Le tableau de bord logistique dans la pratique : Modèles Excel
Cet article met en pratique le tableau de bord logistique dans Excel 👇
💡 Enjeu
Dans le monde complexe de la logistique moderne, où chaque maillon de la chaîne d’approvisionnement est crucial pour le succès global d’une entreprise, la mise en place d’outils de gestion efficaces est essentielle. Parmi ceux-ci, le tableau de bord logistique se démarque comme un instrument vital pour optimiser et piloter la chaîne d’approvisionnement.
Le tableau de bord logistique est bien plus qu’un simple outil de suivi des données. Il s’agit d’un pilier fondamental pour la gestion efficace de la chaîne d’approvisionnement, permettant aux entreprises de rester compétitives dans un environnement commercial en constante évolution. En investissant dans la mise en place d’un tableau de bord logistique robuste, les entreprises peuvent atteindre de nouveaux sommets en matière d’efficacité opérationnelle et de satisfaction client.
Comprendre le Tableau de Bord Logistique
Le tableau de bord logistique, aussi appelé tableau de bord de performance logistique, est un outil de gestion qui offre une vue d’ensemble des activités opérationnelles liées à la chaîne d’approvisionnement. Il permet de surveiller et d’analyser les indicateurs clés de performance (KPI) pour évaluer l’efficacité des processus logistiques.
Les éléments clés d’un tableau de bord logistique
Indicateurs de Performance : Les KPIs sont au cœur du tableau de bord logistique. Ils peuvent inclure le taux de rotation des stocks, le taux de livraison à temps, le niveau de stockage, le coût de la logistique, etc. Ces indicateurs aident à mesurer la performance globale de la chaîne d’approvisionnement.
Intégration des Données : Le tableau de bord logistique agrège des données provenant de diverses sources telles que les systèmes de gestion des stocks, les systèmes de suivi des expéditions, les entrepôts, etc. L’intégration de ces données permet d’avoir une vision holistique de la chaîne d’approvisionnement.
Visualisation : Une présentation visuelle claire et concise des données est essentielle pour permettre aux gestionnaires de prendre des décisions éclairées. Les graphiques, les tableaux de bord et les diagrammes sont souvent utilisés pour représenter les informations de manière compréhensible.
Analyse et Reporting : Le tableau de bord logistique ne se contente pas de fournir des données, mais il permet également d’analyser les tendances, d’identifier les écarts par rapport aux objectifs fixés et de générer des rapports détaillés pour faciliter la prise de décision.
L’Application Pratique du Tableau de Bord Logistique
Optimisation des Processus : En surveillant de près les KPIs, les entreprises peuvent identifier les goulets d’étranglement et les inefficacités dans leurs processus logistiques. Cela leur permet de mettre en œuvre des améliorations continues pour optimiser la performance globale de la chaîne d’approvisionnement.
Prise de Décision en Temps Réel : Grâce à la disponibilité des données en temps réel, les gestionnaires peuvent prendre des décisions rapides et informées pour résoudre les problèmes émergents ou pour s’adapter aux changements soudains dans l’environnement logistique.
Réduction des Coûts : En identifiant les inefficacités et en optimisant les processus, les entreprises peuvent réduire les coûts liés à la logistique, ce qui se traduit par une amélioration de la rentabilité globale.
Amélioration de la Satisfaction Client : En garantissant une livraison à temps, une gestion efficace des stocks et une meilleure visibilité sur les commandes, le tableau de bord logistique contribue à améliorer l’expérience client, renforçant ainsi la fidélité et la réputation de la marque.
