Tableau de bord logistique Excel gratuit à télécharger + baromètre humain

Excel reste, pour beaucoup d’équipes logistiques, le cockpit le plus accessible pour piloter la chaîne. Sur un même fichier, il devient possible de suivre les flux de commandes, la qualité de service, les stocks, la performance des transporteurs, la saturation des entrepôts… et même la charge vécue par les équipes. Un tableau de bord logistique globale digne de ce nom ne se contente pas d’empiler des chiffres : il raconte ce qui se passe entre la commande client et le camion qui quitte le quai, il met des mots et des couleurs sur les arbitrages quotidiens entre service, coûts, capacité et fatigue des équipes.

L’objectif du modèle que nous proposons est clair : offrir à un responsable logistique ou à un chef de site un outil Excel unique, structuré en plusieurs feuilles, avec une synthèse A4 lisible et un baromètre humain. L’idée n’est pas de concurrencer un WMS ou un TMS, mais de donner une vision d’ensemble immédiatement exploitable en réunion, en comité de direction ou sur le terrain.

Pourquoi parler de tableau de bord logistique globale ?

La logistique dépasse les rituels journaliers dans un entrepôt et de faire partir des palettes. Chaque décision – choisir un mode de transport, pousser ou freiner un réassort, accepter un surstock, prioriser certains clients – a un impact direct sur le service rendu, sur les coûts, sur l’empreinte CO₂ et sur la charge pour les équipes.

Un tableau de bord global permet de :

Relier le service client à la réalité des flux : on ne se contente plus de dire que « ça roule » ou « ça coince », on voit noir sur blanc le nombre de commandes, le taux On Time, le taux de complétude, l’OTIF.
Mettre les coûts en face des décisions logistiques : le coût de transport par commande, la productivité des zones, les conséquences financières des anomalies.
Objectiver des tensions souvent ressenties mais peu documentées : saturation d’entrepôt, zones au-delà de 85 % d’occupation, pics de charge sur certains transporteurs ou certains profils.
Donner une place au facteur humain : charge de travail, heures supplémentaires, ressenti des préparateurs, caristes, chauffeurs, planificateurs.

Le choix d’Excel offre un avantage décisif : tout le monde voit ce qui se passe, les formules restent auditables, et le fichier peut être adapté par le terrain sans passer par un projet informatique lourd.

Une architecture Excel pensée pour le pilotage quotidien

Le modèle s’articule autour de plusieurs feuilles complémentaires. Chacune répond à une question précise, tout en alimentant un Dashboard central et une Synthèse_A4 prête à imprimer.

1. `Flux_Commandes` – D’où vient le service rendu au client ?

Cette feuille rassemble l’historique des commandes : date, client, région, canal (retail, e-commerce, B2B), entrepôt d’origine, mode de transport, dates prévue et réelle de livraison, complétude, nombre de lignes, volumes, poids, valeur et coût de transport. À partir de ces données, les formules calculent automatiquement :

un statut On Time / Late,
un lead time en jours pour chaque commande.

Cette base alimente les KPI clés du service : nombre de commandes de la période, taux On Time, taux de complétude, OTIF, lead time moyen, coût moyen de transport. On quitte le registre des impressions pour entrer dans celui des faits.

2. `Stocks` – Que vaut vraiment la photo stock ?

La deuxième feuille donne une vue par site et par SKU : stock théorique, stock physique, écart, jours de couverture, stock de sécurité et statut de couverture (Sous-stock, Sur-stock, OK). Les couleurs mettent immédiatement en évidence ce qui mérite un débat : références régulièrement en sous-stock, niveaux de stock très au-dessus des seuils, familles à risque.

Cette feuille nourrit les indicateurs de qualité de stock : nombre de références suivies, taux d’exactitude (écart nul), pourcentage de références en sous-stock et en sur-stock. Elle devient le support naturel des échanges entre logistique, approvisionnement et finance.

3. `Qualite_Operationnelle` – Que coûtent les erreurs et les litiges ?

