Gestion des stocks et des approvisionnements, alternative Excel

Quelle alternative à Excel pour la gestion des stocks et des approvisionnements ?

La gestion des approvisionnements est cruciale pour piloter l’activité d’une entreprise au quotidien. Toutefois, de nombreuses sociétés s’appuient encore sur des outils inadaptés, qui présentent rapidement leurs limites. Dans ce contexte, la Business Intelligence s’impose comme une excellente alternative à Excel pour la gestion de stocks.

Gestion des stocks et des approvisionnements : de quoi s’agit-il ?

La gestion des stocks désigne un ensemble de techniques permettant de maîtriser les flux entrants et sortants de marchandises. Pour l’entreprise, l’objectif est de garantir la disponibilité immédiate de n’importe quel produit en cas de commande, afin de répondre à la demande. En parallèle, elle doit limiter autant que possible le coût de stockage, tout en évitant les pertes et le gaspillage.

 

Selon les sociétés et les secteurs d’activité, les marchandises stockées peuvent prendre différentes formes. Dans le retail, il s’agit de produits finis destinés à la vente. Dans l’industrie, en revanche, il peut s’agir de matières premières ou de produits intermédiaires.

Quant à la gestion des approvisionnements, elle consiste pour l’entreprise à acquérir de nouvelles marchandises, qu’il s’agisse de matières premières nécessaires à la fabrication de produits, de produits destinés à être revendus au client final ou de marchandises vouées à être stockées. Elle fait donc partie intégrante de la gestion des stocks.

Les limites de la gestion de stock avec Excel

Pour la gestion de leur chaîne d’approvisionnement, de nombreuses entreprises utilisent un tableur comme Excel, Numbers ou Google Sheets. Ce type de logiciel a l’avantage d’être polyvalent et flexible, puisqu’il est utilisé par toutes les fonctions de l’entreprise. En outre, il présente un coût relativement faible, quand il n’est pas totalement gratuit : c’est le cas des alternatives libres comme LibreOffice Calc.

Avec un tableur, il est possible de trier et de classer des produits selon des critères prédéfinis, de faire des calculs automatiques pour la gestion d’inventaire, de générer des représentations graphiques pour faire des analyses… Tout cela avec un volume d’information illimité et des fichiers facilement partageables.

Néanmoins, utiliser Excel pour la gestion des stocks n’est pas une solution miracle et le tableur présente des limites :

  • Il manque de connectivité avec les solutions métiers et le site internet de l’entreprise, car il ne peut pas s’interfacer avec d’autres logiciels. Ainsi, vous n’avez pas d’autre choix que de ressaisir les données dans votre logiciel de comptabilité, votre CRM ou tout autre outil.
  • Il impose une saisie manuelle des données, ce qui est une importante source d’erreur humaine, pouvant avoir un impact non négligeable sur l’activité de la société. Par conséquent, la fiabilité de la data n’est pas garantie, d’autant plus que les données incohérentes ne sont pas forcément signalées par le logiciel.
  • Il est peu sécurisé, car il suffit de dupliquer un fichier pour pouvoir modifier les données qu’il contient. Bien qu’il soit possible de définir des macros de sécurité ou de verrouiller des cellules, les fonctionnalités du tableur restent insuffisantes sur ce point.
  • Il n’est pas mis à jour automatiquement. Il faut donc actualiser manuellement l’ensemble des données concernant les approvisionnements, l’utilisation des matières premières, les ventes, etc.
  • Il n’offre pas une visibilité globale, à l’instant T, sur la gestion des stocks et des approvisionnements. D’abord, parce que les données ne sont pas actualisées en temps réel, mais aussi parce qu’elles deviennent rapidement obsolètes après des échanges de fichiers successifs.
  • Enfin, Excel ne permet pas d’automatiser les tâches liées à la gestion de la supply chain, faute de connectivité avec d’autres outils, de mise à jour des données en temps réel ou de génération automatique de rapports et d’analyses. Les interventions humaines sont indispensables tout au long du processus.

Pourquoi utiliser un logiciel de gestion des stocks comme alternative à Excel ?

Pour optimiser la gestion des stocks, la digitalisation et l’automatisation sont aujourd’hui incontournables, non pas pour remplacer le travail humain, mais pour le rendre plus efficace et limiter le risque d’erreur.

D’où l’intérêt d’utiliser un outil de gestion des stocks spécifique, plutôt qu’un tableur aux fonctionnalités limitées. Ainsi, les entreprises se tournent de plus en plus vers des systèmes ERP (Enterprise Ressource Planning) dotés d’un module dédié ou des WMS (Warehouse Management System) conçus pour piloter les approvisionnements.

