Étude de Cas : Optimisation des Opérations Logistiques chez “LogiTrans”
“LogiTrans” est une entreprise de transport et de logistique opérant à l’international. Avec des centaines de clients répartis dans plusieurs pays, elle gère des milliers de livraisons chaque jour. Afin de rester compétitive et d’améliorer son efficacité, l’entreprise a décidé de mettre en place un tableau de bord global des logistiques pour surveiller ses opérations, optimiser ses processus et améliorer la satisfaction de ses clients.
L’implémentation du tableau de bord global des logistiques chez “LogiTrans” a permis de transformer les opérations logistiques de l’entreprise. En fournissant une visibilité totale et en optimisant les processus, l’entreprise a pu améliorer son efficacité, réduire ses coûts et augmenter la satisfaction de ses clients. Cette étude de cas démontre l’importance et l’impact positif d’un tableau de bord logistique bien conçu et bien utilisé dans la gestion des chaînes d’approvisionnement modernes.
Avant l’implémentation du tableau de bord, “LogiTrans” faisait face à plusieurs défis :
Manque de visibilité : Difficulté à obtenir une vue d’ensemble des opérations logistiques.
Problèmes de livraison : Nombre élevé de livraisons en retard ou incomplètes.
Gestion des stocks : Fréquentes ruptures de stock et surstocks, entraînant des coûts supplémentaires.
Inefficacité des tournées : Itinéraires de livraison non optimisés, augmentant les coûts et les temps de livraison.
Objectifs
Les principaux objectifs de l’implémentation du tableau de bord étaient :
Améliorer la visibilité : Obtenir une vue d’ensemble en temps réel des opérations logistiques.
Réduire les retards de livraison : Améliorer les taux de livraison à temps et complète.
Optimiser la gestion des stocks : Réduire les ruptures de stock et les surstocks.
Optimiser les tournées de livraison : Réduire les coûts et les temps de livraison.
Implémentation du Tableau de Bord
1. Collecte des Données
“LogiTrans” a intégré ses systèmes ERP, WMS et TMS pour collecter des données sur les stocks, les livraisons et les itinéraires. Des capteurs IoT ont été installés dans les entrepôts pour fournir des informations en temps réel sur les niveaux de stock.
2. Définition des KPI
Les KPI suivants ont été définis :
Produits Disponibles :
Niveau de Stock
Taux de Rupture de Stock
Couverture de Stock
Livraison :
Taux de Livraison à Temps
Taux de Livraison Complète
Taux de Retour de Livraison
Satisfaction Client
Réapprovisionnement :
Délai de Réapprovisionnement
Taux de Commandes Réapprovisionnées à Temps
Taux de Précision des Prévisions
Écart de Prévision
Optimisation des Tournées :
Taux de Remplissage des Véhicules
Coût par Tournée
Distance Moyenne par Tournée
Temps Moyen de Livraison
Émissions de CO2
Consommation de Carburant
3. Développement du Tableau de Bord
Un tableau de bord interactif a été développé à l’aide de Power BI. Il comprenait des graphiques à barres, des cartes géographiques, des courbes de tendance et des alertes personnalisées pour les niveaux de stock et les délais de livraison.
Résultats
Après six mois d’utilisation du tableau de bord global des logistiques, “LogiTrans” a observé des améliorations significatives :
Amélioration de la Visibilité :
Les gestionnaires avaient désormais une vue d’ensemble en temps réel des opérations, permettant une prise de décision rapide et informée.
Réduction des Retards de Livraison :
Le taux de livraison à temps est passé de 85% à 95%.
Le taux de livraison complète a augmenté de 80% à 92%.
Optimisation de la Gestion des Stocks :
Les ruptures de stock ont été réduites de 30%.
Les surstocks ont diminué de 25%, réduisant les coûts de stockage.
Optimisation des Tournées de Livraison :
Le coût par tournée a été réduit de 15%.
La distance moyenne par tournée a diminué de 10%, et le temps moyen de livraison a été réduit de 12%.
Les émissions de CO2 par tournée ont été réduites de 18%.
Pour créer et automatiser les KPI de “LogiTrans”, nous allons utiliser une approche basée sur des outils comme Power BI pour la visualisation des données et peut-être des scripts pour l’automatisation des mises à jour des données. Voici une méthodologie détaillée :
Étapes pour Créer et Automatiser les KPI
1. Collecte et Préparation des Données
Intégration des Systèmes :
Connectez ERP, WMS et TMS pour centraliser les données.
Installez des capteurs IoT pour obtenir des données en temps réel sur les niveaux de stock.
Consolidation des Données :
Utilisez des outils ETL (Extraction, Transformation, Chargement) comme SSIS, Talend, ou Apache Nifi pour extraire et consolider les données dans un entrepôt de données central.
2. Définition des KPI et Métriques
Produits Disponibles :
Niveau de Stock : Quantité de produits en stock.
Taux de Rupture de Stock : (Nombre de produits en rupture / Nombre total de produits) * 100.
Couverture de Stock : (Quantité de stock disponible / Demande moyenne journalière) * 100.
Livraison :
Taux de Livraison à Temps : (Nombre de livraisons à temps / Nombre total de livraisons) * 100.
Taux de Livraison Complète : (Nombre de livraisons complètes / Nombre total de livraisons) * 100.
Taux de Retour de Livraison : (Nombre de retours / Nombre total de livraisons) * 100.
Satisfaction Client : Score moyen de satisfaction client (par exemple, via des enquêtes).
Réapprovisionnement :
Délai de Réapprovisionnement : Temps moyen pour réapprovisionner les stocks.
Taux de Commandes Réapprovisionnées à Temps : (Nombre de commandes réapprovisionnées à temps / Nombre total de commandes) * 100.
Taux de Précision des Prévisions : (1 – (|Prévision – Réel| / Réel)) * 100.
Écart de Prévision : |Prévision – Réel|.
Optimisation des Tournées :
Taux de Remplissage des Véhicules : (Volume utilisé / Volume total) * 100.
Coût par Tournée : Coût total de la tournée.
Distance Moyenne par Tournée : Distance totale / Nombre de tournées.
Temps Moyen de Livraison : Temps total de livraison / Nombre de livraisons.
Émissions de CO2 : Quantité de CO2 émis par tournée.
Consommation de Carburant : Quantité de carburant consommé par tournée.
3. Développement et Automatisation du Tableau de Bord
Création du Tableau de Bord :
Utilisez Power BI pour créer des visualisations interactives.
Créez des graphiques à barres, cartes géographiques, courbes de tendance, et alertes personnalisées.
Automatisation des Mises à Jour des Données :
Configurez des scripts de mise à jour (par exemple en Python ou SQL) pour automatiser l’extraction et la mise à jour des données dans votre entrepôt de données.
En suivant ces étapes, “LogiTrans” peut créer et automatiser efficacement ses KPI pour améliorer la visibilité, optimiser les opérations et prendre des décisions basées sur des données précises.