Tableau présentant certains indicateurs clés de performance (KPIs) couramment utilisés dans un tableau de bord logistique
Indicateur de Performance
Description
Taux de Rotation des Stocks
Mesure la fréquence à laquelle les stocks sont renouvelés
Taux de Livraison à Temps
Pourcentage de commandes livrées dans les délais prévus
Niveau de Stock
Quantité de stock disponible par rapport au niveau optimal
Coût de la Logistique
Coût total des activités logistiques
Taux de Rupture de Stock
Pourcentage de fois où un produit est en rupture de stock
Temps de Cycle des Commandes
Durée nécessaire pour exécuter une commande, de la réception à la livraison
Précision des Prévisions
Mesure de l’exactitude des prévisions de la demande
Productivité des entrepôts
Mesure de l’efficacité opérationnelle des entrepôts
Taux d’Utilisation du Transport
Pourcentage de capacité de chargement utilisé
Nombre de Retours
Nombre de produits retournés par les clients
Ces indicateurs offrent une vue d’ensemble des performances de la chaîne d’approvisionnement, permettant aux gestionnaires de suivre et d’analyser différents aspects de leurs opérations logistiques. En surveillant ces KPIs de manière régulière, les entreprises peuvent identifier les domaines nécessitant des améliorations et prendre des mesures correctives pour optimiser leur performance globale.
Créer un tableau de bord avec des données et les indicateurs Taux de Rotation des Stocks, Taux de Livraison à Temps, et Niveau de Stock.
Nous allons créer un fichier avec des données simulées pour les indicateurs suivants : Taux de Rotation des Stocks, Taux de Livraison à Temps, et Niveau de Stock.
Voici un aperçu des données simulées que nous allons créer :
Date : la date à laquelle les mesures sont prises.
Coût des marchandises vendues : utilisé pour calculer le Taux de Rotation des Stocks.
Valeur moyenne des stocks : utilisé pour calculer le Taux de Rotation des Stocks.
Commandes livrées dans les délais : pour calculer le Taux de Livraison à Temps.
Nombre total de commandes : pour calculer le Taux de Livraison à Temps.
Quantité de stock disponible : pour évaluer le Niveau de Stock.
Niveau optimal de stock : pour évaluer le Niveau de Stock.
Nous allons générer un mois de données simulées pour ces indicateurs.
Instructions pour l’utilisation des données et l’intégration des couleurs :
Excel
Importer les données : Utilisez l’onglet “Données” dans Excel pour importer le fichier CSV.
Calcul des indicateurs : Vous pouvez calculer les indicateurs dans des cellules en utilisant les formules Excel.
Utilisation des couleurs : Utilisez la mise en forme conditionnelle pour colorer les cellules ou les graphiques en fonction des valeurs. Par exemple, pour le Niveau de Stock, vous pouvez définir une règle qui colore la cellule en vert si la valeur est proche du niveau optimal, et en rouge si elle s’en écarte significativement.
Création de graphiques : Sélectionnez vos données calculées et utilisez l’onglet “Insertion” pour créer des graphiques. Excel offre une variété de types de graphiques, comme les graphiques à barres pour le Taux de Livraison à Temps et les jauges pour le Niveau de Stock.
Pour créer une feuille de KPIs et un graphique des corrélations à partir des données fournies, nous allons vous guider à travers le processus dans Excel, étant donné que c’est un outil largement accessible et adapté pour ce genre d’analyse.
Importer les données dans Excel
Ouvrez Excel et importez le fichier CSV que nous avons créé. Allez dans l’onglet Données -> Obtenir et transformer des données -> À partir du fichier -> À partir d'un fichier texte/CSV, puis sélectionnez le fichier téléchargé.
Cliquez sur Importer et ensuite sur Charger pour importer les données dans une nouvelle feuille de calcul.
Calculer les KPIs
Dans une nouvelle feuille, vous allez calculer les KPIs en utilisant les formules basées sur les données importées. Voici comment procéder pour chaque KPI :
Taux de Rotation des Stocks : Utilisez la formule (Somme du Coût des marchandises vendues / Somme de la Valeur moyenne des stocks). Vous pouvez utiliser la fonction SOMME d’Excel pour ces calculs.
Taux de Livraison à Temps : Utilisez la formule (Somme des Commandes livrées dans les délais / Somme du Nombre total de commandes) * 100.
