Fabrice Fenyö
La moindre mention de base de données fait frémir. “Je vous en prie ! Tout sauf le mot “Master Data”, je vous entends crier.
Mais nous ne pouvons pas nous contenter de le balayer sous le tapis et de faire comme si le problème n’existait pas. Cela fait trop longtemps que cela dure. Nous devons surmonter cette barrière une fois pour toutes !
Presque toutes les entreprises disposent d’une certaine forme de master data. En fait, de nombreuses organisations en ont beaucoup. Quel est donc le problème ?
Eh bien, il s’agit d’une équation simple : Déchets à l’entrée = déchets à la sortie
Bien sûr, la plupart des entreprises ont beaucoup de données. Mais cela ne signifie pas qu’elles sont correctes ou complètes. En outre, ce n’est pas parce que les données sont en place que les master data sont utilisées efficacement pour prendre des décisions éclairées sur la chaîne d’approvisionnement.
En fait, nous constatons généralement qu’environ 50 % des entreprises que nous aidons ne disposent pas des master data essentielles à une “bonne” gestion des stocks. C’est toujours l’éléphant dans la pièce. Mais, comme l’a souligné un jour l’expert en stock, Tony Wild : “le stock est la conséquence physique de l’absence de données”.
Alors, si les master data sont si importantes, pourquoi sont-elles toujours négligées (ou pire encore, complètement ignorées) ?
La réponse est simple : maintenir les master data à jour et complètes est un travail difficile ! Mais vous n’avez pas à vous inquiéter !
Après avoir travaillé avec des milliers d’entreprises à travers le monde, nous comprenons le défi auquel les entreprises sont confrontées. C’est pourquoi nous avons élaboré ce guide simple des master data pour vous aider !
Nous savons tous que les master data sont essentielles pour prendre des décisions efficaces en matière de chaîne d’approvisionnement. Mais tout le monde sait également que la mise à jour des données de base est une entreprise pénible. En conséquence, les master data sont souvent oubliées…
Mais voici l’amère vérité : si vos master data sont incomplètes ou obsolètes, vous prendrez de mauvaises décisions. FAIT.
“Mais les données étaient 100% correctes quand je les ai importées”, dites-vous.
Je vous comprends. Mais les choses changent. Même si les données étaient parfaitement correctes lorsqu’elles ont été importées dans votre système, elles peuvent facilement être supprimées, corrompues ou mal interprétées. Ou peut-être les données ne sont-elles tout simplement plus le reflet de la réalité.
Imaginez que vous fassiez appel à un autre fournisseur ? Ou peut-être que votre fournisseur a changé la façon dont il répond à votre demande ? Et si vos propres coûts de stockage avaient changé ? L’espace d’entreposage n’est plus aussi bon marché qu’au bon vieux temps…
Le constat est simple : la qualité de vos données de base s’érode avec le temps. Et si vous voulez prendre des décisions efficaces en matière de stock, vous avez besoin d’une base solide de données de qualité.
Après tout, si vous ne parvenez pas à maintenir ces informations vitales à jour, cela pourrait coûter des millions d’erreurs à votre entreprise !
Selon Wikipedia, les master data peuvent être définies comme :
“les données sur les entités commerciales qui fournissent le contexte des transactions commerciales”.
Mais dans le contexte de la gestion des stocks, les master data sont les éléments d’information fondamentaux qui déterminent le ” quoi “, le ” pourquoi “, le ” comment ” et le ” qui ” de tout ce qui concerne les stocks.
Pour donner quelques exemples, les master data de stock couvrent les domaines suivants :
des détails spécifiques sur le produit en question (taille, numéro SKU)
Informations relatives au fournisseur (délais de livraison, MOQs)
Détails concernant la position actuelle du stock (emplacement, niveau de stock)
Détails relatifs au client
Informations sur la demande passée
Ainsi que de nombreux autres éléments de données clés
Qui doit être propriétaire des master data dans votre entreprise ? Est-ce que ce doit être les personnes de l’informatique, des finances, des opérations ou même de la direction ?
C’est une question difficile à poser. Et de nombreuses entreprises n’ont pas de réponse claire et nette. Vous pensez probablement que cela dépend de l’entreprise en question… et dans une certaine mesure, vous auriez raison !
