atteindre 85 %, il en faut environ 5 100.
Malheureusement, le lien entre le niveau de service et le nombre de codes n’est pas linéaire : pour augmenter légèrement le niveau de service, il faut un nombre de SKU toujours plus élevé.
Il s’agit toutefois du niveau de service mesuré sur les lignes de commande ; si nous voulons maintenir inchangé le nombre de codes « potentiellement » vendables, nous devons comprendre la relation entre lignes de commande et commandes clients. Nous avons donc analysé en détail toutes les commandes clients reçues sur la période étudiée et voici le résultat :
Figure 4 – Relation entre lignes de commande et commandes clients
Avec un niveau de service en lignes de 80 %, nous devons avoir 3 900 SKU en stock, MAIS nous sommes en mesure de compléter (« order fill rate ») « seulement » 59,6 % des commandes ;
avec un niveau de service en lignes de 85 %, il nous faut 5 100 SKU en stock, et nous sommes en mesure de compléter 64,6 % des commandes.
Comme on peut le voir, pour atteindre 80 % d’order fill rate, il nous faut 95 % des codes vendus sur la période, et pour atteindre 90 %, 99,5 % des codes ! Un nombre vraiment très élevé.
De plus, quelle est la valeur de stock à laquelle nous devons nous attendre ?
Figure 5 – Estimation de la valeur de stock
Nous avons formulé deux hypothèses de gestion des stocks :
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Une couverture d’UN mois de stock, soit 12 rotations annuelles
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Une couverture en jours différenciée selon la classe ABC des articles (situation plus ambitieuse) :
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codes AAA : 5 jours
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codes AA : 10 jours
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codes A : 15 jours
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codes B : 20 jours
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codes C : 30 jours
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Avec ces hypothèses, nous obtenons une « fourchette » de valeurs de stock comprise entre 380 et 530 K€ pour un niveau de service cible de 80 %, et entre 560 et 650 K€ pour un niveau de service cible de 85 %. Comme on peut le voir, la valeur du stock augmente fortement avec le niveau de service que l’on souhaite obtenir.
Ces analyses ont aidé l’entreprise à mieux comprendre sa stratégie commerciale et à mettre en œuvre une série d’initiatives, telles que :
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Définir clairement son « catalogue de vente », c’est-à-dire la liste des codes pour lesquels elle s’engage à avoir la marchandise en « livraison immédiate », grâce à leur achat en mode MTS (make to stock) et à leur gestion en stock dans l’entrepôt
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Mieux définir le processus de cross-dock pour tous les articles « hors catalogue », achetés auprès des différents fournisseurs uniquement sur commande client
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Activer le processus de dropshipping, c’est-à-dire la livraison directe par les fournisseurs, dans les cas où cela est avantageux économiquement (valeur minimale de commande, poids et/ou volume important de la commande, etc.) et utile pour réduire les délais de livraison
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Communiquer et partager avec les clients un niveau de service (SLA, service level agreement) différencié selon le mode de gestion des articles : expédition le jour même pour les articles en stock, livraison en 7 jours pour les articles en dropshipping, livraison en 10 jours pour les articles gérés en cross-dock
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Mesurer le niveau de disponibilité des articles gérés en stock, via le calcul quotidien de l’Order Line Fill Rate (OLFR) et de l’Order Fill Rate (OFR)
Le projet d’entrepôt s’est donc poursuivi, mais avec une vision beaucoup plus organique et structurée du contexte d’application, en termes de SKU et de couvertures de stock, ainsi que du niveau de service à atteindre.
Pour en savoir plus et pour recevoir quelques conseils utiles sur la conception de l’entrepôt et sur sa gestion ultérieure, nous vous conseillons de participer au cours COMMENT CONCEVOIR UN ENTREPÔT MODERNE