Le modèle introduit un angle rarement traité dans les tableaux de bord standard : la qualité opérationnelle au sens des incidents logistiques. Chaque ligne décrit un événement : erreur de préparation, colis avarié, retard transport, mauvais adressage, problème documentaire.

Pour chaque incident sont enregistrés la date, l’entrepôt, le client, le canal, le type d’anomalie, le nombre de commandes et d’unités concernées, la valeur associée, le transporteur, la cause racine et le statut de l’action (Ouvert, En cours, Clos).

Cette feuille permet de calculer :

un taux d’erreurs de préparation rapporté au nombre de commandes,
un taux de litiges livraison (avaries, retards),
un coût des anomalies rapporté au chiffre d’affaires logistique.

On parle alors de qualité logistique avec des éléments tangibles, et non plus seulement à partir de retours clients isolés.

4. `Performance_Transporteurs` – Service, coûts et CO₂ dans la même balance

Autre volet très logistique, absent des tableaux de bord de maintenance : la performance des transporteurs. La feuille agrège les expéditions par transporteur, mode et zone, puis calcule pour chacun :

le nombre d’expéditions,
l’OTIF (livraisons On Time et In Full),
le coût total et le coût moyen par expédition,
un coût par kilo ou par colis,
les kilomètres parcourus,
une estimation de CO₂ émis,
des scores de service et de CO₂.

Cette vue ouvre des discussions structurées avec les partenaires transport : qu’attend-on d’eux, quels engagements de service, quelles trajectoires en matière de coûts et d’empreinte carbone ?

5. `Capacite_Entrepot` – Jusqu’où les sites peuvent-ils absorber la charge ?

La feuille Capacité met en musique les mètres carrés, le nombre de palettes, les docks et les flux camions : surface par zone, capacité théorique, palettes stockées, taux d’occupation, productivité en lignes/heure, nombre de camions par jour. Un indicateur qualitatif de Niveau de saturation (Normal, Tendu, Saturé) complète le tableau.

Le tableau de bord en tire des informations synthétiques : maximum de taux d’occupation, pourcentage de zones dépassant 85 %, productivité moyenne. Ces chiffres éclairent les décisions sur les réaménagements, l’ouverture d’un mezzanine, la sous-traitance ponctuelle ou l’ajout de créneaux horaires.

6. `Dashboard` et `Synthèse_A4` – Deux niveaux de lecture, une même histoire

Le Dashboard rassemble et met en forme les principaux KPI par blocs :

flux commandes et service,
qualité de stock,
incidents logistiques,
performance transporteurs et CO₂,
capacité et saturation d’entrepôt.

Des cartes KPI, des graphiques simples (On Time vs Late, OTIF par région) et des sections thématiques permettent d’animer une revue complète de la performance.

La Synthèse_A4 joue un autre rôle : offrir sur une seule page une lecture immédiate de la période. La colonne centrale affiche les valeurs clés, la colonne de droite propose une interprétation prête à l’emploi : service en deçà ou au niveau de la cible, exactitude stock satisfaisante ou perfectible, coût des anomalies à surveiller, capacité sous tension ou maîtrisée. C’est la page qu’on imprime, qu’on joint au compte-rendu, qu’on commente avec un directeur industriel ou un partenaire.

Un baromètre humain pour mettre les équipes au cœur du pilotage

Un tableau de bord logistique qui ignore les personnes finit par produire des décisions déconnectées du terrain. Le modèle intègre donc une feuille dédiée : le Baromètre_Humain.

Chaque ressource (préparateur, cariste, chauffeur, responsable flux, planificateur transport) dispose d’une ligne avec :

le nombre de commandes traitées,
un OTIF personnel,
des heures d’activité estimées,
les heures supplémentaires déclarées,
un indice d’équilibre de charge calculé à partir de ces éléments,
une zone de ressenti et un espace de commentaire.

Ce baromètre n’a pas vocation à noter les personnes, mais à ouvrir la discussion. Une ressource qui affiche un excellent OTIF mais un indice de charge très bas et beaucoup d’heures supplémentaires signale une zone à surveiller : besoin d’appui, d’ajustement de planning, de renfort. À l’inverse, un indice très élevé sur un profil à faible charge peut indiquer un potentiel sous-exploité.

