Comment relever le défi de l'optimisation des stocks de maintenance et d'exploitation ?

#stocks , #industrie , #mco

Les sociétés industrielles, quel que soit leur secteur d’activité (Métallurgie, Energie, Chimie, Produits manufacturés, Mines, Ferroviaire, Aéronautique, Automobile…) ont depuis longtemps engagé le chantier de l’optimisation des stocks des produits ou composants entrant directement dans la chaîne de valeur de leurs produits finis

Pour cela, les principaux leviers d’optimisation appliqués ont été ceux de la planification déterministe : prévisions de vente et gestion de la demande, PIC/PDP, MRP découlant de nomenclatures de production


A contrario, les stocks associés aux activités d'exploitation et de Maintien en Condition Opérationnelle (MCO), des pièces de rechange par exemple, ont plus rarement fait l’objet de démarche d'optimisation approfondie, conduisant à des ruptures parfois critiques mais aussi à de nombreux surstocks et à la nécessité de réformer de nombreuses références.

Certes, certaines démarches dites « d’Asset Lifecycle Management » conduisent à mieux maîtriser le cycle de vie des grands équipements industriels de production et en particulier les besoins des pièces de rechange associées. Elles apportent néanmoins l’inconvénient de sur-responsabiliser les services de Maintenance en oubliant que l’organisation Supply Chain doit rester maîtresse des approvisionnements et des niveaux de stock.


Dans ce contexte, les Directions Supply Chain peuvent mener des projets ciblés sur l’optimisation des approvisionnements et des stocks de MCO en intégrant les dimensions suivantes :

  • Différentiation des taux de disponibilité/service et des niveaux de stocks en fonction de la criticité des équipements et pièces stockés ;

  • Capacité, fondée sur l’historique de consommation, à calculer différemment les stocks cible grâce à des algorithmes adaptés à la classe de rotation : tournants, erratiques, dormants ;

  • Segmentation de la base article, souvent constituée de plusieurs dizaines de milliers de références stockées, pour prioriser les actions ;

  • Utilisation d’un outil interactif d’aide à la décision, qui par opposition à un outil de type « boite noire » offre 3 avantages :

  1. Objectivation des stocks cible en visualisant immédiatement les impacts d’un changement de paramètre (point de commande, stock de sécurité, taille de lot) par rapport au profil de consommation, selon la classe de rotation ;
  2. Simulation des impacts liés à une variation de la criticité/disponibilité requises et enregistrement des décisions prises pour permettre un dialogue transparent et de confiance avec les clients des stocks (maintenance, production) ;
  3. Pilotage et avancement des plans d’optimisation des stocks par rapport aux objectifs attendus par catégorie de produits et/ou par branche de l’organisation en place

Notre retour d’expérience, acquis avant tout dans l’industrie, apporte en outre une méthode de travail robuste qui a fait ses preuves, adaptée aux équipes opérationnelles de la gestion des stocks industriels, ainsi qu'un outil dédié : DataPowa Inventory Management.