D’accord, il pourrait bien y avoir un processus ou un système technologique que l’équipe informatique doit soutenir. Cependant, les master data sont le problème de tout le monde. Du planificateur de la demande au PDG, nous avons tous le devoir de les garder propres. Après tout, tout le monde en profite !
Mais faut-il vraiment attendre de la direction qu’elle passe son temps à mettre à jour les données ? Certes, il est peu probable que ce soit la meilleure utilisation de leur temps. Cependant, ils doivent fixer les limites et s’assurer que toutes les équipes font leur part du travail.
Nous sommes donc tous d’accord pour dire que les master data sont très importantes pour une entreprise. Et il est clair que tout le monde doit considérer master data comme une partie fondamentale de son rôle. Mais comprenons-nous vraiment à quoi servent ces données ? Comprenons-nous comment les master data peuvent nous aider à prendre de meilleures décisions en matière de gestion des stocks ?
En fait, les master data sont utilisées pour tout. Et différentes équipes utiliseront les informations de manière légèrement différente. Mais lorsqu’il s’agit de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, des master data correctes et fiables sont une nécessité absolue pour satisfaire la demande des clients. Après tout, sans ces données, il serait impossible de savoir de combien de stocks vous avez besoin pour répondre à la demande de vos clients.
Nous sommes donc tous d’accord pour dire que les master data sont très importantes pour une entreprise. Et il est clair que tout le monde doit considérer les master data comme une partie fondamentale de son rôle. Mais comprenons-nous vraiment à quoi servent ces données ? Comprenons-nous comment les master data peuvent nous aider à prendre de meilleures décisions en matière de gestion des stocks ?
En fait, les master data sont utilisées pour tout. Et différentes équipes utiliseront les informations de manière légèrement différente. Mais lorsqu’il s’agit de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, des master data correctes et fiables sont une nécessité absolue pour satisfaire la demande des clients. Après tout, sans ces données, il serait impossible de savoir de combien de stocks vous avez besoin pour répondre à la demande de vos clients.
Pour commencer, nous allons nous concentrer sur la première question : Quel est le bon moment pour passer une commande ?
Est-ce lorsque vous avez vendu la dernière unité ? Ou quand vous commencez à être un peu à court ? Ou encore, cette décision doit-elle être basée sur autre chose ?
Passer une commande au bon moment est essentiel. Si vous commandez trop tôt, votre entrepôt sera encombré de stocks excédentaires dont vous n’avez pas besoin. Mais d’un autre côté, si vous commandez trop tard, vous serez confronté à des ruptures de stock coûteuses. Si le produit en question a des délais de livraison importants, le problème n’en est qu’exacerbé !
Heureusement, il existe une formule simple pour déterminer le niveau de commande :
Demande moyenne X (délai d’approvisionnement + délai de révision) + stock de sécurité.
Cependant, pour appliquer cette formule, nous avons besoin de trois données de base essentielles :
– La demande moyenne que vous prévoyez pour le produit en question pendant le délai d’approvisionnement du fournisseur.
– La nécessité d’un stock de sécurité pour couvrir la volatilité de la demande et de l’offre.
– Le délai d’exécution et le délai de révision (Remarque : nous y reviendrons plus tard).
Alors, décomposons tout cela :
Calculer la demande moyenne pendant le délai d’exécution
Il est évident que nous avons besoin d’un stock suffisant pour satisfaire la demande en attendant l’arrivée de notre prochaine livraison. C’est ce qu’on appelle la période de couverture.
Nous devons donc savoir quel est le délai de livraison typique. Et nous devons également savoir quelle est la demande que nous anticipons pendant cette période. En général, nous nous basons sur la demande historique.
Calculer le besoin en stock de sécurité
Le stock de sécurité est nécessaire pour faire face aux variations de la demande et de l’offre. Pour anticiper les variations de l’offre, nous devons examiner les antécédents du fournisseur en matière de fiabilité de livraison. Le fournisseur livre-t-il ce qu’il a promis ou les livraisons arrivent-elles toujours en retard ?
En ce qui concerne l’historique de la demande et la fiabilité de la livraison, nous avons besoin d’une quantité suffisante de données pour pouvoir faire une bonne estimation.