En croisant l’indice chiffré et le ressenti déclaré, le manager dispose d’un support solide pour les points d’équipe et les entretiens de suivi. La performance logistique n’apparaît plus comme une série de courbes désincarnées, mais comme le résultat d’un collectif.

Comment exploiter ce tableau de bord dans la durée ?

L’intérêt du modèle ne se limite pas à la première lecture. Il invite à instaurer un rythme de pilotage :

une mise à jour hebdomadaire des flux, des incidents majeurs et du baromètre humain,
une revue mensuelle plus complète avec la Synthèse_A4, intégrant les tendances transport, la qualité de stock et la capacité d’entrepôt,
des échanges réguliers avec les transporteurs, les approvisionneurs, la production, à partir d’un langage commun et de chiffres partagés.

Au fil du temps, le fichier peut s’enrichir de nouvelles vues, être connecté à des exports automatiques, servir de base à un futur projet BI. Il garde néanmoins une vertu précieuse : tout reste visible, modifiable, appropriable par les équipes.

Un tableau de bord logistique globale Excel avec baromètre humain ne se présente pas comme un gadget de plus. C’est un socle de pilotage qui permet de raconter l’activité logistique de manière structurée : ce que voit le client, ce que coûte la chaîne, ce qu’encaissent les sites, ce que vivent les équipes. À partir de là, les décisions cessent d’être isolées et prennent place dans une trajectoire lisible, partagée, documentée.

⬇️ La Pratique

Tableau de bord logistique globale sous Excel : modèle complet avec baromètre humain

Le modèle que nous avons créé est un tableau de bord logistique globale dans Excel, conçu comme un vrai cockpit pour un responsable logistique ou un chef de site.

Il s’organise autour de plusieurs feuilles reliées entre elles :

Flux_Commandes : c’est la base factuelle. On y retrouve chaque commande avec ses dates, son canal (retail, e-commerce, B2B), son entrepôt d’origine, son mode de transport, la date prévue et réelle de livraison, la complétude, les volumes, la valeur et le coût de transport. Des formules calculent automatiquement le statut On Time / Late et le lead time en jours.

Stocks : vue par site et par SKU avec stock théorique, stock physique, écart, jours de couverture et stock de sécurité. Le fichier qualifie chaque ligne en Sous-stock / Sur-stock / OK, ce qui permet d’identifier rapidement les références à risque pour le service ou la trésorerie.

Qualite_Operationnelle : journal des incidents logistiques (erreurs de préparation, colis abîmés, retards, mauvais adressage…). Pour chaque incident, on suit le nombre de commandes concernées, la valeur impactée, la cause racine et le statut de l’action. Cette feuille alimente des indicateurs comme le taux d’erreurs de préparation, le taux de litiges livraison et le coût des anomalies / CA logistique.

Performance_Transporteurs : synthèse par transporteur et mode (route, air, mer…) avec nombre d’expéditions, OTIF, coûts, coûts moyens, kilomètres, CO₂ estimé et scores de service / CO₂. C’est la base pour piloter les contrats transport et l’empreinte carbone logistique.

Capacite_Entrepot : vue par entrepôt et par zone (stock palettes, picking, réception, expédition…) avec capacités palettes, palettes stockées, taux d’occupation, docks, camions/jour et productivité (lignes/heure). Un indicateur Normal / Tendu / Saturé met en évidence les zones proches de la rupture de capacité.

Au centre, la feuille `Dashboard` consolide ces données en blocs de KPI :

niveau de service (On Time, complétude, OTIF, lead time), coûts (transport moyen), qualité de stock, incidents, transport & CO₂, capacité entrepôt. Des cartes KPI, des pourcentages, des moyennes et deux graphiques (On Time vs Late, OTIF par région) offrent une lecture directe de la période, paramétrable par dates.

