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Problématique

L’industrie est en constante évolution ; on assiste depuis peu à une nouvelle ère : la « 4ème révolution industrielle » aussi appelée « Industrie 4.0 ». Les avancées technologiques et numériques telles qu’elles existent actuellement, entraînent de véritables transformations qui obligent les dirigeants à revoir la manière d’appréhender leur stratégie industrielle.

Solution

Les usines de demain se doivent d’être plus « intelligentes » afin de répondre aux enjeux et aux nouveaux défis qui les attendent. Concrètement, les moyens de production doivent faire preuve d’une plus grande adaptabilité, être davantage réactifs à la demande, et une gestion plus efficace des ressources est nécessaire pour garantir sa compétitivité et sa productivité.

Flowlity s'adapte à chaque spécificité

icon Automobile

icon Aéronautique

icon Autres industries discrètes

icon Agroalimentaire

icon Pharmacie et équipements médicaux

icon Produits de consommation

Cas d’usage

Case N°1
Optimisation des stocks de composants auprès d’un fournisseur de rang 1 dans l’industrie automobile.

Flowlity est aujourd’hui utilisé pour planifier le réapprovisionnement d’un grand nom du CAC 40, fournisseur automobile de rang 1. Nous avons relevé deux défis avec cet industriel, minimiser le niveau de stock et augmenter la disponibilité des composants.

Lorsque nous lançons le déploiement de l’outil nous posons souvent la question: « Pourquoi est-il si difficile de savoir quel est le bon niveau de stock ? »
La réponse principale de notre client a été « nous donnons un horizon de commande ferme de 5 jours à nos clients alors que nous sommes engagés sur 2 mois avec nos fournisseurs ». La conséquence est que le plan d’approvisionnement doit se faire sur la base de la prévision de consommation.

Par ailleurs, nous avons entendu:

  • notre fournisseur se plaint d’un niveau de stock de sécurité trop haut car il est en consignation mais il est tout de même parfois en rupture
  • les articles que nous avons en gestion propre ont aussi un niveau de stock trop élevé
  • nos fournisseurs se plaignent de la qualité de nos prévisions de consommation
  • SAP est mal paramétré et notre planification se fait encore dans excel (chacun utilise un fichier propre et le transfert de compétences est compliqué)

Sur l’ensemble de ces points nous avons pu aider notre client.

 

automotive supply chain

automotive supply chain

Diminuer le niveau de stock global

La mise en place de Flowlity a permis une diminution du niveau de stock global de 40% à la fois sur les articles en gestion propre que pour ceux gérés en consignation.

Les fournisseurs en consignation ont ainsi vu leur niveau de stock moyen diminuer. Il a été alors facile pour eux d’accepter de suivre les demandes de notre client d’augmenter le stock de sécurité en des périodes plus risquées assurant ainsi une diminution des ruptures.

La précision des prévisions de consommation a aussi grandement augmenté grâce aux algorithmes d’intelligence artificielle. Ceci permet de communiquer aux fournisseurs un plan de réapprovisionnement plus fiable par avance.

Enfin l’outil Flowlity a su séduire les utilisateurs et managers par son interface agréable et sa facilité d’utilisation.

Nous prévoyons suite à ce succès de déployer l’outil sur un plus grand périmètre géographique.

 

Case N°2
Optimisation des stocks de produits finis

Nous nous intéressons dans le cas présent à l’optimisation des stocks de produits finis d’un industriel produisant des pièces détachées pour l’industrie médicale.

Notre client gère les stocks en consignation et GPA chez ses clients qui sont des grands assembleurs européens. Notre client possède un stock fin de ligne et un stock en GPA chez chacun de ses clients.

En utilisant Flowlity sur les données uniques de notre client et en appliquant une combinaison d’algorithmes d’intelligence artificielle, nous avons pu montrer une diminution globale des stocks de plus de 45% et une diminution des ruptures de plus de 60%.

Dans un deuxième temps, nous prévoyons de déployer Flowlity en tiers de confiance dans le but de récupérer les plans de production des différents assembleurs. Cela nous permettra d’encore augmenter les gains observés lors de la première étape.

 

 

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Danone cas d'usage

 

 

 

 

 

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