Niveau de Stock : Comme le niveau optimal de stock est constant dans cet exemple, calculez la moyenne de la Quantité de stock disponible et divisez-la par le niveau optimal pour obtenir le ratio moyen.
Créer un Graphique de Corrélation
Pour visualiser les corrélations entre ces indicateurs, vous pouvez créer un tableau croisé dynamique et ensuite un graphique à partir de ce tableau.
Sélectionnez vos données et allez dans Insertion -> Tableau croisé dynamique.
Placez les différents KPIs dans les valeurs du tableau croisé et en colonnes pour voir leurs interactions.
Sélectionnez votre tableau croisé dynamique et allez dans Insertion -> Graphiques pour choisir le type de graphique qui représente le mieux les corrélations, par exemple, un graphique à bulles ou un scatter plot.
Utilisation des Couleurs
Pour améliorer la lisibilité de vos KPIs et de vos graphiques, utilisez des couleurs pour distinguer les différentes valeurs. Par exemple, vous pouvez utiliser des couleurs chaudes pour indiquer des valeurs hautes et des couleurs froides pour des valeurs basses. Utilisez la fonctionnalité de Mise en Forme Conditionnelle dans Excel pour automatiser ce processus.
Tableau de bord qui inclut les indicateurs suivants : Taux de Rupture de Stock, Temps de Cycle des Commandes, et Précision des Prévisions,
Pour créer un tableau de bord qui inclut les indicateurs suivants : Taux de Rupture de Stock, Temps de Cycle des Commandes, et Précision des Prévisions, nous allons vous guider à travers une approche générale applicable dans Excel et Power BI, étant donné leur popularité et accessibilité pour de telles tâches. Si vous préférez une implémentation spécifique dans un outil ou avec un script Python, n’hésitez pas à préciser.
Collecte et Préparation des Données
Avant tout, assurez-vous que vos données contiennent :
Identifiant de produit pour le Taux de Rupture de Stock.
Dates de réception et de livraison de commande pour le Temps de Cycle des Commandes.
Prévisions de vente et ventes réelles pour calculer la Précision des Prévisions.
Calcul des Indicateurs
Taux de Rupture de Stock : (Nombre de fois où un produit est en rupture de stock / Nombre total de vérifications de stock) * 100.
Temps de Cycle des Commandes : Moyenne des durées (en jours ou heures) entre la réception et la livraison des commandes.
Précision des Prévisions : (1 – (|Prévisions de vente – Ventes réelles| / Ventes réelles)) * 100 pour chaque produit ou catégorie, puis calculez la moyenne pour obtenir la précision globale.
Visualisation dans Excel
Importez vos données dans Excel.
Utilisez les fonctions Excel pour calculer les indicateurs. Par exemple, utilisez SOMME.SI pour le Taux de Rupture de Stock, MOYENNE pour le Temps de Cycle des Commandes, et une combinaison de ABS, SOMME et MOYENNE pour la Précision des Prévisions.
Créez des graphiques pour chaque indicateur. Utilisez des graphiques à barres pour le Taux de Rupture de Stock, des graphiques en ligne pour le Temps de Cycle des Commandes, et des graphiques à barres ou en ligne pour la Précision des Prévisions.
Appliquez des couleurs pour distinguer les différents indicateurs et faciliter la lecture.
Filtrage et Segmentation : Utilisez des filtres et des slicers pour permettre aux utilisateurs de filtrer les données par période, catégorie de produit, etc.
Tableaux de bord interactifs : Dans Power BI, exploitez l’interactivité pour explorer les données plus en profondeur, par exemple, en cliquant sur un produit dans un graphique pour voir ses détails spécifiques.
Tableau de bord qui inclut les indicateurs de “Productivité des entrepôts” et de “Taux d’Utilisation du Transport”
Pour créer un tableau de bord qui inclut les indicateurs de “Productivité des entrepôts” et de “Taux d’Utilisation du Transport”, nous allons suivre une démarche similaire à celle utilisée précédemment, en générant d’abord des données simulées pour ces deux indicateurs, puis en créant un fichier Excel qui les contient, accompagné d’un graphique pour visualiser ces indicateurs.
