Optimiser le placement des stocks : étude de cas dans le retail avec les modèles TCTS

Un acteur majeur du retail, gérant plus de 20 entrepôts et un portefeuille de plus de 25 000 références, faisait face à un défi stratégique : optimiser le positionnement de ses stocks à travers son réseau logistique. L’entreprise devait trancher entre trois options : centraliser les stocks, les répartir régionalement, ou livrer directement les marchés.

À cette complexité s’ajoutaient des variables majeures : saisonnalité de la demande, campagnes promotionnelles et manque de visibilité sur les coûts logistiques réels.

Pour répondre à ces enjeux, l’entreprise s’est tournée vers Miebach afin de mettre en œuvre des modèles Total Cost to Serve (TCTS). Cette approche a permis de transformer en profondeur la stratégie de placement des stocks, générant des bénéfices financiers et opérationnels significatifs.

Complexité opérationnelle et pression sur les coûts

Dans un environnement retail hautement concurrentiel, l’entreprise devait faire face à plusieurs défis majeurs :

• Équilibrer niveau de service et maîtrise des coûts :
  Avec plus de 20 centres de distribution, chaque décision de placement de stock avait un impact direct sur les coûts de transport, l’occupation des entrepôts et la fiabilité du service.

• Manque de transparence sur les coûts :
  Difficile pour l’entreprise d’avoir une vision claire du coût total de service, de l’approvisionnement jusqu’au client final, rendant toute optimisation complexe.

• Variabilité saisonnière et promotionnelle :
  L’adaptation des stratégies de placement aux pics saisonniers et aux campagnes promotionnelles restait un défi récurrent.

• Sous-utilisation de l’entrepôt central : 
  Des références à faible rotation, pourtant de grande valeur, occupaient l’espace dans les entrepôts régionaux, alors que l’entrepôt central restait largement sous-exploité.

Optimiser le placement des stocks grâce aux modèles TCTS

Le projet s’est articulé autour de la construction d’un modèle TCTS robuste (Total Cost to Serve) afin d’évaluer et d’optimiser le placement des stocks. Cette approche a permis au distributeur de prendre des décisions éclairées, basées sur les données, en conciliant efficacité économique et exigences de service.

Les axes clés de l’analyse ont été les suivants :

1. Analyse complète des coûts

Le modèle TCTS a offert une vision détaillée des coûts à chaque étape de la supply chain, du fournisseur jusqu’au point de vente. Les coûts de transport, de stockage et de manutention ont été analysés pour les options de centralisation, de distribution régionale et de livraison directe au marché.

Enseignements clés :

• Identification précise des maillons les plus coûteux de la chaîne logistique
• Comparaison du coût de service par SKU, client et canal
• Simulation de scénarios pour arbitrer entre centralisation et régionalisation des stocks

2. Prise de décision basée sur des scénarios

Grâce au modèle TCTS, l’entreprise a pu évaluer différentes stratégies de placement des stocks selon plusieurs scénarios :

• Entrepôt centralisé : idéal pour les produits à forte valeur et faible rotation, optimisant l’espace et réduisant les coûts de stockage.
• Entrepôts régionaux : préférables pour les références à forte rotation nécessitant des délais de livraison courts.
• Livraison directe au marché : utilisée pour les volumes importants lors des campagnes saisonnières, afin de minimiser les temps de transit.

3. Ajustements dynamiques selon la saisonnalité et les promotions

Le modèle TCTS a permis à l’entreprise de procéder à des ajustements en cours d’année, en transférant les stocks entre entrepôts centraux et régionaux en fonction des campagnes promotionnelles ou des pics saisonniers.

Des résultats concrets, durables et stratégiques

La mise en œuvre des modèles TCTS a permis au distributeur d’atteindre des gains significatifs, à la fois financiers, opérationnels et organisationnels :

• Visibilité complète sur les coûts
  Une transparence totale sur l’ensemble des coûts logistiques, du fournisseur jusqu’au client final, a permis une planification plus fine et des décisions plus éclairées.
• Réduction à deux chiffres des coûts de transport
  En optimisant les itinéraires et en consolidant les expéditions, l’entreprise a réalisé des économies substantielles sur ses flux logistiques.
• Optimisation de l’utilisation des entrepôts
  Le recentrage des produits à faible rotation vers l’entrepôt central a libéré de l’espace dans les sites régionaux pour les articles à forte demande.
• Agilité renforcée face aux pics de demande
  Grâce à une gestion dynamique des stocks, l’entreprise a gagné en flexibilité pour répondre aux variations saisonnières et aux opérations promotionnelles.
• Amélioration du niveau de service
  Le positionnement optimisé des stocks a permis d’assurer une meilleure disponibilité produit, tout en respectant les délais de livraison.
• Un cadre pérenne pour l’amélioration continue
  Au-delà des résultats immédiats, l’entreprise dispose désormais d’un modèle robuste pour poursuivre ses efforts de réduction des coûts et de performance durable.

 A New Era of Inventory Management

Through the implementation of TCTS Models, the retailer successfully transformed its inventory placement strategy. The project demonstrated the power of a data-driven approach to balance service levels, costs, and operational flexibility. By gaining cost transparency and enabling dynamic placement adjustments, the retailer unlocked significant efficiencies and competitive advantages.

This case highlights how strategic inventory placement can address complex supply chain challenges and deliver sustainable results for the future.

Stay tuned for more success stories on leveraging innovative tools and frameworks for supply chain optimization.

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