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Suivi des KPI Logistique avec un Modèle Excel Automatisé

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Le suivi des KPI logistiques est crucial pour optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement, réduire les coûts, et améliorer l’efficacité. Un tableau Excel bien conçu peut centraliser les données, automatiser les calculs et fournir des visualisations claires pour prendre des décisions basées sur des données.


1. Définir les KPI logistiques

Choisissez les KPI pertinents pour votre activité logistique. Voici des exemples courants :

  1. KPI d’efficacité opérationnelle :
    • Temps moyen de traitement des commandes.
    • Taux de remplissage des commandes (%).
    • Nombre de commandes traitées par jour.
  2. KPI de performance des livraisons :
    • Taux de livraisons à temps (%).
    • Temps moyen de livraison.
    • Coût de livraison par commande.
  3. KPI de gestion des stocks :
    • Rotation des stocks.
    • Niveau moyen des stocks.
    • Taux de rupture de stock (%).
  4. KPI de coûts :
    • Coût logistique par commande.
    • Coût de stockage par unité.
    • Coût total de la chaîne d’approvisionnement.

2. Structurer le tableau Excel

2.1 Feuilles suggérées

  1. Données sources : Une feuille pour saisir les données brutes (commandes, stocks, livraisons, etc.).
  2. Calcul des KPI : Une feuille où les KPI sont calculés automatiquement à partir des données sources.
  3. Tableau de bord : Une feuille récapitulative contenant les graphiques et les tableaux des KPI principaux.

2.2 Colonnes principales

Incluez des colonnes pertinentes pour vos données logistiques :

DateCommandeClientProduitQuantitéDélai de livraison (jours)StatutCoût (€)
01/11/2024CMD001Client AProduit X1002Livrée à temps50
02/11/2024CMD002Client BProduit Y504En retard30

3. Automatiser les calculs

Utilisez les formules Excel pour automatiser les calculs de KPI.

Exemples de formules

  1. Taux de livraisons à temps (%) : Taux de livraisons aˋ temps=Nombre de livraisons aˋ tempsNombre total de livraisons×100\text{Taux de livraisons à temps} = \frac{\text{Nombre de livraisons à temps}}{\text{Nombre total de livraisons}} \times 100 Excel : =NB.SI(E2:E100, "Livrée à temps")/NBVAL(E2:E100)*100
  2. Coût logistique par commande (€) : Couˆt logistique=Couˆt totalNombre de commandes\text{Coût logistique} = \frac{\text{Coût total}}{\text{Nombre de commandes}} Excel : =SOMME(H2:H100)/NBVAL(A2:A100)
  3. Temps moyen de livraison (jours) : Temps moyen=Total des deˊlaisNombre de commandes\text{Temps moyen} = \frac{\text{Total des délais}}{\text{Nombre de commandes}} Excel : =MOYENNE(F2:F100)
  4. Rotation des stocks : Rotation des stocks=Ventes totalesStock moyen\text{Rotation des stocks} = \frac{\text{Ventes totales}}{\text{Stock moyen}}

4. Créer un tableau de bord logistique

4.1 Visualisation des KPI

  1. Graphiques dynamiques :
    • Taux de livraison à temps : Graphique à barres.
    • Temps moyen de livraison : Graphique linéaire.
    • Répartition des coûts logistiques : Diagramme circulaire.
  2. Synthèse des KPI :
    • Regroupez les principaux indicateurs sur une seule page pour une vue d’ensemble.

4.2 Exemples de graphiques

  1. Performances des livraisons :
    • Livraisons à temps vs livraisons en retard.
  2. Analyse des coûts logistiques :
    • Coût logistique par commande vs coût total.
  3. Tendances :
    • Évolution du temps moyen de livraison par semaine ou mois.

5. Exemple de modèle Excel

KPIValeur
Taux de livraisons à temps=...
Temps moyen de livraison=...
Coût logistique par commande=...

6. Conseils pour un suivi efficace

  1. Mettez à jour régulièrement :
    • Saisissez les données au quotidien ou à chaque cycle logistique.
  2. Automatisez au maximum :
    • Utilisez des tableaux croisés dynamiques pour simplifier l’analyse.
  3. Comparez les performances :
    • Suivez les KPI sur plusieurs périodes pour identifier les tendances.
  4. Fixez des objectifs :
    • Comparez les performances actuelles avec des objectifs préétablis.

Descriptif du Modèle Excel : Suivi des KPI Logistiques

Ce modèle Excel est conçu pour aider les équipes logistiques à suivre, analyser, et optimiser leurs performances grâce à des KPI personnalisés, des analyses automatisées, et des visualisations claires. Voici une description détaillée des fonctionnalités incluses :


1. Structure du modèle

1.1 Feuille principale : Logistics Tracker

  • Colonnes incluses :
    • Données de base :
      • Date, ID de commande, client, produit, quantité, délai de livraison, statut, coût.
    • KPI calculés automatiquement :
      • On-Time Delivery (%) : Indique si la livraison a été effectuée à temps.
      • Logistics Cost Per Order (€) : Coût logistique par commande.
      • Forecasted Demand : Prévision de la demande avec une croissance estimée.
      • Efficiency Score : Ratio entre quantité expédiée et délai de livraison.
      • Productivity: Cost per Unit (€) : Coût logistique par unité expédiée.

1.2 Feuille supplémentaire : Performance Report

  • Un rapport récapitulatif regroupant :
    • Nombre total de commandes.
    • Quantité totale expédiée.
    • Temps moyen de livraison.
    • Taux de livraison à temps (%).
    • Coût logistique total (€).
  • Visualisation sous forme de graphiques, comme :
    • Répartition des coûts par commande.
    • Tendances des performances logistiques.

2. Fonctionnalités clés

  1. Automatisation :
    • Les calculs des KPI sont effectués automatiquement via des formules (ex. : taux de livraison à temps, coût par unité, prévisions).
    • Prévisions de demande avec un taux de croissance configurable.
  2. Visualisations :
    • Graphiques interactifs pour analyser les performances logistiques, notamment :
      • Tendances des coûts.
      • Taux de livraison à temps par commande.
      • Analyse de productivité (coût par unité expédiée).
      • KPI personnalisés comme le score d’efficacité.
  3. Alertes visuelles :
    • Les livraisons en retard sont mises en surbrillance rouge dans la colonne « Statut ».
    • Les livraisons à temps apparaissent en vert.
  4. Adaptabilité :
    • Possibilité d’ajouter des KPI supplémentaires.
    • Conception modulaire pour s’adapter à différentes chaînes logistiques ou entreprises.

3. Cas d’utilisation

  1. Suivi des performances logistiques quotidiennes :
    • Identifier les retards dans les livraisons et les causes de surcoûts.
  2. Optimisation des coûts :
    • Suivre le coût par commande et par unité pour identifier des axes de réduction des dépenses.
  3. Planification proactive :
    • Utiliser les prévisions de demande pour anticiper les besoins et éviter les ruptures.
  4. Rapports pour la direction :
    • Présenter un résumé visuel des performances et des améliorations possibles.

4. Avantages du modèle

  • Clarté : Des données bien organisées pour un suivi facile.
  • Visibilité : Graphiques pour visualiser les tendances clés.
  • Productivité : Gain de temps grâce aux calculs automatisés.
  • Flexibilité : Personnalisable selon les besoins spécifiques.

Ce modèle est un outil essentiel pour améliorer la visibilité sur vos opérations logistiques et prendre des décisions basées sur des données fiables.

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