La feuille Synthèse_A4 reprend les indicateurs majeurs sur une seule page, prêts à être imprimés et commentés en réunion. Chaque KPI chiffré est accompagné d’une phrase d’interprétation automatique (service conforme / en deçà, exactitude satisfaisante ou perfectible, capacité sous tension, etc.), ce qui facilite le compte-rendu.

Enfin, le Barometre_Humain apporte un angle rare dans les dashboards logistiques : pour chaque ressource (préparateur, cariste, chauffeur, planificateur…), le modèle calcule le nombre de commandes traitées, un OTIF personnel, estime la charge en heures et génère un indice d’équilibre de charge (0–100). Des colonnes “Ressenti” et “Commentaire” permettent de confronter ces chiffres à la réalité terrain.

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La cuisine des KPI logistiques

Derrière un taux OTIF séduisant, un joli camembert On Time / Late ou un coût de transport par commande bien aligné, il y a toujours une cuisine plus subtile qu’il n’y paraît. Chaque indicateur logistique résulte d’un choix d’ingrédients (les données), d’une recette (les formules), d’un assaisonnement (les filtres, le périmètre) et d’un dressage (la façon d’afficher le résultat). Comprendre cette cuisine, c’est éviter les KPI trompeurs et se donner les moyens de décider en connaissance de cause.

1. Les ingrédients : quelles données pour quels KPI ?

Un KPI logistique ne naît jamais de nulle part. Il repose sur des tables très concrètes :

le journal des flux commandes : dates, clients, régions, canaux, entrepôts, modes de transport, délais prévus et réels, complétude, volumes, valeurs, coûts,
les stocks théoriques et physiques, avec les écarts et les jours de couverture,
les incidents logistiques : erreurs de préparation, avaries, retards, litiges, causes racines,
la performance transporteurs : expéditions, OTIF, coûts, kilomètres, CO₂,
la capacité entrepôt : m², palettes, taux d’occupation, docks, camions, productivité.

La première étape de la cuisine consiste à clarifier ces ingrédients. D’où viennent-ils ? À quelle fréquence sont-ils mis à jour ? Quels champs sont fiables, lesquels restent approximatifs ? Un tableau de bord logistique solide commence souvent par une décision simple : « nous faisons confiance à ce fichier-là, à cette extraction-là, pour parler des flux », et pas à une multitude d’onglets épars.

2. Les recettes : comment transformer les données en indicateurs ?

Une fois les ingrédients posés, vient le temps des recettes. Un même concept – par exemple la qualité de service – peut donner lieu à plusieurs KPI :

Taux On Time : livraisons réalisées à la date prévue / nombre total de commandes,
Taux de complétude : commandes livrées en totalité / nombre total de commandes,
OTIF : livraisons à la fois On Time et In Full / nombre total de commandes.

Sur Excel, ces recettes se traduisent par des formules très lisibles : COUNTIFS pour compter, SUMIFS pour additionner sous condition, AVERAGEIFS pour calculer des moyennes filtrées. L’important n’est pas seulement le résultat, mais la transparence de la recette. Un responsable logistique doit pouvoir expliquer : « ce taux OTIF inclut telles commandes, exclut telles autres, selon telles règles ».

Même logique pour les coûts :

Coût moyen de transport par commande : somme des coûts / nombre de commandes,
Coût par kilo ou par colis : somme des coûts / poids ou nombre de colis,
Coût des anomalies : valeur des commandes affectées par un incident / chiffre d’affaires logistique.

La cuisine consiste à choisir les bons dénominateurs, à éviter les mélanges hasardeux (par exemple mélanger B2B et e-commerce sans distinction) et à documenter clairement les formules dans le fichier.

3. L’assaisonnement : périmètre, filtres, période

Un KPI logistique brut peut être “juste” et pourtant envoyer un mauvais message s’il n’est pas correctement assaisonné. Trois paramètres jouent un rôle décisif :

La période : travaille-t-on sur les sept derniers jours, le mois clos, le trimestre ? Un taux OTIF sur 8 commandes n’a pas la même valeur qu’un même taux calculé sur 800.
Le périmètre : inclut-on tous les canaux ou seulement l’e-commerce ? Toutes les régions ou une seule zone ? Tous les transporteurs ou seulement les partenaires principaux ?
Les exclusions : retire-t-on les commandes test, les litiges non imputables à la logistique, certains clients très atypiques ?

