Pilotage des stocks, Les deux méthodes génériques de gestion des stocks

Les deux questions essentielles auxquelles doit répondre tout gestionnaire de stock sont :

– quelle quantité dois-je réapprovisionner ?
– selon quelle périodicité ?

Dès lors, on peut rendre la quantité et la périodicité soit fixe avec des valeurs
calculées (quantité économique de commande) ou figées à l’avance, soit variable.

On peut imaginer a minima 4 méthodes génériques selon que quantité et
périodicité sont simultanément fixes ou variables :

1- Les deux méthodes génériques de gestion des stocks :

Il y a deux façons de gérer un stock dans le temps. On peut soit passer des
commandes à une date précise : le 1er du mois par exemple et l’on parle alors
de réapprovisionnement à période fixe. On peut au contraire attendre que le
stock tombe en dessous d’un certain niveau pour passer une commande et
l’on parle de réapprovisionnement sur point de commande.

La détermination du point de commande est en principe très simple : il suffit
de le fixer de telle façon que le stock soit au minimum lorsque la commande
arrivera ce qui revient à fixer un point de commande égal à la consommation
pendant le délai de réapprovisionnement Comme on n’est pas le plus souvent capable de prévoir avec exactitude la consommation pendant ce délai de livraison, on ajoute au niveau de ce point de commande théorique une certaine quantité appelée stock de sécurité. On verra au chapitre 5 comment l’on peut
déterminer ce stock de sécurité. En fait, en moyenne et par le jeu de ce stock
de sécurité, le stock ne sera pas à zéro au moment de l’arrivée de la
commande, mais quelque part au-dessus ou au-dessous du niveau du stock
de sécurité et, plus rarement à zéro par rupture de stock avant l’arrivée de
cette commande si la consommation a été plus forte que la moyenne au-delà
de ce stock de sécurité(figure 4.5).

Presque tous les stocks sont désormais gérés sur point de commande. Le
réapprovisionnement à période fixe a cependant plusieurs avantages :

– Il se prêtait bien autrefois à l’organisation des travaux administratifs faits à
la main. À une certaine date, le gestionnaire de stock consultait un bac de
fiches et regardait les commandes à passer. Cet intérêt a disparu depuis que
les stocks sont gérés sur ordinateurs.

– Lorsque les réapprovisionnements sont très fréquents, le gestionnaire de
stock, comme un chef de rayon de supermarché par exemple, peut passer en
revue tous les soirs ou au moins plusieurs fois par semaine les articles de son
rayon ce qui l’oblige à suivre de très près ce qui se passe.

– Lorsque les marchandises sont payées à x jours fin de mois comme il est
souvent d’usage en France, il peut être intéressant d’avancer ou de retarder
certaines commandes pour retarder l’échéance de paiement.

Néanmoins, le réapprovisionnement à période fixe présente l’inconvénient
d’obliger à fixer un stock de sécurité qui couvre tout le cycle de gestion et non
pas seulement la période de réapprovisionnement (voir infra). Il est donc nettement
plus coûteux et il tend à perdre de l’importance.
Mais lorsqu’on gère un article à période fixe, on n’a pas à se poser de question
sur la quantité à réapprovisionner.

C’est, d’évidence, celle qui permettra de tenir jusqu’à la fin de la période fixe choisie. On peut en revanche se poser la question de la périodicité optimale des commandes et l’on retombe sur un
problème très voisin de celui de la quantité à commander puisque, par le jeu
de la consommation moyenne par période, la quantité à commander en
moyenne correspond aussi à une période.

Une réponse classique à la question de la quantité à commander consiste à
fixer un stock maximal de recomplètement. Chaque commande est déterminée
en soustrayant de ce niveau la quantité en stock et, éventuellement, les
commandes déjà en attente. C’est ce qui apparaît sur le graphique ci-dessous
où l’on voit bien que ce niveau de recomplètement est un niveau fictif qui ne
sera jamais atteint car, quand la commande arrivera en fin de délai de livraison,
on aura consommé pendant ce délai de livraison, une partie du stock existant
lors de la commande.

Cette technique ne résout cependant pas notre problème. On voit sur la
figure 4.6 que, si la sortie qui provoque le passage en dessous du point de
commande n’est pas trop importante, on commandera toujours à peu près la
même quantité. Cette technique permet bien de répondre à la question :
« Combien faut-il commander ? » mais en pose immédiatement une autre :
« Comment fixer le niveau de recomplètement ? », ce qui revient exactement
au même.

