Saint-Gobain

La prévision de la demande basée sur l'IA remplace les estimations ponctuelles par des prédictions probabilistes qui tiennent compte de la volatilité, de la saisonnalité et du risque sur les délais. Saint-Gobain Sekurit, fabricant de vitrages automobiles, a utilisé cette approche pour améliorer la précision des prévisions de 15 % et réduire les stocks de 9 %. Cette étude de cas explique comment l'IA a remodelé son processus de planification de la demande.

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Saint-Gobain Sekurit, la division de remplacement de vitrage automobile du groupe multinational Saint-Gobain (CA de 46,6 milliards d'€), faisait face à un défi commun à de nombreuses entreprises industrielles et de distribution : des systèmes ERP fragmentés, des tableurs manuels et des prévisions de demande inexactes générant des stocks excessifs et des défaillances de niveau de service. En déployant la solution de planification de la demande assistée par IA de Flowlity sur l'ensemble de sa chaîne logistique, Sekurit a obtenu une amélioration de 15 % de la précision des prévisions au niveau SKU, une réduction des stocks de 9,25 %, et une hausse de la disponibilité produit de 95,8 % à 97,2 %.

Cette étude de cas explore comment l'un des plus grands distributeurs mondiaux de vitrage automobile a transformé ses opérations supply chain grâce à l'intelligence artificielle.

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À propos de Saint-Gobain Sekurit : leader mondial du remplacement de vitrage automobile

Saint-Gobain est le leader mondial de la construction durable, avec 161 000 employés dans 80 pays et plus de 1 100 sites de production dans le monde. Fondée il y a 360 ans, l'entreprise a généré un chiffre d'affaires de 46,6 milliards d'€ en 2024.

Au sein de ce groupe mondial, Saint-Gobain Sekurit AGR (remplacement de vitrage automobile) exploite une chaîne logistique spécialisée pour la production et la distribution de vitrages automobiles de remplacement. La division gère un réseau complexe comprenant trois usines dédiées en Europe, un hub de distribution central desservant l'Europe et les marchés export, et 30 centres de distribution locaux. Le catalogue produit de Sekurit contient plus de 10 000 références avec un volume annuel de 2,5 millions de pièces. Plus de 95 % des produits sont fabriqués en Europe.

L'échelle du défi

Gérer la planification de la demande pour 10 000+ SKU sur 30 centres de distribution, avec des fluctuations saisonnières et des délais variables depuis les usines européennes, nécessite bien plus que des tableurs et une logique ERP basique. L'équipe supply chain de Sekurit a reconnu qu'une approche fondamentalement différente était nécessaire.

Le défi : pourquoi la planification traditionnelle de la demande échouait

Pourquoi la planification de la demande est complexe dans le remplacement de vitrage automobile

Le marché du remplacement de vitrage automobile est façonné par trois forces structurelles. Premièrement, une demande pilotée par les assurances : une grande partie des remplacements de pare-brise en Europe est payée par les assurances, comprimant les délais d'intervention à un ou deux jours. Deuxièmement, une forte saisonnalité, avec des pics liés aux conditions météorologiques, routières et aux schémas d'accidents. Troisièmement, un catalogue SKU à longue traîne où n'importe laquelle des milliers de références peut déterminer si un client choisit Saint-Gobain ou un concurrent.

Avant de mettre en œuvre Flowlity, le processus de planification supply chain de Saint-Gobain Sekurit était entravé par plusieurs problèmes critiques.

« La disponibilité produit est critique. Si vous n'avez pas l'article en stock dans l'entrepôt local, le client appelle un concurrent. Avec Flowlity, nous sommes maintenant à un taux de disponibilité moyen de 97 % sur nos 30 centres de distribution, soit deux points de plus par rapport à l'année précédente. »

‍Philippe Boutonnet, Directeur Supply Chain, Saint-Gobain Sekurit AGR

Systèmes fragmentés sans source unique de vérité

La division fonctionnait avec plusieurs systèmes ERP différents dans son réseau. Chaque site avait sa propre logique de données, rendant presque impossible la consolidation des signaux de demande en une prévision cohérente.

Sur-dépendance aux tableurs manuels

La planification de la demande se faisait via des tableurs manuels encombrants — une douleur bien connue des équipes supply chain. Ces tableurs étaient sujets aux erreurs et impossibles à échelles sur 10 000+ références.

Prévisions commerciales macro inexactes

L'approche de prévision reposait sur des estimations commerciales macro plutôt que sur des prédictions granulaires au niveau SKU. Cette méthode top-down échouait à capturer les nuances de la demande à l'échelon produit et site, conduisant à des erreurs de prévision systématiques.

Absence d'anticipation

Sans signaux de demande précis, l'équipe supply chain n'avait aucune capacité d'anticipation. Elle ne pouvait pas préparer les pics saisonnières ni aligner la capacité de production sur les besoins réels du marché.

Défaillances critiques de niveau de service

L'effet combiné de ces problèmes se traduisait par un niveau de service laissant une marge d'amélioration significative. Les ruptures survenaient plus fréquemment qu'acceptable, et la saisonnalité du marché amplifiait les erreurs de prévision.