Vous devez également comprendre le niveau de service cible.
Remarque : il ne s’agit pas d’un chiffre que vous pouvez consulter ou calculer, mais d’un critère fixé par la direction pour déterminer à quel point il doit être élevé (ou bas).
Une fois que le niveau de service est clair, nous pouvons déterminer le besoin de stock de sécurité de deux manières principales :
1. Le nombre de fois où un produit est en rupture de stock
2. Le nombre d’unités qui sont en rupture de stock.
Ce critère de stock de sécurité est donc également une variable de gestion, et détermine dans une large mesure le niveau de risque.
Enfin, les données permettant de déterminer le niveau de commande sont maintenant visibles ! Lorsque le stock actuel est inférieur au niveau de commande, une nouvelle commande doit être passée.
Une fois que le niveau de service est clair, nous pouvons déterminer le besoin de stock de sécurité de deux manières principales :
1. Le nombre de fois où un produit est en rupture de stock
2. Le nombre d’unités qui sont en rupture de stock.
Ce critère de stock de sécurité est donc également une variable de gestion, et détermine dans une large mesure le niveau de risque.
Enfin, les données permettant de déterminer le niveau de commande sont maintenant visibles ! Lorsque le stock actuel est inférieur au niveau de commande, une nouvelle commande doit être passée.
Imaginez que vous êtes le responsable des stocks chez Pedal Cycling Ltd, le distributeur britannique de vélos et d’accessoires de cyclisme qui connaît la plus forte croissance. Vous devez déterminer le moment optimal pour passer une commande pour le SKU# 35647594945.
De quelles informations avez-vous besoin ? Dans la liste de contrôle ci-dessous, nous vous montrons quelle donnée est nécessaire.
Pour simplifier les choses, imaginons que la demande est assez régulière et que les fournisseurs livrent généralement à temps et en totalité (si seulement c’était vrai dans la vraie vie !).
Donc, dans notre exemple simple, dès que notre stock tombe en dessous de 510 unités, nous devons passer une commande !
Nous savons maintenant quand nous devons passer une commande, mais quelle quantité de stock devons-nous commander à ce moment-là ?
Là encore, cela dépend !
Quelle que soit la stratégie, déterminer la quantité à commander est un compromis entre deux types de coûts. Le premier est le coût que vous supportez lié à la détention de produits en stock. Les seconds concernent les coûts associés à la passation d’une commande.
Les autres données nécessaires pour déterminer la quantité à commander sont la demande prévue pour l’article (que nous pouvons baser sur la demande historique) et le prix d’achat du produit.
En ce qui concerne les quantités commandées, il existe généralement un énorme potentiel d’optimisation. Toutefois, pour les besoins de cet article, nous allons nous en tenir à une approche simple. Si vous souhaitez en savoir plus, consultez notre guide sur les quantités de commande économiques.
Nous avons déjà vu que huit types différents de master data sont nécessaires pour déterminer la quantité et le niveau de la commande. Mais nous n’avons pas encore terminé !
Nous devons également décider si nous voulons commander à des fréquences fixes (par exemple, une fois par semaine) et si nous voulons commander des quantités fixes ou variables.
Des délais de révision et des quantités de commande variables nous permettent de rester réactifs aux changements du marché. Toutefois, si votre assortiment est important, cette approche n’est peut-être pas la plus efficace.
L’alternative est de revoir les produits à intervalles fixes et de commander en quantités fixes. Bien qu’elle ne soit pas aussi réactive, cette approche peut être la meilleure pour les produits avec une demande stable.
Mais comment déterminer quand il convient d’adopter une approche fixe ou variable ? La réponse à cette question dépend de trois éléments :
1. L’importance stratégique du produit
2. La volatilité de la demande
3. La volatilité de l’offre
Pour les deux derniers points, nous pouvons utiliser les données que nous avons déjà collectées. Pour la volatilité de la demande, on peut utiliser les données historiques de la demande. Pour la volatilité de l’offre, nous pouvons examiner l’historique des fournisseurs.
Pour les produits importants, il est important de réagir rapidement et immédiatement dès qu’ils tombent en dessous du niveau de commande. Pour les produits moins importants, vous pouvez commander en toute sécurité à des fréquences fixes.
