OLIVER’STORE

• Granularity of planning

• Planning flow : demand vs order vs demand

• Setup Supply Chain

ATO / Appro MP , des stores fait à la commande

• Biggest decision factors

• Supply collaboration

• Painful and most time consuming activities during planning

Les plus gros problèmes c’est la fiabilité de l’Excel

Erreur de saisie, trop lié à l’humain (Par ex copier-coller de prévision)

2500 / 3000

• Outil

On rentre des prévisions de besoins MP, horizon défini,

2 ERP, ils ont du mal à communiquer en dynamique, c’est très lourd

Prévisions MP faites dans Excel à partir des histo ventes PF mais on introduit dans l’outil direct les prév MP

Macro BOM

“On veut un outil qui se connecte direct à l’ERP en temps réel”

“Pouvoir voir les historiques et analyser les prévisions”, regarder le portefeuille de commande

Analyser les sur-performances & les sous-performances de prévisions

Beaucoup de fichiers Excel pour alerter sur les risques

Sujet KPI :

Objectifs clairs ?

En ce moment on se sur-stocke beaucoup, on cherche à estimer notre stock parfait

Forte saisonnalité,

Avoir une planification plus fine pour anticiper la saisonnalité, et prendre le bon risque au bon moment

Prévision de ventes par mois.

Le groupe ne fait pas de sur-mesure, on sait que les outils standard ne sont satisferont pas

Reception à la semaine, magasinier à la semaine, fréquence semaine. On se met d’accord sur des dates de réception (jour de livraison)

Délai d’appro de 1 semaine à quelques mois

Le lundi on traite tel fournisseur, puis le mardi un autre

On communique des estimations sans s’engager

Objectif : remplacer les fichiers Excel

Classification ABC, gestion par alerte

Outil diapason

—> Machine Learning ++

“Plus pointu que ce que je pensais, minimaliste dans les informations”

Comment ça se lie avec la production ? Sujet MRP.

Interfaçage