Stokomani affine sa politique de stocks magasins avec Azap4.0

Basée sur une architecture évolutive et cloud native, la nouvelle génération Azap4.0 du logiciel de planification et d’optimisation Supply Chain de l’éditeur Azap a été développée avec l’objectif de pouvoir traiter et gérer de gros volumes de données dans des délais rapides. C’est entre autres ce qui a motivé Stokomani à opter pour le module Azap4.0 Store Replenishment. Le spécialiste français du déstockage physique (10 à 15 ouvertures de magasins par an) est un client de longue date puisqu’il s’appuie depuis 2015 sur la précédente génération d’APS (Advanced Planning & Scheduling System) d’Azap. Pour la petite histoire, il avait d’ailleurs établi sa présélection d’éditeurs en commençant par consulter la rubrique « Pour vos appels d’offres » de Supply Chain Magazine (voir NL 2462) !  Grâce à Azap et à la mise en place d’une cellule prévision des ventes, Stokomani a pu gérer l’impact sur ses approvisionnements magasins du fort développement de son réseau (notamment le pic à 24 ouvertures magasins entre 2018 et 2019). « Nous avons également pu intégrer tout ce qui est correction des promotions de nos catalogues, retraiter les historiques de ventes, les remplacements produits effectués par les acheteurs, et gagner une demi-journée par semaine sur la descente des commandes », explique Benoit Cruypelinck, le directeur des approvisionnements. En 2019, il étend l’utilisation de la solution Azap au calcul de ses commandes fournisseurs pour les produits dits permanents, sur la base des prévisions de ventes magasins et en tenant compte des contraintes d’achats et de logistique. Cette année, la nouvelle étape de ce partenariat évolutif consiste à utiliser le module d’Azap4.0 pour travailler spécifiquement sur l’optimisation des stocks aléas, ces stocks de sécurité calculés pour chaque famille de produits en fonction d’un taux de service cible. « C’est un process vraiment massif et très facile à mener grâce à Azap, qui calcule le stock de sécurité correspondant en fonction des données saisies et de la fiabilité des ventes » indique Olivia Mortier, cheffe de projet et responsable des prévisions chez Stokomani. Ainsi réindustrialisé, ce process permet de retravailler l’intégralité du référentiel au niveau produits toutes les deux semaines, et non plus 6 fois par an au niveau rayon. Avec de surcroît un gain de temps non négligeable : 45 minutes hebdomadaires, contre deux heures auparavant. JLR