En effet, ce type de logiciel apporte de nombreux bénéfices :

  • Les employés gagnent en productivité grâce à un éventail de fonctionnalités qui simplifient leur travail au quotidien.
  • Les tâches à faible valeur ajoutée peuvent être automatisées, permettant aux collaborateurs de gagner du temps et de se focaliser sur des missions plus importantes.
  • Le risque d’erreur de saisie ou de calcul est fortement réduit.
  • Les disponibilités d’espace sont mises à jour en temps réel, permettant d’optimiser l’utilisation de la surface de stockage.
  • Les tableaux de bord, les reportings et l’analyse prédictive permettent de synthétiser l’information et de prendre de meilleures décisions.
  • Enfin, un système de gestion des stocks représente une véritable plus-value face à la concurrence, notamment dans les domaines d’activité où les marges sont faibles.

La Business Intelligence au service de la gestion des approvisionnements

Avec une solution de Business Intelligence, l’entreprise peut aller encore plus loin dans la gestion des stocks et des approvisionnements. Loin de n’être qu’un équivalent d’Excel, ce type d’outil permet de synchroniser en temps réel une multitude d’informations diverses : entrepôt, magasin, commandes, achats, stocks, matières premières, transport…

 

Regroupées dans un data warehouse commun, ces données peuvent être traitées et analysées à grand renfort d’algorithmes, afin de prévoir les ruptures de stock, les pénuries de matières premières, les commandes à effectuer auprès des fournisseurs, mais aussi les coûts de stockage et d’entreposage.

Toutefois, pour exploiter tout le potentiel du Big Data, il convient de distinguer les différents types de données dont l’entreprise dispose.

Les données internes à l’entreprise

Il s’agit des données issues du fonctionnement interne de l’entreprise, par exemple :

  • L’historique des achats : bons de commande, factures, bons de livraison, informations relatives aux fournisseurs, etc.
  • L’historique des commandes passées par les clients de l’entreprise.
  • Les services et les projets internes de l’entreprise qui interviennent dans le processus de commande.
  • Les données clients : informations géographiques et socio-démographiques, comportements, habitudes d’achat, etc.
  • Les informations liées au stockage et à l’entreposage.

Les données liées à la supply chain

Pour optimiser la gestion des stocks, on utilise également la data inhérente à la supply chain, par exemple :

  • Les données issues des fournisseurs (et de leurs propres fournisseurs) : délais de livraison, quantités de produits disponibles, qualité des matières premières…
  • Les informations provenant des transporteurs et des autres acteurs impliqués dans l’acheminement des matières premières et des produits.
  • Les données relatives aux autres acteurs de la chaîne logistique : distributeurs, gestionnaires d’entrepôts, etc.

Les données externes à l’entreprise

La data externe, qui n’est pas liée à l’entreprise ou à la supply chain, peut aussi avoir un impact sur la gestion des approvisionnements. Par exemple :

  • Les données liées au trafic routier et aux travaux, qui permettent d’optimiser le routage et les trajets d’acheminement et de livraison.
  • Les informations liées au contexte social ou politique : mouvements sociaux, grèves, etc.
  • Les données météorologiques et climatiques.

En combinant ces différents types de données, il est possible d’identifier des corrélations entre plusieurs éléments :

  • La demande de la clientèle.
  • La production de l’entreprise.
  • La capacité des fournisseurs à livrer des matières premières.
  • Les facteurs externes (trafic routier, mouvements sociaux, aléas climatiques) pouvant affecter la chaîne logistique.

Les bénéfices de la Business Intelligence pour la gestion des stocks

Au bout du compte, optimiser la gestion des stocks et des approvisionnements permet à l’entreprise d’accroître sa compétitivité, tout en diminuant ses coûts logistiques. Mais, avec l’aide du Big Data et de l’intelligence artificielle, elle peut également réaliser des analyses plus poussées et atteindre différents objectifs :

  • Classifier les produits avec une grande granularité, en tenant compte de la vitesse d’écoulement des stocks.
  • Mieux comprendre les tendances du marché, pour une meilleure gestion des stocks et de la demande client.
  • Mettre en avant des assortiments de produits : par exemple, des groupes de produits achetés simultanément.
  • Améliorer la prise de décision au niveau des achats : effectuer des commandes régulières pour éviter toute rupture de stock, faire des commandes groupées pour réduire les coûts liés au transport et à l’acheminement…

En définitive, l’adoption de la Business Intelligence pour la gestion des approvisionnements permet de fluidifier les échanges, de diminuer les coûts logistiques et les pertes de chiffre d’affaires, mais aussi de garantir la satisfaction de la clientèle. En effet, la BI permet à l’entreprise d’acheminer le bon produit, au bon moment, au bon prix et en bonne quantité. Et ce n’est qu’un aperçu de ses différents bénéfices pour la supply chain.

Face aux limites évidentes des tableurs, la Business Intelligence s’impose comme une véritable alternative à Excel pour la gestion des stocks et des approvisionnements. Flexible et personnalisable, sans langage propriétaire, une solution BI s’adapte aux besoins de chaque entreprise pour l’aider à exploiter tout le potentiel de ses données. En s’appuyant sur l’analyse prédictive, elle peut ainsi prendre les meilleures décisions et optimiser durablement sa supply chain.