De nombreuses entreprises s’efforcent d’éviter les surstocks tout en répondant aux variations de la demande. Les entreprises saisonnières ont particulièrement du mal à gérer les fluctuations de la demande sans dépenser trop d’argent en stock ou provoquer des pénuries qui incitent les clients à chercher d’autres options.
Les longs délais d’exécution aggravent ces problèmes, d’autant plus qu’il est difficile de faire des prévisions précises plusieurs mois à l’avance.
L’année dernière, les responsables de la chaîne d’approvisionnement du fabricant de thé ukrainien Monomax ont décidé qu’il était temps de changer. Avec des matières premières dont les délais de livraison étaient supérieurs à trois mois – et un système hétéroclite de feuilles de calcul Excel, de calculs ERP et aucune capacité de gestion centralisée des données – ils avaient depuis longtemps du mal à planifier les stocks. Ils ont commencé à chercher une nouvelle méthodologie qui pourrait les aider à gérer la saisonnalité de la chaîne d’approvisionnement.
La méthode DDMRP s’est démarquée parce qu’elle ne nécessite pas de prévisions détaillées pour donner d’excellents résultats. Au contraire, selon Vladimir Ropalo, directeur de la chaîne d’approvisionnement de Monomax, elle offre un modèle de gestion qui peut facilement absorber les pics et les baisses de la demande. Les avantages sont apparus peu après que l’entreprise a mis en œuvre Replenishment+, la principale solution DDMRP du secteur.
« Nous avions l’habitude de nous réunir chaque semaine pour planifier la semaine suivante à l’aide de feuilles Excel », explique Vladimir. Désormais, le responsable de la production prend des décisions rapides sur la base des données de Replenishment+. Les commandes pour les fournisseurs et la production ont été automatisées, et l’entreprise a pu maintenir le même niveau de stock dans une période où les ventes ont augmenté de 60 %.
Pour en savoir plus sur la façon dont Replenishment+ a aidé Monomax à gérer la saisonnalité de la chaîne d’approvisionnement, consultez notre étude de cas.
