Comment améliorer la gestion des stocks de votre magasin ?

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Temps de lecture : 6 minutes

Les pure players sont de plus en plus nombreux à investir dans des points de vente physiques. On peut par exemple citer l’exemple d’Hema Fresh, le supermarché hybride innovant du géant chinois Alibaba ou encore le rachat de Whole Foods Market par Amazon en juin 2017. De leur côté, les retailers « traditionnels » passent de plus en plus à des modèles de commerce unifiés, dans lesquels les points de vente deviennent aussi des centres de distribution (click & collect).

Aujourd’hui, tous doivent répondre aux mêmes challenges :

  • Limiter les ruptures de stock. Le format « hyper » est en déclin et les retailers privilégient la proximité. Les points de vente sont de plus en plus petits et passent de dizaine de milliers d’articles à quelques milliers. Avec des espaces de stockage de plus en plus limités, le réassort doit être toujours plus pertinent au regard de la population visée.
  • Mettre en place la supply chain la plus agile possible. On voit de plus en plus de modèles ou le shipping ne se fait plus à partir d’entrepôts nationaux ou régionaux, mais de point de vente à point de vente, ces derniers devenant donc également des espaces de stockage.
  • Répondre à la problématique du dernier kilomètre. Sur les grandes agglomérations notamment, il s’agit de mettre en place des solutions permettant de livrer à domicile en très peu de temps. La réponse peut tout aussi bien prendre une forme futuriste avec des drones, par exemple, ou plus concrète, avec des livreurs à vélo, comme le propose déjà Carrefour.

Face à tous ces défis, la nécessité de mettre en place une stratégie omnicanale est évidente, avec un objectif simple : arriver à offrir le bon produit, via le bon canal, dans le temps le plus court possible. Des études montrent qu’une stratégie omnicanale efficace nécessite au moins 90% de précision sur les stocks. Or, dans le retail traditionnel (vs. e‑commerce), cette précision approche plutôt les 65%… Pour les retailers, mieux gérer les stocks – notamment pour éviter les ruptures aux moments cruciaux – est donc essentiel, et sans doute le premier motif de transformation de la chaîne logistique. Cette meilleure visibilité sur les stocks passe par exemple par :

  • L’utilisation de l’IoT, du RFID ou de tags de tracking pour suivre les articles tout au long de la chaîne logistique (96% des retailers pensent intégrer cette technologie à leur chaîne logistique) – des dispositifs qui permettent par ailleurs d’assurer la traçabilité et la certification des produits, notamment dans les secteurs qui doivent lutter contre la contrefaçon, comme le luxe et le médical.
  • L’utilisation d’un système centralisé accessible facilement à vos collaborateurs en contact direct avec les clients, afin de les tenir au courant à la minute près des modifications (par exemple, en cas de grève ou d’intempéries retardant une livraison).
  • L’analyse des données et l’utilisation de l’IA, et plus spécifiquement du machine learning, qui peut également vous permettre de mieux prévoir les demandes, de restocker en conséquence, et d’établir des scénarios prédictifs (forecasting).

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Ce guide vous présente ces diverses solutions à travers trois grands axes : 1) Simplifier la vie des entrepreneurs ; 2) Garantir l’activité et la performance ; 3) Favoriser l’innovation

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Quelles technologies pour optimiser votre gestion des stocks ?

A l’occasion de la NRF 2018, Mojix a exposé plusieurs de ses solutions fondées sur les technos IoT, RFID ou même blockchain. L’entreprise a notamment mis en place avec le retailer américain The Shoe Box tout un dispositif RFID, capable de transmettre des données vers les services blockchain d’Azure afin d’assurer une excellente visibilité sur les stocks et de proposer aux clients des applications destinées à améliorer leur expérience.

En général, l’approvisionnement d’entrepôts et la logistique marchandises sont des fonctions principales de la gestion de production. Mais les méthodes d’inventaire ne peuvent plus se limiter à l’utilisation de fiches et à une bonne organisation du placement des marchandises, les bonnes méthodes numériques mises en place dans les magasins étant bien loin des fiches pratiques. Ainsi, dans l’optique de la rendre plus efficace, la supply chain doit bénéficier d’une optimisation de l’approvisionnement de l’entrepôt basée sur des méthodes de gestion et de réapprovisionnement déployées au moyen d’un logiciel de gestion. Alors que le réapprovisionnement des entrepôts et magasins repose sur un inventaire permanent, le but de la gestion de la logistique marchandise est de s’assurer que les différentes consommations pour la production sont satisfaites en temps et en quantités le plus fidèlement possible. 

