Maîtriser les stocks dans le secteur des pièces de rechange

Imaginez que votre voiture tombe en panne et qu’on vous annonce, comme si ce n’était pas déjà assez frustrant, que la pièce nécessaire pour la réparer est en rupture de stock et n’arrivera pas avant une semaine. Les ennuis pratiques s’enchaînent : impossible d’emmener vos enfants à l’école ou de faire vos courses hebdomadaires. À cela s’ajoutent des frais imprévus pour les transports en commun, les livraisons, et des plans chamboulés. Excédé, vous ne pouvez vous empêcher de penser : comment une pièce aussi essentielle peut-elle manquer en stock ?

Cet exemple illustre parfaitement la pression exercée par les clients sur les entreprises du secteur des pièces de rechange pour garantir que les pièces indispensables soient toujours disponibles pour des réparations urgentes. Cependant, ce que les clients ne voient souvent pas, ce sont les complexités auxquelles ces entreprises doivent faire face. Les fournisseurs du secteur des pièces de rechange doivent répondre à des attentes élevées en matière de disponibilité, sachant que des retards peuvent entraîner des ventes perdues ou des contrats rompus. Par ailleurs, ils doivent gérer des délais de livraison longs, un assortiment vaste et des stocks difficiles à prévoir.

Cet article explique pourquoi la gestion efficace de ces pièces essentielles est si complexe, et surtout, propose des stratégies que les entreprises du secteur peuvent adopter pour relever ces défis et améliorer leurs pratiques de gestion des stocks. Ces idées sont issues de l’expertise de Roberto David, Solution Architect chez Slimstock, qui possède une vaste expérience dans le domaine des pièces de rechange.

Stratégies de planification de la demande pour le secteur des pièces de rechange

Comprendre la demande est une étape clé d’une gestion efficace des stocks : savoir quelle quantité de stock maintenir commence par une prévision précise des besoins des clients.

Dans une large gamme de produits, différentes techniques sont nécessaires pour prévoir efficacement les divers articles. Les articles à rotation rapide, comme les pneus, avec des ventes fréquentes et régulières, sont plus faciles à prévoir en raison de leurs schémas de demande continus. En revanche, les articles à rotation lente, comme des puces spécifiques, ont des ventes sporadiques, rendant les prévisions statistiques précises plus difficiles en raison du manque de données disponibles.

Pour les entreprises du secteur des pièces de rechange, la majorité de leur assortiment se compose d’articles à rotation lente, ce qui complique le processus de prévision.

• Incertitude sur le moment des commandes : Prenons l’exemple des essuie-glaces : ces pièces se cassent rarement dans des conditions normales, mais lorsqu’une tempête survient, la demande augmente considérablement. Cette imprévisibilité rend l’anticipation plus difficile.
• Équilibre entre disponibilité et précision des prévisions : Assurer une disponibilité élevée devient complexe lorsque les prévisions sont peu fiables, ce qui entraîne souvent des occasions manquées ou des excès de stock.
• Exigences élevées en matière de stock de sécurité : Pour maintenir une bonne disponibilité face à une forte incertitude, des niveaux élevés de stock de securité sont nécessaires, ce qui est coûteux et inefficace en termes d’espace.
• Réparations suite à un accident ou entretien périodique : Cette incertitude dépendra de l’utilisation de la pièce. Les articles destinés à l’entretien périodique ont tendance à avoir une demande moins volatile que les pièces nécessaires pour des réparations après un accident.

Pour éviter des niveaux de stock de sécurité excessivement élevés, il est crucial d’améliorer la précision des prévisions. Utiliser le bon algorithme de prévision, plutôt qu’une simple moyenne mobile, peut aider à réduire l’incertitude. Cela permet de diminuer le stock de sécurité tout en répondant à la demande des clients. Des prévisions plus fiables améliorent non seulement la disponibilité, mais permettent également aux planificateurs de prendre des décisions confiantes et basées sur les données.

Une autre difficulté réside dans la nature changeante des numéros de SKU, les pièces évoluant ou étant remplacées par de nouveaux modèles. Un défi pour les nouveaux SKU ou les SKU réintroduits est l’absence de données historiques pour des prévisions fiables. Le modèle d’équivalence (« like-for-like modelling ») répond à ce problème en transférant l’historique de la demande des anciens SKU vers les nouveaux, permettant ainsi des prévisions basées sur les données.

Lorsqu’il s’agit de prévoir la demande pour des pièces liées à un nouveau modèle de véhicule, un autre facteur clé entre en jeu : la valeur du véhicule lui-même. Les pièces pour des véhicules haut de gamme ou de luxe nécessitent plus souvent des remplacements OEM (Original Equipment Manufacturer), tandis que les propriétaires de véhicules à petit budget optent fréquemment pour des pièces de rechange moins chères. En tenant compte de ce ratio de réparation entre les pièces OEM et celles du secteur des pièces de rechange, les prévisions de demande pour les pièces de nouveaux modèles peuvent être plus précises dès le départ.

Approches proactives de la planification des approvisionnements dans le secteur des pièces de rechange

La planification de la demande est déjà complexe en raison des difficultés de prévision et des exigences élevées en matière de disponibilité. Cependant, la planification de l’approvisionnement présente ses propres défis, car la plupart des pièces de rechange proviennent d’Asie, ce qui entraîne des délais de livraison longs pour une grande partie du monde.

• Les délais longs nécessitent une approche proactive : les commandes passées aujourd’hui doivent anticiper la demande de plusieurs mois à l’avance. Ne pas répondre à cette demande pourrait entraîner des ventes perdues ou des commandes urgentes coûteuses.
• Gestion par exception : Pour être proactif, il faut les bons outils pour prévoir la demande, ainsi qu’un système qui vous alerte lorsque des articles risquent d’être en rupture de stock. Cette approche a prouvé son efficacité pour aider les entreprises à passer de la réaction à l’anticipation, en minimisant les ruptures de stock et en réduisant le besoin de commandes urgentes coûteuses.

Pour gérer à la fois l’incertitude de la demande et de l’approvisionnement tout en maintenant la bonne disponibilité, une stratégie d’inventaire axée sur le niveau de service est essentielle. L’objectif n’est pas de maintenir un certain nombre de jours de couverture, mais d’atteindre votre objectif final : garantir un service rapide et rentable à vos clients.

Fixer des niveaux de service peut être un défi, mais l’utilisation de méthodes de segmentation telles que la classification ABC et la prise en compte de facteurs spécifiques au produit peuvent aider à les optimiser. Par exemple, dans le secteur des pièces de rechange automobile, les pièces critiques marquées comme VHU (Véhicule Hors d’Usage) signifient qu’une voiture reste hors d’état de marche jusqu’à ce que la pièce soit disponible. Les ruptures de stock de ces pièces affectent négativement à la fois les clients, qui subissent un temps d’arrêt, et les fournisseurs, qui peuvent devoir fournir des véhicules de remplacement. Pour ces articles, l’attribution de niveaux de service plus élevés peut aider à prévenir ces retards coûteux.