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La loi de Pareto et les stocks (La Loi 20/80)

À la fin du XIXe siècle un statisticien italien, Pareto, étudiant la distribution des

revenus fiscaux, mettait au point des lois statistiques connues depuis sous le

nom de loi de Pareto. En simplifiant, on peut considérer que 20 % des bénéficiaires

de revenus, les revenus les plus élevés, représentent 80 % de la totalité

des revenus. On parle souvent aussi de loi 20/80 ou 80/20 ce qui revient

au même. 

Bien entendu les travaux de Pareto sont de nature statistique et ne

concernent pas seulement des revenus. Mais il se trouve que beaucoup de

phénomènes peuvent être représentés par des lois de ce type, et particulièrement

les stocks. 

Ce qui est important, chaque fois qu’on est capable de modéliser

un phénomène, c’est de savoir pourquoi on obtient tel type de modèle et

c’est ce que nous devons tenter de faire avec les stocks.

Voici par exemple, l’analyse de la consommation (en valeur) d’un stock de

1.000 articles techniques. Précisons qu’il s’agit ici d’un stock destiné à des

réalisations quasi industrielles d’assez grande technicité et non d’un stock de

produits de consommation.

Pour la réaliser, on trie les articles dans l’ordre des consommations (en valeur)

décroissantes. Puis on calcule les pourcentages d’effectif cumulé et de

consommation cumulée pour chaque article (tableau 4.1 et figure 4.2).

On constate que 11,85 % de l’effectif des articles ont une consommation

cumulée qui représente 79,85 % de la consommation totale. On est un peu en

dehors des stocks classiques pour lesquels on a plus souvent un rapport du

type 20/80 ou approchant. On peut donc se demander pourquoi on a un tel

résultat pour ce stock et, plus généralement, pourquoi l’on trouve des lois de

Pareto dans l’analyse de beaucoup de stocks.

On parle d’analyse ABC car on attribue un code « A » aux articles les plus

consommés, un code « C » aux moins consommés et un code « B » aux autres1.

À la recherche d’un modèle de représentation de la répartition en valeur des articles d’un stock :

Si quelques articles représentent une part importante des consommations en
valeur, c’est soit qu’ils sont particulièrement chers, soit qu’ils sont particulièrement
consommés ou, mieux encore, qu’ils sont les deux à la fois. L’analyse
ABC ne permet pas de séparer ces deux aspects qui sont pourtant tout à fait
différents. Il peut donc être utile de procéder à trois analyses ABC
différentes : une analyse ABC du catalogue (sur les prix unitaires), une
analyse ABC des consommations en quantité, même si ces unités de quantité
ne sont pas homogènes et l’analyse ABC classique sur les consommations
en valeur. Voici, toujours pour les mêmes articles, la courbe de Pareto
du catalogue, analyse réalisée uniquement à partir des prix unitaires sans
tenir compte des consommations (figure 4.3). On pourrait objecter que les
pourcentages en ordonnée qui représentent des pourcentages du total des
prix n’ont pas grand sens car ce total des prix ne représente rien. L’analyse
nous montre cependant à quoi ressemble la répartition des prix de ces articles
indépendamment de leur consommation. On est tout à fait dans la loi
des 20/80 car 18,27 % des articles représentent alors 79,93 % de ce total
cumulé des prix.

On peut de la même façon représenter l’analyse ABC des consommations de
ces mêmes articles en quantité et sans tenir compte de la valeur des articles
(figure 4.4). Ce total de nombre d’articles consommés est là encore tout à fait
hétérogène, mais il nous permet de voir à quoi ressemble la répartition des
consommations de ces articles indépendamment de leur prix. Il faut cependant
prendre garde que l’analyse peut se trouver tout à fait modifiée si l’on change
les unités de gestion. Ainsi un touret de câble de 600 mètres peut être géré
au mètre, soit 600 unités, ou au touret (1 seule unité). La place de cet article
risque de ne plus être du tout la même dans l’un et l’autre cas. Ce type
d’analyse est donc à considérer avec beaucoup de prudence, contrairement
aux analyses de consommations en valeur qui, elles, correspondent directement
à une approche économique.

On voit dans cet exemple que la courbe de Pareto est encore plus accentuée
et que le phénomène prend une très grande importance.
C’est le produit de ces deux phénomènes qui nous explique la forme relativement
accentuée de la courbe de Pareto de notre exemple avec une prédominance
de la répartition des quantités dans l’explication du phénomène.

