Réduire les ruptures et les niveaux de stockavec Flowlity

Oui, Flowlity convient aussi bien aux modèles de production sur stock (MTS) qu’aux modèles sur commande (MTO). En mode Make-to-Stock, la solution utilise ses algorithmes de prévision pour projeter la demande future et recommander des niveaux de stock optimaux, comme pour n’importe quel produit stocké. Elle calcule par exemple des stocks de sécurité dynamiques pour assurer un niveau de service élevé tout en minimisant le stock dormant. En mode Make-to-Order, où la production ou l’approvisionnement se déclenche uniquement à la commande client, Flowlity s’adapte en utilisant les commandes fermes comme entrée de la demande. Dans ce cas, l’outil va surtout optimiser les composants, matières premières ou produits intermédiaires nécessaires pour honorer ces commandes dans les délais, en veillant à la disponibilité des approvisionnements en amont. Flowlity peut gérer des workflows hybrides où certaines références sont en MTS (stock constitués sur prévision) et d’autres en MTO (produites ou achetées à la demande), ce qui est fréquent dans l’industrie et la distribution. Grâce à des paramétrages flexibles, vous pouvez définir par article ou par famille de produits le mode de planification approprié, et Flowlity ajustera son comportement en conséquence. En résumé, que vous ayez besoin de planifier sur stock ou sur commande, l’outil assure un pilotage optimal des ressources et des stocks, s’alignant sur votre modèle opérationnel.

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Oui, nous pouvons accompagner la classification ABC/XYZ de vos articles. Flowlity sait gérer les priorités entre produits à forte valeur/rotation et ceux à faible impact, afin d’adapter les stratégies de planification. L’analyse ABC classe les références par importance (ex : A = 20 % des produits représentant 80 % de la valeur) tandis que l’analyse XYZ les classe selon la régularité de la demande (ex : X = demande régulière, Z = demande très fluctuante). En combinant les deux (matrice 9 cases), on obtient des catégories comme AX (produits critiques, demande stable) ou CZ (produits peu précieux, demande erratique). Flowlity peut intégrer ces segments : par exemple, appliquer des fréquences de réapprovisionnement plus fines sur les articles A à demande stable, et des méthodes plus agiles pour les C très volatils. En pratique, notre moteur de calcul utilise de nombreuses données (valeur, variabilité, délais, etc.) pour prioriser automatiquement les références, ce qui revient à une classification dynamique. Nous fournissons également des rapports qui mettent en évidence les articles par classe, afin d’affiner vos paramètres (niveau de service cible plus élevé pour les A, etc.). Cette approche vous aide à « prioritiser les ressources, optimiser les niveaux de stock et améliorer la précision des prévisions » sur chaque catégorie de produits. En résumé, Flowlity intègre les principes du ABC/XYZ dans l’optimisation afin de traiter différemment les produits stratégiques et ceux moins critiques, pour un stock global mieux maîtrisé.

Flowlity et le DDMRP (Demand Driven MRP) partagent un objectif commun : mieux positionner les stocks tampons pour absorber les aléas et éviter l’effet bullwhip (coup de fouet) dans la supply chain. Cependant, leur approche méthodologique diffère notablement. Le DDMRP est une méthode déterministe qui définit des buffers de stock à des points de découplage fixes et ajuste ces buffers principalement en fonction de règles prédéfinies (couleurs vert-jaune-rouge en fonction de la consommation par exemple). Cela fonctionne bien pour des produits à demande relativement stable, mais peut montrer ses limites sur des produits à forte volatilité de volume . Flowlity, de son côté, adopte une approche dynamique et probabiliste : la solution calcule en continu des stocks de sécurité optimisés en se basant sur des prévisions de consommation actualisées et sur l’évaluation de l’incertitude via l’IA . En pratique, Flowlity va ajuster dynamiquement vos stocks tampons en fonction des risques détectés (hausse soudaine de la demande, retard fournisseur) plutôt que de s’en tenir à une taille de buffer figée jusqu’à la prochaine revue. Ceci est une approche « pilotée par les flux » où les buffers sont recalculés fréquemment grâce aux prévisions et à la détection précoce des variations , alors que le DDMRP classique prévoit souvent une révision périodique plus espacée. À noter que Flowlity identifie aussi les points de découplage critiques dans la chaîne (comme le préconise le DDMRP) afin de découpler la demande et l’offre aux bons endroits, mais la différence est que ces points sont gérés de façon plus intelligente et adaptable grâce au machine learning. En somme, Flowlity reprend l’esprit du demand-driven (pilotage par la demande) tout en y ajoutant la puissance de l’IA pour gagner en réactivité. Les entreprises qui trouvent le DDMRP trop rigide ou manuel apprécieront la capacité de Flowlity à automatiser le recalcul des paramètres (buffers, réapprovisionnements) en continu. (D’ailleurs, selon Flowlity, le DDMRP pur « trouve ses limites » sur les produits très volatils – c’est justement là que l’approche IA de Flowlity fait la différence en absorbant mieux l’incertitude.)