Contexte & Objectifs

Un prestataire de leasing automobile en Belgique cherchait à optimiser son stock et à prendre de meilleures décisions d'achat.

L'entreprise gère les changements de pneus été/hiver pour les véhicules de leasing, en attribuant à chaque voiture éligible deux paires de pneus à partir du stock ou via un nouvel achat.

Auparavant, deux fois par an, le client prenait d'abord plusieurs jours pour établir une liste de correspondances possibles pour leur stock de pneus. L'analyse des données d'allocation des pneus était inefficace à bien des égards. Les employés avaient peu de temps pour analyser les données et prendre des décisions plus éclairées basées sur ces chiffres.

Une fois tout le stock restant de pneus alloué, le client devait acheter de grandes quantités de pneus pour leur flotte. Selon plusieurs critères et contraintes, le client était éligible à des remises de gros variables. Ainsi, choisir le bon fournisseur et identifier les commandes les plus rentables ajoutait une pression à un autre processus manuel, annuel et chronophage.

Pour gagner du temps dans l'allocation des pneus et les décisions d'achat, le client voulait un processus automatisé et a collaboré avec Agilytic pour :

• Réduire drastiquement le temps passé dans le reporting d'allocation des pneus

• Réduire les coûts en optimisant le stock de pneus restant

• Maximiser les remises potentielles que le loueur peut revendiquer auprès des fabricants

Approche

Identifier les contraintes pour l'allocation et l'achat

Tout d'abord, nous nous sommes assis avec le client pour identifier les contraintes. Pour l'allocation des stocks de pneus, si un pneu d'une paire est trop usé, le client attribue une autre paire de pneus à la voiture, selon différentes règles (par exemple, spécifications des pneus & lieux de stockage). Pour les achats, il y a de nombreux types et modèles de pneus à considérer.

Il y avait des contraintes supplémentaires du côté opérationnel, par exemple :

• Les pneus d'hiver et d'été doivent être montés chez le même fournisseur

• Il y a des quantités de commande minimales à garantir pour que le fournisseur accepte une commande

• Des ensembles de pneus spécifiques peuvent être choisis parmi de nombreuses spécifications similaires

Optimiser l'allocation avec un algorithme 

Ensuite, nous avons collecté, organisé et nettoyé les données. Cela signifiait recueillir et centraliser tout l'historique des stocks et nettoyer les tableaux de flotte et de stock selon les critères définis.

Enfin, en seulement six jours de développement de code, nous avons créé un algorithme d'optimisation pour automatiser l'allocation des stocks de pneus en traduisant le problème et les critères définis dans l'algorithme.

À partir de là, nous avons défini les différentes exigences d'analyse de l'entreprise pour filtrer les données pour tous les pneus donneurs possibles et trouver des correspondances potentielles pour chaque véhicule.

Développement d'une application d'achat

Avec l'algorithme d'allocation développé, la prochaine étape était d'optimiser l'achat de nouveaux pneus. Pour clôturer le projet, nous avons développé une application autonome pour recalculer les commandes optimales chaque année sans intervention du client.

Résultats

Avec le nouvel algorithme d'optimisation et l'application, notre client a pu :

• Allouer tout le stock restant de pneus et économiser des jours de temps d'analyse

• Économiser immédiatement 100.000 € sur leur prochaine commande de pneus

• Passer de plusieurs jours à quelques minutes pour préparer la commande

• Effectuer des simulations significatives en quelques clics à tout moment

En moins de deux minutes, une liste complète de pneus alloués est retournée par l'algorithme, en respectant toutes les contraintes commerciales. Les membres de l'équipe qui répétaient les mêmes tâches mois après mois peuvent désormais consacrer plus de temps à des analyses significatives.

Le client a également partagé que l'analyse complète et l'application d'économie de coûts ont considérablement augmenté la satisfaction et la confiance de leurs utilisateurs commerciaux.