Dans le fichier, cet assaisonnement passe par des filtres explicites : dates paramétrables, choix de canaux, segmentation par région. La discipline consiste à afficher quelque part : « Les chiffres de ce dashboard portent sur telle période, tels flux, tels sites ». Sans ce cadre, la discussion dérive vite vers le “ressenti” ou la contestation permanente de la donnée.

4. Le dressage : comment présenter les KPI pour qu’ils parlent vraiment ?

Une fois calculés et filtrés, les KPI doivent encore être “dressés” pour devenir lisibles. C’est tout l’intérêt d’un Dashboard et d’une Synthèse A4 :

des cartes KPI pour les indicateurs vitaux (OTIF, lead time moyen, coût de transport, exactitude de stock, % sous-stock),
quelques graphiques simples (On Time vs Late, OTIF par région, indice de saturation par entrepôt),
des commentaires automatiques qui aident à interpréter : « service en deçà de la cible », « sous-stock fréquent », « capacité sous tension ».

Le dressage ne relève pas du cosmétique. Il conditionne la qualité du débat. Un comité de pilotage qui reçoit une Synthèse A4 claire, avec dix indicateurs hiérarchisés et des interprétations en face, parle du fond. Un comité noyé sous trente courbes mal lisibles se perd dans les détails.

5. Éviter les pièges classiques de la cuisine des KPI

Quelques pièges reviennent souvent dans la cuisine des KPI logistiques :

Additionner des réalités hétérogènes : mélanger dans un même taux des flux B2B lourds, des colis e-commerce, des livraisons express sans distinguer les contraintes.
Changer la recette sans prévenir : modifier la définition d’un OTIF ou d’un coût de transport sans le signaler ; les courbes semblent s’améliorer alors que seule la formule a changé.
Ignorer la volumétrie : tirer des conclusions sur des sous-ensembles minuscules (une région avec trois commandes dans le mois) comme si la statistique était robuste.
Oublier le temps long : commenter chaque micro-variation hebdomadaire sans regarder les tendances mensuelles ou trimestrielles.

Un bon fichier Excel aide à contenir ces dérives : définitions posées, formules visibles, zones de commentaires pour préciser les changements de méthode, graphiques construits sur des volumes significatifs.

6. Intégrer le baromètre humain à la cuisine des indicateurs

La grande originalité d’un tableau de bord logistique enrichi d’un baromètre humain tient à cette conviction : la performance ne se mesure pas uniquement en camions, en palettes et en pourcentages.

La cuisine des KPI inclut alors :

un indice d’équilibre de charge par personne (nombre de commandes traitées, niveau de service, heures supplémentaires),
des zones de ressenti où chacun peut qualifier son état : charge supportable, fatigue élevée, frustration liée aux aléas,
des commentaires libres qui contextualisent les chiffres.

Cet ajout ne transforme pas le tableau de bord en outil social, mais il empêche de piloter à l’aveugle. Une amélioration de l’OTIF obtenue au prix d’une explosion des heures supplémentaires et d’un ressenti dégradé n’a rien d’une victoire durable.

7. De la cuisine des chiffres à la cuisine des décisions

La finalité de toute cette cuisine n’est pas de produire des KPI “pour faire joli”. Le but est de structurer les décisions :

décider où concentrer les efforts : réduction des erreurs de préparation, renégociation avec un transporteur, révision des seuils de stock, réaménagement d’une zone saturée,
arbitrer entre service et coûts en connaissance de cause,
organiser le travail des équipes en tenant compte des pics de charge et du ressenti terrain,
documenter les progrès ou les reculs dans le temps, en gardant la même recette.

Un tableau de bord logistique bien construit, avec des KPI clairement “cuisinés” et assumés, devient un rendez-vous régulier : chaque période, la même structure, la même lecture, la même capacité à expliquer ce qui s’améliore, ce qui se dégrade et ce qui reste à transformer.