Modèle de Réapprovisionnement Periodic Review (s, S) : Optimisation des Stocks dans la Gestion des Approvisionnements
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La gestion efficace des stocks est cruciale pour les entreprises opérant dans un environnement concurrentiel. Le modèle de réapprovisionnement periodic review (s, S) est l’un des nombreux outils utilisés pour optimiser la gestion des stocks. Dans cet article, nous explorerons en détail ce modèle, ses avantages, ses inconvénients et sa mise en œuvre pratique dans les entreprises.
Compréhension du Modèle (s, S)
Le modèle (s, S) est une approche de réapprovisionnement des stocks basée sur des niveaux de stock minimaux (s) et maximaux (S). L’idée fondamentale est de commander une quantité de réapprovisionnement fixe chaque fois que les niveaux de stock atteignent le point de commande (s), et ce jusqu’à ce qu’ils atteignent le niveau maximal de stock (S).
Fonctionnement du Modèle
Point de commande (s) : Ce niveau de stock déclenche le processus de réapprovisionnement. Lorsque les stocks atteignent ce seuil, une commande est passée pour réapprovisionner les stocks.
Niveau maximal de stock (S) : C’est le niveau auquel les stocks doivent être réapprovisionnés. Une fois que les stocks atteignent ce niveau, les commandes sont suspendues jusqu’à ce que les stocks descendent en dessous du point de commande (s) à nouveau.
Quantité de commande : Il s’agit de la quantité de stock réapprovisionnée à chaque commande. Cette quantité est généralement fixe pour chaque commande.
Avantages du Modèle (s, S)
Réduction des coûts de stockage : En maintenant des niveaux de stock minimaux et maximaux bien définis, les entreprises peuvent réduire les coûts de stockage en évitant le sur-stockage.
Réduction des coûts de passation de commandes : En passant des commandes à des intervalles fixes, les entreprises peuvent réduire les coûts administratifs liés à la passation de commandes fréquentes.
Gestion efficace des fluctuations de la demande : Le modèle (s, S) permet de mieux gérer les variations de la demande en ajustant les niveaux de stock en conséquence.
Limitations du Modèle (s, S)
Complexité de la détermination des paramètres (s, S) : La détermination des niveaux de stock minimaux et maximaux appropriés peut être complexe et nécessite une analyse approfondie de la demande, des coûts et des délais de réapprovisionnement.
Risque de rupture de stock : Si la demande dépasse les attentes ou si les délais de réapprovisionnement sont plus longs que prévu, il existe un risque de rupture de stock si les niveaux de stock ne sont pas correctement ajustés.
Sensibilité aux changements de paramètres : Des changements dans les paramètres (s, S) peuvent avoir un impact significatif sur la performance du modèle, nécessitant une surveillance constante et des ajustements fréquents.
Mise en Œuvre Pratique
Collecte de données : La première étape consiste à collecter des données historiques sur la demande, les délais de réapprovisionnement et les coûts associés.
Analyse des données : En utilisant des techniques telles que l’analyse des séries chronologiques, les entreprises peuvent analyser les tendances de la demande et estimer les paramètres (s, S) appropriés.
Validation et ajustement : Les paramètres (s, S) initialement estimés doivent être validés à l’aide de simulations ou d’essais pilotes, et ajustés si nécessaire pour optimiser la performance du modèle.
Le modèle de réapprovisionnement Periodic Review (s, S) est une stratégie de gestion des stocks où les commandes sont passées à intervalles réguliers, et la quantité commandée dépend du niveau actuel des stocks par rapport à deux seuils : le point de commande ( s ) et le niveau de stock cible ( S ).
Dans ce modèle:
s (point de commande ou seuil de réapprovisionnement) : C’est le niveau de stock qui déclenche une commande pour réapprovisionner l’inventaire.
S (niveau de stock cible) : C’est le niveau de stock que l’on souhaite atteindre après avoir passé une commande.
La logique de base est la suivante :
À chaque période de révision, vous vérifiez le niveau des stocks.
Si le niveau des stocks est inférieur ou égal à ( s ), vous commandez suffisamment pour atteindre le niveau ( S ).
Si le niveau des stocks est supérieur à ( s ), aucune commande n’est passée.
Pour implémenter ce modèle dans Excel, voici les étapes générales :
Définir les paramètres et les données de base :
Créez des cellules pour ( s ), ( S ), et d’autres paramètres pertinents comme le coût de commande, le coût de stockage, etc.
Ayez une colonne pour le niveau de stock initial et pour chaque période.
Calculer le niveau de stock pour chaque période :
Pour la période initiale, utilisez le stock initial.
