Gestion des stocks optimisée grâce « Machine Learning »

Situation initiale

Bossard SA est spécialisée dans les techniques d’assemblage et, en tant qu’entreprise de logistique, est rattachée à un réseau d’approvisionnement et de distribution international. L’entreprise offre une quantité énorme de pièces B et C, ce qui pose la gestion des stocks devant un défi complexe et déterminant. La consommation de produits évolue constamment, ce qui exige beaucoup d’adaptation au niveau de la quantité et de la fréquence des commandes.

La disponibilité des pièces B et C peut être fortement augmentée à l’aide d’un algorithme, malgré des faibles stocks et moins de commandes. L’objectif du projet constituait à optimiser les stocks de grande quantité en collectant et analysant des données numériques.

Application

• Dans le passé, les quantités à commander devaient être mises à jour manuellement.
• Des capteurs de poids sur les conteneurs enregistrent avec précision l’état des stocks et cartographient exactement les données de consommation ainsi que le suivi des stocks.
• Il a été possible avec le temps et grâce à l’analyse des données de développer et d’optimiser un algorithme en plusieurs itérations. Ce n’est qu’au moment où ce dernier était plus performant que l’homme au niveau de tous les facteurs - inventaire, fréquence des commandes et rupture de stock, qu’il a été appliqué.
• Les irrégularités au niveau du suivi des stocks sont enregistrées et prises en considération.
• En cas de manipulations involontaires, p.ex. si une quantité de matériel trop élevée a été achetée et doit être retournée, les niveaux de stock effectifs doivent être actualisés.

Bénéfice

La disponibilité des pièces B et C est fortement augmentée malgré des faibles stocks et moins de commandes. Cela permet de libérer du capital et de réduire les coûts en diminuant le nombre de commandes.

Informations supplémentaires

Apprendre à un algorithme quelles situations il doit prendre en considération et lesquelles il ne doit pas étant donné qu’elles ne sont que des exceptions, est un défi particulier. Le bon sens fait défaut aux machines.