De plus, la gestion des magasins intègre les coûts des charges de stockage et la prise en compte du risque de défaillance du système d’inventaire. Afin de gérer de grandes quantités de stockage, il faut procéder en permanence à un contrôle efficace des fonctions de gestion de magasin et d’inventaire. La gestion d’entrepôt épaulée par les nouvelles technologies de la supply chain font se renouveler les pratiques et les méthodes des organisations. Ainsi, avec un niveau d’interopérabilité qui garantit la satisfaction des besoins de production avec les fournisseurs, les nouveaux outils de la composante logistique sont au point. Ce sont des méthodes pour gérer une chaîne logistique intelligente et prédictive qui facilitent l’inventaire des magasins.

La composante logistique fait également partie intégrante des critères de la solution développée par Neal Analytics pour Arca Continental, producteur et distributeur des boissons Coca-Cola pour l’Amérique Latine. Ce nouveau modèle s’appuyant sur du machine learning est capable de déterminer les raisons d’une hausse ou baisse des ventes en fonction d’une centaine de critères exogènes et endogènes (météo, campagnes concurrentes, ruptures de stock…), ce qui permet par la suite de calculer l’impact de l’activation de plusieurs leviers (changement de prix, réseaux sociaux, pression publicitaire…) sur ces mêmes ventes. Il est ensuite possible d’adapter ces leviers afin d’optimiser le réassort, le placement et les prix de ses produits, et in-fine les revenues.

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Une chaîne logistique connectée peut aussi passer par l’utilisation d’une application cloud unifiée pour remplacer les EDI (méthode d’échange électronique de data entre systèmes business). C’est ce qu’a mis en place l’entreprise de logistique Legacy, remplaçant ses 16 EDI on premises par Azure App Logics, une solution hébergée sur le cloud. A la clé, un gain de productivité, comme l’explique Jim Heidegger, Vice-Président des technologies d’information de Legacy :

« Au lieu de rentrer manuellement des données complexes dans les EDI, nous utilisons le workflow Logic App, pour un onboarding des clients 70% plus rapide et une réduction des coûts de 50%, un énorme avantage compétitif. »

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Comment relever les challenges de la supply chain 4.0 ?

Les sujets autour de la supply chain connectée impliquent de multiplier la présence de capteurs : dans les points de vente, dans les entrepôts, dans les véhicules, et même chez les partenaires. Cela nécessite d’avoir la capacité de venir collecter ces informations, de les agréger et de les stocker pour pouvoir ensuite les mobiliser dans des projets d’IA et de machine learning, afin de déployer des modèles prédictifs et intelligents.

Pour les retailers, il s’agit d’investissements significatifs, qui exigent le développement de nouvelles compétences parmi les collaborateurs de l’entreprise, particulièrement chez les managers en point de vente. Le premier challenge pour une organisation sera donc de former ses équipes aux nouveaux usages mis en place (ou de recruter de nouveaux talents). Utilisation des devices, bonnes pratiques, adaptation au travail assisté par IALa transformation d’une chaîne logistique est donc aussi un enjeu RH.

Pour extraire des insights de qualité à partir de ces data collectées, le management lié à vos data doit également être à la hauteur des objectifs. Cela nécessite des collaborateurs formés aux enjeux et aux technologies d’analytics (tri des data, adéquation des déploiements technologiques aux objectifs business, management et sécurité de la data, etc.). C’est à cette condition seulement que vous pourrez tirer de véritables avantages compétitifs de ces flux de data.

Autre clé de réussite ? Permettre à l’IT et aux métiers de travailler de concert. Les métiers peuvent ainsi apporter leur expertise (fonctionnement actuels, limites de l’existant, pain points…) tandis que l’IT fixe un cadre qui s’appuie sur l’écosystème technologique, les contraintes légales et la sécurité… Intégrer les métiers dès le départ permet aussi de faciliter la prise en main en aval, avec des collaborateurs qui peuvent, par la suite, devenir ambassadeurs en interne.

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