Dans le cadre de son expansion, AGILEA a été amené à participer à la conférence TOCICO en juillet 2017. TOCICO est un organisme de certification. Il propose annuellement une revue d’études de cas et des nouvelles pratiques associées à la Théorie des Contraintes. AGILEA a eu l’honneur d’intervenir sur les approches Chaîne Critique et Fabrication. Dans les prochains mois, nous vous proposons de revenir sur les différentes présentations qui ont marqué cette conférence annuelle.
Lors de cette conférence, la société KOEL a décrit l’application de la Théorie des Contraintes à un environnement de distribution. La société fabrique des moteurs Diesel qui servent de pompes à eau dans des pays reculés, en Inde notamment.
L’enjeu n°1 de cette entreprise est le positionnement des stocks.
En effet, la société travaille sur deux flux majeurs ; la livraison auprès de distributeur de pièces de « série » d’une part, et la livraison de pièces détachées d’autre part. Ici, nous appellerons « série » une quantité très faible d’un produit connu par le public client.
En Inde, le marché de ce type d’activité repose sur la réactivité. En effet, l’eau qui est repérée doit être extraite le plus rapidement possible pour servir aux populations. Compte tenu que le réseau de distribution/transport en Inde est un enjeu en soit, il est vital d’avoir des produits disponibles quasiment immédiatement ; mais aussi être capable de produire le plus rapidement possible un moteur spécifiquement demandé.
La société dans cette configuration avait des problèmes importants ; en effet, le taux de livraison était d’environ 50%, avec un carnet de commande en retard d’environ 30%. De plus le cycle de commande était aux alentours du mois ; sachant que la demande était à l’échelle d’une à deux semaines.
Compte tenu que l’entreprise voulait maximiser ses produits dans tous les points du réseau, l’entreprise s’est lancée dans une utilisation unilatérale des prévisions, en les considérant comme des commandes fermes ! Cette attitude a engendré des comportements en fabrication qui étaient « anti-flux » ; augmentation des tailles de lot, investissement élevé dans des machines capables de faire des regroupements, etc. A cela, il faut ajouter des coûts de transport élevés pour aller dans certaines zones rurales.
Une des conséquences observées était la rupture des produits en certains endroit, mais en surstock ailleurs.
Avant de mettre en œuvre la solution technique, la société s’est d’abord concentrée à changer les règles et hypothèses erronées du système. Ainsi, le positionnement des stocks a été retravaillé et les règles de fabrication ont été revues. Cette reconfiguration a permis une amélioration significative du taux de service : de 50% à 90% en l’espace de quelques semaines. Le problème restait l’utilisation des prévisions. En effet, les pics de demande étaient très forts et le système de management de la prévision n’intégrait pas clairement ces aspects.
L’utilisation des Buffers Physiques de la TOC a permis de résoudre ces aspects. En effet, les buffers TOC sont des min/max dynamiques. Ils sont calculés en se basant sur la Consommation Moyenne Journalière (CMJ). Et sont dimensionnés par rapport au risque de variation de demande. Enfin ils sont revus en fonction du nombre de pics intégrés, comme suggéré dans le livre de Eli Goldratt, Haystack Syndrom.
Avec cette approche technique, les résultats se sont consolidés et ont permis une nette amélioration des finances, avec l’augmentation de 25% du Working Capital.
Malgré ces résultats et la croissance associée, l’entreprise avait encore de la capacité disponible ! Ainsi l’entreprise a construit ce que les adeptes de la TOC appellent une « Maffia Offer ». Elle a développé une offre autour du lancement des nouveaux produits uniquement, basé sur le paiement de pénalités en fonction du taux de disponibilité chez le distributeur. Si l’entreprise ne maintient pas un niveau de disponibilité le plus en aval possible, là où les variations sont plus fortes et imprévisibles, alors la société offre un discount à deux chiffres aux distributeurs !
Cette offre a permis de capturer une quantité de clients très importants, lui permettant une croissance d’environ 35% l’année suivante de l’implémentation.
positionnement des stocks