La solution : comment Flowlity a transformé la prévision de demande chez Sekurit

Saint-Gobain Sekurit recherchait un outil digital unique pour remplacer la mosaïque d'ERP et de tableurs. Les objectifs étaient clairs : digitaliser la supply chain, améliorer la fiabilité des prévisions, optimiser la santé des stocks, augmenter la disponibilité produit et améliorer l'expérience client. L'entreprise a choisi la plateforme IA de Flowlity pour atteindre ces cinq objectifs au sein d'une solution unique et intégrée couvrant l'ensemble de la chaîne logistique.

Intégration end-to-end de la supply chain

Flowlity a été déployé progressivement sur l'ensemble de la supply chain de Sekurit, couvrant trois niveaux.

Au niveau des centres de distribution, la solution gère les prévisions de ventes, la gestion des stocks et les prévisions d'achats pour chacun des 30 centres locaux. Au niveau de l'entrepôt central, elle ajoute des capacités de planification collaborative. Au niveau des usines, la solution intègre la prévision de production et la gestion des stocks.

Capacités de simulation tactique

L'une des fonctionnalités les plus puissantes pour l'équipe de planification de Sekurit est le module de simulation tactique. Les planificateurs peuvent ajuster les niveaux de buffer par centre de distribution et tag produit, puis simuler l'impact sur les niveaux de stock et les jours de rupture avant de valider les changements. Cette capacité de simulation a remplacé l'ancienne approche qui consistait à modifier la politique de stocks à l'aveugle.

Alertes intelligentes et automatisation supply chain

Le cockpit de Flowlity fournit des alertes automatisées sur les anomalies et les ruptures, permettant aux planificateurs de concentrer leur attention sur l'essentiel. Au lieu de passer en revue manuellement des milliers de SKU, l'équipe peut rapidement identifier les produits à demande anormale, les risques de rupture entrants ou les nouveaux produits nécessitant attention.

« Flowlity nous permet de piloter la digitalisation et l'intégration de notre Supply Chain end-to-end, de nos centres de distribution aux usines de nos fournisseurs. Ils offrent une solution conviviale et dynamique qui nous soutient dans nos défis, et leur équipe dédiée assure un excellent accompagnement. »

‍Kimberley Darban, S&OP & Cheffe de projet, Saint-Gobain Sekurit AGR

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Résultats : un ROI prouvé qui continue de progresser

Précision des prévisions : +15 % au niveau SKU

L'amélioration la plus fondamentale concerne la précision des prévisions au niveau SKU, en hausse de 15 %. Une réalisation significative étant donné la complexité de la prévision de demande pour 10 000+ références sur 30 points de distribution. Des prévisions plus précises se cascadent en meilleures décisions sur l'ensemble de la supply chain.

Disponibilité produit : de 95,8 % à 97,2 %

La disponibilité produit est passée de 95,8 % à 97,2 %, soit une hausse de 1,4 point représentant une réduction substantielle des ruptures. De manière critique, l'effet de saisonnalité a été maîtrisé — la courbe de disponibilité est devenue bien plus stable tout au long de l'année.

Optimisation des stocks : -9,25 %

Pendant que les niveaux de service progressaient, les niveaux de stocks reculaient simultanément de 9,25 %. C'est la marque d'une planification de la demande efficace — non pas simplement construire plus de stocks pour améliorer la disponibilité, mais positionner intelligemment le bon stock au bon endroit au bon moment.

Développement des KPI opérationnels

Au-delà des métriques principales, Sekurit a développé un ensemble complet de KPI opérationnels alimentés par les données Flowlity. Les indicateurs amont incluent l'OTIF, l'adhérence au planning, le suivi des délais et la conformité zone gelée. Les indicateurs aval couvrent la disponibilité et la qualité des prévisions.

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Enseignements clés pour les responsables Supply Chain

Commencer par les bases de données

Avant qu'un modèle IA puisse créer de la valeur, il faut des données propres et consolidées. Le premier défi de Sekurit était d'unifier les données de plusieurs ERP en un pipeline fiable unique.

Penser end-to-end, déployer progressivement

Flowlity a été déployé sur les centres de distribution, l'entrepôt central et les usines — mais pas simultanément. Le déploiement progressif a permis à chaque phase de délivrer de la valeur tout en construisant la base pour la suivante.

La planification de la demande ne se résume pas à la prévision

La vraie valeur de la prévision de demande par IA vient de ce qu'on en fait. Les gains de Sekurit sur la réduction des stocks et l'amélioration du niveau de service sont venus non seulement de meilleures prévisions, mais aussi des outils de simulation tactique, des alertes automatisées et des processus de planification collaborative que Flowlity a permis.

À propos de Flowlity

Flowlity est une plateforme de planification supply chain basée sur l'IA qui aide les fabricants et distributeurs à optimiser la prévision de la demande, la gestion des stocks et la collaboration fournisseurs. En utilisant la prévision probabiliste et le machine learning, Flowlity permet aux entreprises de réduire les stocks tout en améliorant les niveaux de service.

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