Définition des Indicateurs
Productivité des entrepôts : Cet indicateur peut être mesuré par le nombre d’unités manipulées (entrées et sorties) par heure de travail dans l’entrepôt.
Taux d’Utilisation du Transport : Ce taux peut être calculé en divisant le volume ou le poids chargé par la capacité maximale du moyen de transport, puis en multipliant le résultat par 100 pour obtenir un pourcentage.
Génération des Données Simulées
Nous allons simuler des données pour une période d’un mois pour plusieurs entrepôts et moyens de transport, incluant :
Identifiant de l’entrepôt et heures travaillées pour calculer la productivité des entrepôts.
Capacité de chargement utilisée et Capacité maximale de chargement pour le taux d’utilisation du transport.
Création du Fichier Excel
Nous inclurons ces données dans un fichier Excel et y ajouterons un graphique représentant les deux indicateurs pour chaque entrepôt ou moyen de transport.
Il s’agit de créer un tableau de bord qui analyse la corrélation entre les KPIs suivants : Productivité des Entrepôts, Taux d’Utilisation du Transport, Taux de Rupture de Stock, Temps de Cycle des Commandes, et Précision des Prévisions.
Ce processus impliquera :
Simulation de Données : Génération de données simulées pour chaque KPI.
Calcul de Corrélation : Utilisation des statistiques pour calculer la corrélation entre ces KPIs.
Visualisation : Création d’un graphique de corrélation.
Cet exemple montrera comment préparer les données et effectuer une analyse de corrélation. Pour des analyses réelles, vous adapteriez ce processus à vos données spécifiques.
Simulation de Données
Nous allons d’abord générer des ensembles de données simulées pour ces KPIs.
Calcul de Corrélation
Avec les données simulées pour chaque KPI, nous allons maintenant calculer la corrélation entre ces indicateurs pour identifier les relations potentielles. Le coefficient de corrélation de Pearson sera utilisé pour ce calcul, car il mesure la corrélation linéaire entre deux variables.
Ce tableau de bord fournit une vue d’ensemble complète des indicateurs clés de performance (KPIs) critiques pour la gestion efficace d’une chaîne logistique. En intégrant des données sur la productivité des entrepôts, le taux d’utilisation du transport, le taux de rupture de stock, le temps de cycle des commandes, et la précision des prévisions, il offre une perspective globale sur l’efficacité opérationnelle et la gestion des stocks.
Caractéristiques Principales :
Productivité des Entrepôts : Mesure la quantité de marchandises manipulées par heure de travail, fournissant une indication directe de l’efficacité opérationnelle des entrepôts.
Taux d’Utilisation du Transport : Indique le pourcentage de la capacité de chargement utilisée, offrant une perspective sur l’optimisation des ressources de transport.
Taux de Rupture de Stock : Un indicateur clé pour évaluer la gestion des stocks, mesurant le pourcentage de fois où les produits ne sont pas disponibles quand demandés.
Temps de Cycle des Commandes : Évalue le temps nécessaire pour exécuter une commande depuis sa réception jusqu’à la livraison, reflétant l’efficacité du processus de commande.
Précision des Prévisions : Mesure l’exactitude des prévisions de la demande par rapport aux ventes réelles, essentielle pour la planification efficace des ressources et la minimisation des coûts.
Visualisations Incluses :
Un graphique à barres qui présente visuellement les valeurs de chaque KPI, permettant des comparaisons rapides et l’identification des tendances.
Une matrice de corrélation avec une mise en forme conditionnelle, soulignant les relations fortes entre les différents KPIs, ce qui aide à comprendre les interactions complexes et à identifier les leviers potentiels d’amélioration.
Ce tableau de bord est conçu pour les gestionnaires de la chaîne logistique, les responsables d’entrepôt, et les analystes de données, offrant les insights nécessaires pour prendre des décisions éclairées et améliorer continuellement les opérations logistiques.