Application web fournissant une liste des
stocks électroniques susceptibles de comporter des erreurs dans le but d’optimiser l’inventaire tournant. Permet aux employés de se concentrer sur les produits ayant vraiment besoin d'être recomptés et d’ignorer les autres. Basée sur une analyse statistique avancée des contrôles de stocks antérieurs. Bien plus performante que les inventaires tournants classiques.
Parfaite pour les points de vente ou les entrepôts dont les inventaires sont souvent erronés. Automatisation complète, pas d'expertise statistique requise. Phantomscan exploite les données historiques exportées à partir de votre système de gestion des stocks et génère des rapports web.
Dans les grandes lignes
Les stocks électroniques erronés sont un des problèmes récurrents dans la distribution et la logistique. Les études (cf.(1) et (2)) démontrent qu'au niveau des points de vente jusqu’à
65% des stocks électroniques peuvent être en décalage avec les marchandises réellement disponibles dans leur lieu de stockage attendu. Cependant, presque tous les systèmes de gestion des stocks utilisés de nos jours reposent sur l'hypothèse que les enregistrements de stocks sont fiables.
Un
stock fantôme est souvent la cause première d’un
inventaire erroné. Les origines du problème de stock fantôme sont nombreuses : erreurs de réapprovisionnement, vol à l'étalage, gestion des marchandises endommagées inappropriée, ...
L’approche traditionnelle permettant de rectifier ces stocks électroniques erronés est l’
inventaire tournant. S'il est vrai que ces contrôles peuvent améliorer la précision de l’inventaire, leur exécution telle qu'elle est généralement pratiquée prend un temps considérable. Par conséquent l'économie réalisée par toute amélioration même marginale de la précision de l'inventaire est forte.
Phantomscan, par contraste avec l'aspect purement manuel de l'inventaire tournant classique, exploite des
analyses statistiques avancées dont le but est d’ajuster finement l'ordre de priorité des contrôles de stocks afin de permettre aux équipes de tirer profit au maximum de chaque minute passée à faire un recomptage manuel, en commençant par les articles qui en ont le plus besoin. Phantomscan
prévoit la précision de chaque stock électronique.
PhantomScan diffère à la fois de
la prévision du stock et de
la détection de ruptures de stock. Phantomscan aide les distributeurs à prioriser leurs inventaires tournants. Par comparaison, la prévision du stock prend pour hypothèse que les stocks électroniques sont corrects, tandis que Shelfcheck permet de réagir aux problèmes causant une chute des ventes. Ces trois applications sont complémentaires.
Comment Phantomscan fonctionne ?
Le défi que Phantomscan relève est simple :
chaque minute passée à faire l’inventaire et à recompter devrait générer le plus de corrections de stocks possibles pour maximiser le ROI de ce contrôle des stocks.
Les règles de contrôle traditionnelles exploitent des méthodes plutôt naïves, comme l’
analyse ABC en concentrant l’essentiel de l’effort de recomptage sur les articles à forte rotation. Cependant, nous avons découvert que ces règles étaient peu efficaces dans leur utilisation de la main d'oeuvre.
Phantomscan analyse toutes les
corrections de stocks antérieures afin de prévoir quels articles ont besoin d'être rapidement recomptés. En effet, des stocks erronés ne sont pas le fruit du hasard, ils correspondent à diverses règles de comportement :
- certaines catégories sont bien plus sensibles aux erreurs de stocks que d’autres,
- des événements tels que les promotions peuvent générer une augmentation forte des erreurs,
- le fait même de recompter manuellement peut parfois introduire des imprécisions non négligeables,
L’analyse des problèmes observés dans le passé permet à Phantomscan de déterminer avec précision les zones ayant le plus besoin d'un recomptage manuel ; elle permet également d’optimiser la fréquence de ces derniers.
De plus, Phantomscan
maximise la productivité en permettant aux équipes de se concentrer sur les
articles ayant un stock disponible attendu bas au moment de l’inventaire. En effet, le temps nécessaire pour recompter est quasiment proportionnel au nombre d’unités à prendre en compte : moins il reste d'articles en stock, plus le compte est rapide. Ainsi, pour maximiser la productivité de l’employé, Phantomscan prend en compte la durée attendue qui sera nécessaire au recomptage.
Débuter
Phantomscan est encore à la phase bêta et son usage est restreint. Pour commencer à utiliser ce produit, il vous faudra d'abord prendre contact avec nous. Il vous suffit pour cela d’envoyer un e-mail à
contact@lokad.com.
Données nécessaires à Phantomscan (plus l’historique remonte loin, meilleure est l'analyse). Les données sont généralement envoyées à Lokad avec des mises à jour incrémentales :
- (obligatoires) Quantités vendues par magasin par produit.
- (obligatoires) Niveaux de stocks par magasin par produit.
- (obligatoire) Liste des précédentes corrections de stocks électroniques.
- (obligatoire) Listing du catalogue de produits avec familles, sous-familles, ...
- (facultatifs) Réapprovisionnements par magasin par produit
- (facultatifs) Marqueurs promotion par magasin par produit
L’observation des motifs de réapprovisionnement des magasins peut aider à prévoir plus précisément les erreurs sur le stock. De même, les promotions tendent à générer des erreurs supplémentaires sur le stock.
Les données sont transférées à Lokad par le biais de fichiers plats (TSV) sur un FTP. Nous commençons généralement par faire une démonstration (POC) pour un ou plusieurs magasins.
Références
(1) DeHoratius, N. and A. Raman (2004). “Inventory Record Inaccuracy: An Empirical Analysis.” University of Chicago Graduate School of Business Working Paper.
(2) Thomas W. Gruen, Ph.D., University of Colorado at Colorado Springs, USA and Dr. Daniel Corsten, IE Business School Madrid (2008). “A Comprehensive Guide To Retail Out-of-Stock Reduction In the Fast-Moving Consumer Goods Industry”
Même si, en général, on suppose que le suivi informatisé des stocks au niveau d’une SKU est assez précis, nous avons retrouvé des divergences dans 65% des 370 000 enregistrements de stocks que nous avons rassemblés à travers différents magasins d’une chaîne d'un des leaders de la distribution. DeHoratius et Raman (2004)
15% des enregistrements de stocks de Gamma, soit près de 55 000, comportaient une erreur absolue de huit unités ou plus, soit plus de la moitié de la quantité moyenne cible du stock conservé en linéaire pour cette SKU dans un magasin donné. Globalement, la valeur des stocks reflétée par ces enregistrements erronés représentait 28% de la valeur totale des stocks disponibles prévus. DeHoratius et Raman (2004)
Nous avons identifié différents problèmes au niveau du magasin à l’origine de l’imprécision constante du logiciel de gestion des stocks (en particulier les stocks disponibles). Le niveau d’erreur constante sur le stock était étonnant, en effet, la précision du stock (stock perpétuel correspondant exactement au stock disponible) n’était que de 32 à 45% dans les quatre études que nous avons menées ou examinées. Gruen and Corsten (2008)
