Client : Bernard Controls, un fabricant industriel international, leader dans la conception et la fabrication de servomoteurs électriques et des technologies de contrôle associées.

Contexte et Enjeux :

En 2018, dans une démarche d’amélioration continue et d’optimisation de son Besoin en Fonds de Roulement (BFR), Bernard Controls a souhaité revoir en profondeur ses processus d’approvisionnement. L’objectif principal était d’identifier les leviers permettant de réduire significativement les niveaux de stocks (composants, sous-ensembles et produits finis) tout en maintenant, voire améliorant, le niveau de service et la réactivité face à la demande client.

L’analyse devait porter à la fois sur l’efficacité des processus opérationnels en place et sur la pertinence des politiques de gestion des stocks appliquées au portefeuille d’articles.

Mon Intervention :

J’ai conduit une mission de diagnostic et de recommandation structurée autour de deux axes complémentaires :

1. Analyse Qualitative des Processus d’Approvisionnement :

   • Immersion dans le processus quotidien via des entretiens avec les équipes approvisionnement et l’observation des flux de travail.
   • Analyse du fonctionnement « bicéphale » existant, combinant l’utilisation de l’ERP standard pour certains articles et une logique DDMRP (Demand Driven MRP) gérée via un outil externe (Excel) pour d’autres.
   • Identification des points forts (gestion différenciée possible) mais aussi des points faibles de cette organisation : complexité opérationnelle, risques liés aux interfaces manuelles entre les systèmes, manque d’anticipation sur les articles gérés par l’ERP seul (absence de prévisions), et difficultés d’appropriation des propositions systèmes par les équipes.

2. Analyse Quantitative des Données (Stocks et Consommations) :

   • Collecte et traitement des historiques de consommation et des niveaux de stocks sur l’ensemble du portefeuille (Produits Finis, Composants, Sous-ensembles, avec un focus sur les articles à long délai d’approvisionnement).
   • Segmentation fine des articles basée sur leurs profils de consommation réels, en croisant les volumes consommés et la variabilité de cette consommation (méthode type « Horses, Mules, Jack Rabbits, Mad Bulls »).
   • Analyse de la structure du stock en valeur et en quantité, mise en regard des profils de consommation pour identifier les incohérences et les zones de sur-stock (ex : part importante de la valeur sur des articles peu consommés et/ou très variables, présence de stocks sans consommation récente) ou de sous-stock potentiel.
   • Vérification de la cohérence entre le mode de gestion appliqué à chaque article (DDMRP vs. ERP standard/Min-Max) et son profil de consommation réel.

3. Synthèse et Recommandations :

   • Consolidation des constats qualitatifs et quantitatifs pour établir un diagnostic partagé.
   • Mise en évidence du potentiel d’optimisation lié à la part importante d’articles stables (« Horses », « Mules ») pouvant faire l’objet de prévisions.
   • Formulation de recommandations claires visant à :
     • Simplifier et fiabiliser le processus d’approvisionnement global.
     • Mettre en place un processus de prévisions ciblé sur les segments d’articles pertinents.
     • Revoir et adapter les politiques de gestion de stock (stocks de sécurité, règles de réapprovisionnement type Min/Max ou DDMRP) pour chaque profil de consommation identifié, afin d’aligner les niveaux de stock sur la demande réelle et les objectifs de service.
     • Définir une trajectoire d’amélioration et les prochaines étapes (ateliers de définition du processus cible, approfondissement des analyses de paramètres).

Résultats et Valeur Apportée :

• Diagnostic Précis et Factuel : Fourniture d’une analyse claire des inefficacités du processus d’approvisionnement et des causes profondes des niveaux de stocks jugés trop élevés, basée sur des observations terrain et des données chiffrées.
• Visibilité Accrue sur les Stocks : Mise en lumière, via la segmentation volume/variabilité, de la structure réelle du stock et des gisements d’optimisation (surstock, stock dormant, incohérences de gestion).
• Recommandations Opérationnelles : Proposition d’un plan d’action pragmatique pour rationaliser les processus, introduire des prévisions là où c’est pertinent, et adapter les politiques de stock de manière différenciée et data-driven.
• Fondations pour la Réduction des Stocks : Création des bases nécessaires pour engager une démarche structurée de réduction des stocks, en agissant sur les processus et les paramètres de gestion de manière ciblée.

Cette mission démontre ma capacité à combiner analyse de processus et analyse de données pour diagnostiquer des problématiques de stocks et proposer des solutions concrètes d’optimisation des approvisionnements dans un contexte industriel.