Concevoir autour de la variabilité des délais de livraison : une introduction en langage simple
Lorsqu'une équipe d'achats demande à un fournisseur son délai de livraison, elle obtient généralement un seul chiffre : 14 jours, six semaines, trois mois. Ce chiffre est une moyenne. Ce qui est rarement demandé — et qui est bien plus important pour la planification des stocks — c'est de combien varie le délai réel autour de cette moyenne. Un fournisseur avec un délai moyen de 14 jours et une plage de 12 à 16 jours représente un risque d'approvisionnement très différent d'un fournisseur avec un délai moyen de 14 jours et une plage de 6 à 28 jours.
Pourquoi le délai moyen est trompeur
Les calculs de stock de sécurité dépendent de la variabilité des délais, pas seulement du délai lui-même. L'écart-type du délai de livraison est ce qui capture la variabilité. Si vous planifiez les stocks en utilisant uniquement le délai moyen et ignorez la variabilité, vous serez systématiquement en rupture de stock lors des livraisons en retard.
Comment mesurer et planifier la variabilité des délais
Collectez les données réelles de délai de livraison. Pour chaque bon de commande, enregistrez la date de commande et la date de réception. La plupart des organisations ne collectent pas ces données régulièrement.
Calculez l'écart-type du délai de livraison pour chaque fournisseur clé.
Segmentez les fournisseurs par risque de délai. Un délai long et une forte variabilité représentent le risque de stock le plus élevé.
Mettez à jour vos calculs de stock de sécurité avec les données réelles de variabilité.
Que faire quand la variabilité ne peut pas être réduite
Augmentez la fréquence des commandes plutôt que leur taille. Pour un fournisseur à forte variabilité, commander plus fréquemment en plus petites quantités raccourcit la fenêtre d'exposition.
Établissez un protocole d'accélération. Définissez le déclencheur pour l'accélération avant qu'une livraison ne soit en retard.
Qualifiez une source alternative. Une source alternative qualifiée, même si elle est utilisée peu fréquemment, est la couverture la plus efficace contre la variabilité chronique.
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