Pour chaque période suivante, calculez le nouveau niveau de stock en tenant compte des ventes ou des consommations et des arrivages de stock.
Déterminer la quantité à commander :
Pour chaque période, créez une formule qui vérifie si le niveau de stock est inférieur ou égal à ( s ). Si c’est le cas, la commande devrait être ( S ) moins le stock actuel; sinon, elle devrait être 0.
Calculer le coût total :
Calculez les coûts de stockage basés sur le stock de fin de période et les coûts de commande basés sur les quantités commandées.
Analyser et ajuster :
Analysez les résultats pour optimiser les valeurs de ( s ) et ( S ) afin de minimiser les coûts totaux ou de répondre à d’autres objectifs d’affaires.
Voici un exemple simple pour illustrer comment cela pourrait être mis en place dans Excel :
Période
Stock initial
Demande
Stock final
Quantité commandée
Coût de commande
1
100
30
=B2 – C2
=IF(D2 <= $G$1, $G$2 – D2, 0)
=IF(E2 > 0, 50, 0)
2
=D2 + E2
25
=B3 – C3
=IF(D3 <= $G$1, $G$2 – D3, 0)
=IF(E3 > 0, 50, 0)
…
…
…
…
…
…
Dans cet exemple :
( B2 ) est le stock initial pour la période 1.
( C2 ), ( C3 ), etc. sont les demandes pour chaque période.
( D2 ), ( D3 ), etc. sont les stocks finaux après la demande.
( E2 ), ( E3 ), etc. sont les quantités commandées.
( G1 ) et ( G2 ) sont les cellules où ( s ) et ( S ) sont définis (par exemple, ( s = 40 ), ( S = 100 )).
En ajustant les valeurs de ( s ) et ( S ), vous pouvez trouver le compromis optimal entre les coûts de commande et les coûts de stockage pour votre situation spécifique.
Pour rendre le modèle de réapprovisionnement Periodic Review (s, S) plus utile et innovant, vous pourriez intégrer une analyse prédictive qui ajuste dynamiquement les seuils ( s ) et ( S ) en fonction des tendances observées et des prévisions de la demande. Voici comment cela pourrait fonctionner :
1. Intégration de l’Analyse Prédictive
Analyse des Données Historiques : Utilisez les données historiques de la demande pour identifier les tendances et les saisonnalités. Cela peut être fait en utilisant des modèles statistiques ou des techniques d’apprentissage automatique.
Prévision de la Demande : Sur la base de l’analyse, prédisez la demande future pour les périodes à venir. Des modèles comme ARIMA, les réseaux de neurones LSTM, ou des méthodes plus simples comme la moyenne mobile peuvent être employés.
Ajustement Dynamique de ( s ) et ( S ) : Adaptez les seuils ( s ) et ( S ) en fonction des prévisions de la demande. Par exemple, en période de forte demande prévue, augmentez ( S ) pour éviter les ruptures de stock et ajustez ( s ) pour être plus réactif.
2. Interface Utilisateur Interactif
Tableau de Bord : Créez un tableau de bord interactif où les utilisateurs peuvent voir les prévisions, les niveaux de stock actuels, et ajuster manuellement ( s ) et ( S ) si nécessaire. Cela rend le modèle plus flexible et adapté à des situations imprévues.
Notifications et Alertes : Implémentez un système d’alertes pour prévenir les utilisateurs quand le stock approche du seuil ( s ) ou quand des ajustements sont recommandés en raison de changements dans les prévisions.
3. Optimisation des Coûts
Analyse de Sensibilité et de Scénario : Offrez la possibilité de simuler différents scénarios de demande et d’observer l’impact sur les coûts de stockage et de commande. Cela aide à identifier le meilleur équilibre coût-efficacité pour les paramètres ( s ) et ( S ).
Intégration des Coûts Variables : Prenez en compte les coûts variables, comme les changements de prix des fournisseurs ou les coûts de transport, pour ajuster dynamiquement les commandes et optimiser les coûts globaux.
4. Amélioration Continue
Apprentissage Automatique en Continu : Le modèle peut apprendre continuellement des nouvelles données pour améliorer ses prévisions et ajustements de seuils. Cela assure une adaptation constante aux évolutions du marché.
Feedback des Utilisateurs : Intégrez un système de feedback pour que les utilisateurs puissent signaler des anomalies ou des suggestions d’amélioration, contribuant ainsi à l’amélioration continue du modèle.
Ces ajouts transformeront le modèle simple en un système de gestion des stocks plus robuste et adaptable, capable de répondre de manière proactive aux changements du marché et d’optimiser les opérations pour une efficacité maximale.