Une PME suisse gère quotidiennement un stock de matières premières pour alimenter sa production. Jusqu’à présent, les responsables passaient commande en grosses quantités pour bénéficier d’économies d’échelle. En pratique, ces volumes importants entraînaient des surplus inutilisés en entrepôt et n’offraient pas réellement d’avantages financiers. Par ailleurs, la planification reposait sur un simple tableau Excel mis à jour chaque semaine, sans données précises sur la consommation journalière. Cette approche conduisait à la fois à des excédents de stock et à des risques de rupture au moment critique pour la production.

Enjeux

Limiter le surstock

Réduire les volumes immobilisés afin de libérer de la trésorerie et de l’espace de stockage.

Prévenir les ruptures de stock

Éviter toute interruption de production et retards de livraison aux clients.

Obtenir une vue à jour

Disposer en permanence d’informations fiables sur les niveaux de stock et les tendances de consommation.

Objectifs du projet

Sur une période pilote de deux mois, déployer une solution BI simple permettant de :

1. Automatiser la collecte des données
   Centraliser chaque soir :

• Les réceptions et expéditions de matières premières
• La consommation journalière par l’atelier – Regrouper ces informations dans un fichier unique, sans intervention manuelle.

2. Générer un rapport quotidien
   Envoyer chaque matin un document (PDF ou Excel) indiquant pour chaque matériau :

• Le stock restant (en unités ou en kilos)
• La consommation moyenne des sept derniers jours
• Le nombre de jours restants avant d’atteindre le seuil critique

3. Émettre des alertes automatiques
   Lorsque le stock estimé descend en dessous de 20 % du niveau normal, un e-mail est envoyé au responsable achats :
   Alerte : stock de Matériau B inférieur à 200 unités. Veuillez planifier une commande dès aujourd’hui.
   Cette notification évite toute surprise le matin où la production risquerait de s’interrompre faute de matériel.

4. Offrir un accès simple aux données
   Connecter un chatbot à la solution BI pour permettre aux équipes de poser des questions en langage naturel (par exemple : “Quels matériaux sont à surveiller cette semaine ?”) sans devoir parcourir les rapports manuellement.

Déploiement

Phase pilote (2 mois)

Sélection des matériaux critiques

Identifier trois références à fort impact (les plus consommées).

Mise en place du script de collecte

Un outil discret regroupe chaque soir les données de consommation et de réception.

Calcul de la consommation moyenne

Estimer, de façon simple, la consommation journalière moyenne sur une semaine.

Envoi automatique des rapports

Partage quotidien avec les responsables achats et production.

Ajustement du seuil d’alerte

Réunions hebdomadaires pour affiner la sensibilité (élargissement du seuil à 25 % pour réduire les faux positifs).

Passage en mode opérationnel

• À la fin de la phase pilote, le processus a été généralisé à l’ensemble des matériaux gérés.
• Chaque matin, les responsables consultent ou désormais le rapport avant de planifier les commandes ou réviser la planification. Ils ont aussi la possibilité de directement chatter avec la base de données grâce au chatbot intégré.

Résultats obtenus

Réduction du surstock

En trois mois, le volume total de matières stockées a diminué de 15 %, libérant environ 25 000 CHF de trésorerie et de l’espace en entrepôt.

Disparition des ruptures imprévues

Avant le projet, une rupture survenait en moyenne deux fois par trimestre. Après déploiement, un seul incident mineur s’est produit en quatre mois, réglé en quelques heures grâce à l’alerte matinale.

Gain de temps sur la préparation des données

La mise à jour manuelle du tableau Excel demandait 8 heures par mois. Avec le rapport automatisé, ce temps est passé à 2 heures (vérifications et ajustements), soit un gain net de 6 heures mensuelles.

Meilleure visibilité pour l’équipe achats

L’équipe a repéré un pic récurrent de consommation pour un matériau en début de mois. En anticipant et en passant la commande deux jours plus tôt, elle a évité toute interruption d’activité.

Conclusion

Cet exemple montre qu’un projet BI, même simple, peut rapidement générer de la valeur :

• En automatisant la collecte des données, la PME suisse a gagné en réactivité et maîtrise ses niveaux de stock.
• Les alertes matinales ont permis de réduire les coûts liés aux volumes excédentaires et d’éviter les ruptures avant qu’elles ne perturbent l’activité.
• Le succès sur trois matériaux a convaincu l’équipe d’étendre cette approche à l’ensemble de la gestion des stocks.
• L’ajout d’un chatbot conversationnel a renforcé l’accessibilité des données : les équipes peuvent interagir avec les informations clés en langage naturel, sans devoir manipuler d’outils complexes.

À terme, un tableau de bord global permettra de suivre, en plus des matières, des indicateurs clés tels que la rentabilité par produit et les délais de livraison, tout en conservant une interface claire et sans jargon technique.

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