Revenons à la société Pedal cycling ltd. Imaginez que vous devez déterminer si la période de révision et la quantité commandée pour deux produits différents doivent être fixes ou variables.
À gauche, vous voyez les deux produits en question.
Étant donné que la demande du produit A est volatile, le risque de rupture de stock est élevé. De plus, étant donné que les marges sont fortes, une situation de rupture de stock pourrait vous coûter cher en termes de ventes perdues. Enfin, étant donné que ce produit est acheté par vos clients les plus importants, les ruptures de stock pourraient également nuire aux relations avec les clients. Compte tenu de tout cela, vous devez rester maître de ce produit. Par conséquent, il est probablement préférable d’adopter une approche variable à la fois pour les quantités commandées et les périodes de révision.
En revanche, la demande du produit B est beaucoup plus stable. Par conséquent, vous pouvez anticiper la demande future avec plus de confiance. En outre, étant donné que les marges sont relativement faibles, l’impact des ruptures de stock sera probablement bien moindre. Par conséquent, l’objectif devrait être de s’assurer que le processus de commande est aussi efficace que possible. Pour cette raison, vous pouvez être enclin à commander à des moments précis (par exemple une fois par mois) et dans des quantités déterminées (par exemple 100 unités ou la valeur d’un conteneur complet).
Vous pouvez donc anticiper la demande future avec plus de confiance. En outre, étant donné que les marges sont fortes, une rupture de stock pourrait vous coûter cher en termes de ventes perdues. Enfin, étant donné que ce produit est acheté par vos clients les plus importants, les ruptures de stock pourraient également nuire aux relations avec les clients. Compte tenu de tout cela, vous devez rester maître de ce produit. Par conséquent, il est probablement préférable d’adopter une approche variable à la fois pour les quantités commandées et les périodes de révision.
En revanche, la demande du produit B est beaucoup plus stable. Par conséquent, vous pouvez anticiper la demande future avec plus de confiance. En outre, étant donné que les marges sont relativement faibles, l’impact des ruptures de stock sera probablement bien moindre. Par conséquent, l’objectif devrait être de s’assurer que le processus de commande est aussi efficace que possible. Pour cette raison, vous pouvez être enclin à commander à des moments précis (par exemple une fois par mois) et dans des quantités déterminées (par exemple 100 unités ou la valeur d’un conteneur complet).
Sur la base de ces éléments essentiels de la date de base, nous pouvons déjà commencer à faire trois analyses plus intéressantes pour la direction. La première est l’analyse ABC, que la direction peut utiliser pour déterminer les produits (et leur nombre) auxquels l’entreprise doit prêter attention.
La deuxième analyse est l’analyse dite de la marge incrémentale, qui permet à la direction de savoir quels produits contribuent positivement à la marge nette.
La troisième analyse est la distribution des écarts de délais de livraison. Il s’agit d’un instrument que l’équipe de la chaîne d’approvisionnement peut utiliser pour se faire une idée de la performance des fournisseurs.
Le tableau ci-dessous donne un aperçu des 9 blocs de données de base essentiels qui sont nécessaires pour chaque analyse. Les champs ombragés en vert sont des variables de gestion, sur lesquelles le MT a une influence directe ou indirecte.
Dans tout votre assortiment, vous avez probablement des millions (voire des milliards) de points de données. La mise à jour de toutes ces données serait une tâche énorme. Alors par où commencer ? Eh bien, vous devez commencer par les produits importants.
Et pour identifier les produits importants, nous vous suggérons de vous tourner vers votre fidèle analyse ABC et de concentrer tout votre temps et votre énergie sur les éléments “A”. Après tout, ce sont les produits qui vous font gagner de l’argent ou les produits que vos clients exigent. Les avantages de l’obtention de données de base pour cette petite proportion se feront sentir immédiatement dans toute l’entreprise. Et une fois que tous les articles A ont été mis à jour, vous pouvez passer aux articles B et enfin aux articles C.
Dans cet article, nous avons exploré l’importance des master data. Nous espérons que ce blog a été instructif.
Maintenant que vous êtes un expert en matière de master data, sur quels autres domaines de votre chaîne d’approvisionnement devez-vous travailler ?
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