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Optimisation des stocks : comment améliorer la disponibilité tout en réduisant les niveaux de stock
Les entreprises industrielles et de distribution font aujourd’hui face à un paradoxe : des niveaux de stock historiquement élevés, tout en subissant des ruptures toujours plus fréquentes. Dans un contexte de volatilité accrue, l’optimisation des stocks n’est plus une option, mais un levier stratégique pour sécuriser l’activité, améliorer le taux de service et préserver le cash.
Ce webinaire Flowlity décrypte les nouvelles approches de gestion et optimisation des stocks, avec un focus particulier sur la planification supply chain des matières premières.
Pourquoi l’optimisation des stocks est devenue critique pour les entreprises industrielles ?
Hausse des délais fournisseurs, variabilité de la demande, pression sur le BFR, exigences clients accrues… Les chiffres sont sans appel : malgré des stocks record, les pénuries persistent et coûtent cher aux entreprises.
L’optimisation des stocks vise précisément à trouver le juste équilibre entre disponibilité produit et maîtrise des niveaux de stock. Elle permet de :
- Réduire les ruptures et arrêts de production
- Limiter les surstocks et l’obsolescence
- Améliorer la trésorerie et la résilience de la supply chain
Dans le webinaire, nos experts montrent pourquoi les méthodes historiques atteignent aujourd’hui leurs limites — et comment les dépasser.
Optimisation des stocks et planification supply chain : un défi systémique
Contrairement aux idées reçues, l’optimisation des stocks ne se limite pas à l’entrepôt. Elle concerne l’ensemble de la chaîne logistique, depuis les fournisseurs de matières premières jusqu’aux points de vente.
Une planification supply chain efficace doit intégrer :
- Les stocks de matières premières et composants
- Les encours de production
- Les stocks de produits finis
- Les contraintes industrielles, logistiques et fournisseurs
C’est précisément cette vision end-to-end qui est au cœur des approches présentées dans le webinaire.
Les limites des approches traditionnelles de gestion et optimisation des stocks
De nombreuses entreprises s’appuient encore sur des modèles hérités des ERP et du MRP classique. Ces approches montrent aujourd’hui des limites structurelles :
- Stocks de sécurité fixes, peu adaptés à la volatilité
- Lead times considérés comme constants
- Prévisions déterministes (DDMRP), déconnectées des incertitudes réelles
- Effet bullwhip amplifié tout au long de la chaîne
- Décisions stratégiques (S&OP) mal alignées avec l’exécution opérationnelle
Résultat : surstocks et ruptures coexistent, avec un impact direct sur la performance industrielle.
Le webinaire détaille pourquoi ces approches ne suffisent plus dans un environnement instable.
Passer d’un MRP classique à une optimisation des stocks résiliente
Pourquoi le MRP amplifie la volatilité des stocks
Dans une approche MRP standard, les prévisions produits finis sont propagées vers les composants avec une fiabilité qui chute fortement à chaque niveau. Au final, la prévision des besoins en matières premières devient très incertaine, ce qui génère :
- Des ajustements permanents
- Des sur-réactions dans les commandes
- Une forte instabilité des stocks
Bref, l'approche MRP classique ne suffit plus...
Une nouvelle approche basée sur la prévision probabiliste
Les nouvelles méthodes d’optimisation des stocks s’appuient sur :
- Des prévisions probabilistes, et non plus déterministes
- L’analyse des historiques de consommation réels
- L’intégration des données MRP et de signaux externes
- Le calcul dynamique de stocks tampon (MIN / MAX)
Cette approche, expliquée en détail dans le webinaire, permet de réduire l’effet bullwhip et de stabiliser les approvisionnements.
Optimisation des stocks matières premières : ce que vous apprendrez dans le webinaire
Ce webinaire apporte des réponses concrètes aux problématiques terrain :
- Comment absorber la volatilité de la demande sans surstocker
- Comment fiabiliser la planification des matières premières
- Comment réduire les pénuries tout en diminuant les niveaux de stock
- Comment aligner stratégie supply chain et décisions opérationnelles
Pour accéder à ces méthodes et cas pratiques, remplissez le formulaire d’accès au webinaire !
Cas client : réduire les ruptures et les stocks dans l’industrie
Dans l’industrie de la défense et de l’aérospatiale, les enjeux sont critiques. Le retour d’expérience de Thales, présenté lors du webinaire montre qu’une approche avancée d’optimisation des stocks permet des résultats rapides.
Après 3 mois :
- –11 % de stocks
- –27,6 % de ruptures
- +75,4 % de fiabilité des prévisions
Le cas complet est détaillé pendant le webinaire.
Accéder au webinaire sur l’optimisation des stocks
Ce webinaire s’adresse aux responsables supply chain, directeurs industriels, demand planners et acheteurs souhaitant :
- Moderniser leur gestion et optimisation des stocks
- Améliorer leur planification supply chain
- Gagner en résilience face à l’incertitude
Inscrivez-vous dès maintenant via le formulaire pour accéder au replay.
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FAQ
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What is the difference between the Flowlity approach and the DDMRP methodology?
Flowlity and DDMRP (Demand Driven MRP) share a common goal:
To better position buffer stocks to absorb uncertainties and avoid the bullwhip effect in the supply chain.
However, their methodological approaches differ significantly.
DDMRP is a deterministic method that defines stock buffers at fixed decoupling points and adjusts these buffers mainly according to predefined rules (green-yellow-red colors based on consumption, for example). This works well for products with relatively stable demand, but can show its limitations on products with high volume volatility.
Flowlity, on the other hand, adopts a dynamic and probabilistic approach: the solution continuously calculates optimized safety stocks based on updated consumption forecasts and uncertainty assessment via AI.
In practice, Flowlity will dynamically adjust your buffer stocks based on detected risks (sudden increase in demand, supplier delays) rather than sticking to a fixed buffer size until the next review.
This is a “flow-driven” approach where buffers are recalculated frequently thanks to forecasts and early detection of variations, whereas classic DDMRP often provides for a more spaced periodic review. Note that Flowlity also identifies critical decoupling points in the chain (as recommended by DDMRP) in order to decouple demand and supply in the right places, but:
The difference is that these points are managed in a more intelligent and adaptable way thanks to machine learning.
In short, Flowlity takes the spirit of demand-driven while adding the power of AI to improve responsiveness.
Companies that find DDMRP too rigid or manual will appreciate Flowlity's ability to automate the recalculation of parameters (buffers, replenishments) on a continuous basis.
Moreover, according to Flowlity, pure DDMRP "finds its limits" on highly volatile products - this is precisely where Flowlity's AI approach makes the difference by better absorbing uncertainty.
What is inventory optimization? Why is it important?
Inventory optimization consists of determining and maintaining the right stock levels for each item in order to meet demand while minimizing working capital and storage costs. In other words, it is about finding the right balance: avoiding stockouts (which lead to lost sales) while also preventing overstock (which generates unnecessary costs).
Effective inventory optimization is important because it improves profitability and customer service levels—ensuring the company has the right products at the right time, without excess.