Dans l’exemple précédent, on peut voir comment la combinaison du prix et de
l’importance des consommations tend à diminuer l’importance du phénomène ;
on a représenté sur le tableau 4.2 le nombre d’articles ayant un prix fort,
moyen ou faible et une consommation importante, moyenne ou faible et l’on
voit que les catégories extrêmes ne se combinent pas entre elles de telle sorte
que les effets de catalogue et de consommation ne se multiplient pas l’un par
l’autre :

On notera que le rapport de l’échelle des consommations est supérieur à 1/500
alors que le rapport de l’échelle des prix est supérieur à 1/10.
On aurait pu penser que la distribution type de Pareto résulterait simplement
de la distribution des consommations des articles par rapport à l’échelle de
leur prix. 

Si, par exemple, les articles se répartissaient également autour d’un
prix moyen selon une distribution normale, on pourrait penser que l’effet des
prix les plus élevés d’une part et celui des prix les moins élevés sur des quantités
comparables d’autre part provoquerait une certaine dissymétrie de la
répartition des articles en valeurs de consommation. C’est exact mais insuffisant
pour expliquer une distribution de Pareto. L’explication est en réalité
triple :

– l’effet combinatoire décrit ci-dessus ;
– une dissymétrie très forte dans les consommations en quantité ; c’est le
phénomène principal de notre exemple et qui s’explique par la spécialisation
du stock pour une utilisation technique déterminée ;
– une dissymétrie dans la répartition des coûts des articles.
Cette dernière dissymétrie s’explique. On peut résumer l’explication par la
formule suivante : « les articles les plus chers sont aussi très chers ». Un article
peut être cher pour plusieurs raisons :
– parce qu’il est d’un degré de complexité (de réalisation) plus grand qu’un autre,
– parce qu’il fait appel à des ressources rares (et donc probablement chères),
– parce qu’il est peu consommé en général et donc n’est pas produit de façon
industrielle à coût réduit.

Ces trois causes ne sont pas indépendantes. La cherté peut expliquer une part
de la faible consommation. On prendra garde cependant qu’un article qui est
beaucoup consommé dans un stock peut être un produit de faible consommation
sur le marché des produits de ce type. La complexité de réalisation découlera
en général d’un degré de performance élevé et/ou d’un haut degré de
complexité intrinsèque. Dans les deux cas, la conception et la réalisation du
produit font appel à des ressources rares. Le coût d’obtention de ce degré de
complexité et/ou de performance n’est pas proportionnel au degré atteint. On
sait depuis Ricardo1 que l’on se heurte alors à ce qu’on appelle « la loi des
rendements décroissants » et que plus l’on va loin vers la performance, plus
le coût augmente, cela bien plus que proportionnellement.

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La Définition Du Stock Stockage - Principes

Principes :

La pratique des stocks est universelle ; elle n’est même pas propre à l’homme.
Les écureuils qui amassent des noisettes ou autres graines pour l’hiver ne sont
pas les seuls, non plus, à pratiquer cet art de la gestion des stocks. Tous les
organismes vivants, le corps humain par exemple, utilisent peu ou prou des
stocks. 

Cette gestion est une condition de survie et sa pratique est « câblée »
dans l’instinct. Les premiers « cueilleurs » ou agriculteurs ont dû constituer des
greniers pour stocker afin de survivre d’une saison l’autre. Il en résulte que le
« modèle » du stock est un des modèles fondamentaux de l’homme, ce qu’on
appelle depuis Kuhn, un « paradigme ». Face à un paradigme, on a toujours
intérêt à conduire l’analyse avec beaucoup de soin afin d’éviter des comportements
« instinctifs », source d’erreurs et de sous-optimisation.

Soit un réseau de flux, de quelque nature que ce soit. Aux noeuds de ce réseau
(les sommets d’un graphe orienté), on a des flux entrants et/ou des flux
sortants. Si la somme des flux entrants pendant une période de temps n’est
pas égale à la somme des flux sortants, il y a accumulation à ce noeud, d’un
stock positif ou négatif. L’idée d’un stock négatif n’est pas invraisemblable pour
celui qui regarde la situation de son compte bancaire en fin de mois...

Le modèle du stock est cependant un peu plus complexe. N’importe quelle
accumulation de n’importe quoi n’est pas un stock. Il faut en plus une finalité.
Il faut en plus une finalité ce qui signifie que le stock doit être toujours considéré
comme la conséquence soit d’une règle de gestion résultant d’une décision
ou d’un arbitrage, soit d’un mode d’organisation entre des fonctions
impliquées sur le niveau des stocks ou à un niveau opérationnel au niveau par
exemple du processus de production ou d’entreposage des produits.

Il y a stock, lorsqu’il y a contrôle du stock, ce qui suppose un objectif et un
mécanisme de régulation. On s’attachera aux finalités par la suite après avoir
précisé les mécanismes de base de la régulation.

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