Rationaliser une gamme de produits efficacement grâce au Machine Learning
Insight 8 Jan. 2021

Rationaliser une gamme de produits efficacement grâce au Machine Learning

Fruit d’un important travail de R&D entamé en 2019, KEPLER annonce la création d’une solution digitale qui structure et renforce les démarches de réduction de la diversité au sein d’une catégorie de produits.

Les démarches de réduction de la diversité ou rationalisation de gammes échouent souvent. Mais portées par des algorithmes puissants, ces approches offrent aujourd’hui de grands potentiels d’économies pour les acteurs de l’industrie.
Tagir Arslanov, Manager

Les grands enjeux associés à la réduction de la diversité de gamme de produits

La réduction de la diversité, aussi connue sous le nom de rationalisation d’une gamme de produits, est une approche qui fait depuis les années 50 la réussite de l’industrie japonaise.

A la base de la pensée Lean et du Toyotisme, la démarche vise à éliminer les sources inhérentes de variation, synonymes d’erreurs humaines et de surcoûts.

Fort de ses expertises combinées en Innovation, Achats, Supply Chain et Opérations et s’appuyant sur sa maîtrise de la technologie de Machine Learning – déjà démontrée au travers l’exploitation d’easyKost – le cabinet KEPLER s’est fixé comme objectif de répondre à ce défi et aider les acteurs de la grande série à réduire la diversité de leurs produits, sous-produits ou composants avec une solution industrialisable et facile à piloter.

Les bénéfices des actions de réduction de la diversité

Réduire les coûts :

  • Massification des achats et des approvisionnements,
  • Diminution des coûts industriels (augmentation des cycles de production, suppression des temps de changement…),
  • Réduction des temps de développement,
  • Simplification de la gestion documentaire et administrative.

Simplifier la Supply Chain :

  • Diminution du nombre de références,
  • Réduction des stocks,
  • Réduction des ruptures.

Préparer les actions de rupture :

  • Amélioration de la qualité de la donnée pour une meilleure exploitation statistique,
  • Accroissement des opportunités de re-design grâce à de plus gros volumes,
  • Meilleure prise en compte du recyclage.

Les difficultés classiquement rencontrées dans la démarche

Souvent lancée sans vision étendue des enjeux et périlleuse dans sa réalisation, la rationalisation a longtemps donné le sentiment que le jeu n’en valait pas la chandelle pour les raisons suivantes :

  • Les « quick wins » sont assez rares et il faut souvent instruire quantités d’initiatives de réduction de la diversité pour aboutir à des enjeux significatifs,
  • Le calcul des enjeux économiques, complexe par la nature des gains qu’il agrège et la très grande multiplicité des hypothèses à prendre en compte, rend les montants annoncés suspects,
  • Les règles de rationalisation ou les marges de manoeuvre techniques sont souvent difficiles à caractériser,
  • Une fois les scénarios identifiés, l’instruction cristallise les tensions entre les prescripteurs (marketing, développement) et les opérations (achat,supply chain, manufacturing).

L’approche proposée par KEPLER

Régulièrement sollicité par ses clients, le cabinet KEPLER a engagé une démarche de fond visant à lever les difficultés communément rencontrées, avec 4 objectifs en tête :

  1. Relever le défi de la complexité et de la grande quantité de données à traiter grâce au support d’algorithmes qui garantissent l’exhaustivité et la fiabilité des analyses,
  2. Schématiser les marges de manoeuvre pour les rendre visibles et compréhensibles par tous,
  3. Simplifier le calcul des enjeux économiques en les focalisant sur la réduction des coûts dans un premier temps,
  4. Faciliter les échanges entre les métiers impliqués en montrant en temps réel les liens entre marges de manoeuvre et enjeux économiques.
Algorithme de réduction de la diversité de gamme

KEPLER a conçu un algorithme permettant d’analyser rapidement les connexions entre les références afin d'identifier les opportunités de rationalisation et les économies associées.

Les simulations réalisées montrent des économies supérieures à 10% avec une réduction de l’ordre de 30% du nombre de références.
Bernard Ouriou, Associé

Les atouts de la solution

Capitalisant sur sa maîtrise du machine learning et son savoir-faire dans le costing, KEPLER a mis au point un algorithme qui rend les démarches de rationalisation accessibles et faciles à piloter avec cinq bénéfices majeurs :

  1. Une simulation des potentiels de rationalisation (références à supprimer) et les économies atteignables associées fournissent une vision complète des enjeux de la catégorie,
  2. Le projet participatif et ludique renforce l’adhésion de l’ensemble des parties prenantes depuis les opérations jusqu’au marketing,
  3. Le gain de temps d’analyse est considérable grâce à l’algorithme, quelques minutes suffisent pour visualiser les scénarios,
  4. Le travail de mise en forme des données est susceptible d’être réutilisé par la suite : estimation de nouveaux produits, redesign-to-cost, etc.
  5. Enfin, l’ensemble des parties prenantes a accès à des analyses d’une profondeur inédite qui permet à chaque fonction de progresser dans la maitrise technico économique de la catégorie.
Réduire la diversité au sein d’une catégorie, c’est optimiser ses coûts, simplifier sa Supply Chain et préparer l’avenir en se dotant d’un tremplin pour des actions futures : redesign de fond, filières de recyclage et qualité de la donnée fournisseur.
Florian Chauvin, Associé

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