Étude de cas : Définition des objectifs de stock pour un client industriel high-tech

Un fabricant high-tech évoluant dans un environnement particulièrement volatil a vu la valeur de ses stocks grimper de façon spectaculaire en seulement deux ans. Cette hausse a entraîné un déséquilibre critique : des excédents sur certains produits, des ruptures sur d’autres. Résultat : des inefficacités majeures dans les opérations et une multiplication des frictions entre départements.

Pour faire face à cette situation, Miebach a été sollicité avec un objectif clair : identifier les causes profondes du déséquilibre, mettre en place des solutions concrètes et durables, et restaurer la maîtrise des stocks, sans compromis sur la qualité de service.

Clarifier la complexité pour reprendre le contrôle

L’entreprise était confrontée à un double paradoxe : trop de stock là où il n’était pas nécessaire, et pas assez là où il était critique. Cette situation créait non seulement des tensions internes, mais également une perte de confiance entre les équipes, chacun attribuant les problèmes à l’autre plutôt qu’aux défaillances systémiques.

Le portefeuille produit, composé de références complexes et à forte valeur unitaire, accentuait encore les difficultés, rendant la gestion d’inventaire particulièrement sensible.

C’est dans ce contexte que Miebach est intervenu : pour apporter une vision claire, poser un diagnostic structuré, et piloter une démarche ciblée de redimensionnement des objectifs de stock, au service de la performance globale.

Des décisions guidées par la donnée pour des résultats concrets

Pour transformer durablement la gestion des stocks, Miebach a mis en œuvre une approche fondée sur l’analyse avancée des données et l’introduction d’un Target Operating Model (TOM), un modèle opérationnel cible conçu pour instaurer un changement pérenne.

Les étapes clés de notre intervention :

• Analyse des causes racines :
  Identification des dysfonctionnements systémiques à l’origine des surstocks et des ruptures.
• Analyse de la variabilité de la demande et des effets promotionnels :
  Évaluation fine des incohérences dans les schémas de consommation et de l’impact réel des campagnes promotionnelles.
• Évaluation des surstocks :
  Mise en lumière des inefficacités dans les volumes commandés, en grande partie liées à des ajustements réactifs en période de crise.

Transformer les défis en leviers de performance

L’analyse a mis en évidence un surstock global de 55 %, avec des insights concrets ayant permis de déployer des actions ciblées :

• Gestion des commandes opérationnelles (10–15 %) :
  Des pénuries temporaires ont conduit à des surcommandes sans mécanismes correctifs adaptés.
• Gestion des risques (20–25 %) :
  Des pratiques de stockage inefficaces, sans appui système, ont amplifié les déséquilibres.
• Forte variabilité de la demande (20–25 %) :
  Des prévisions manuelles ont généré des écarts importants, difficiles à anticiper.

Grâce à une analyse approfondie des données et à la mise en place d’un Target Operating Model, l’entreprise a non seulement réduit ses surstocks, mais aussi posé les bases d’un cadre de gestion pérenne pour mieux piloter ses inventaires à long terme.

Ne manquez pas notre prochain article de cette série consacrée à l’inventaire : comment une Inventory Control Tower peut transformer en profondeur la gestion des stocks.

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