Le stock de sécurité est le stock en plus qui couvre les jours où vous vendez plus que la moyenne. Saisissez l’oscillation de votre demande journalière et la durée de livraison : le tableau montre le stock de sécurité pour chaque taux de service, et vous voyez ce que coûte chaque point de couverture en plus.
| Taux de service | z | Stock de sécurité | Point de commande | En plus par rapport à 90 % |
|---|
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Stock de sécurité = z × σ × √(délai de livraison + période de revue)
Lisez la dernière colonne du tableau : un point près du sommet coûte bien plus de stock qu’un point plus bas. Dans l’exemple ci-dessous, le demi-point de 99 % à 99,5 % coûte deux tiers de ce que coûtent les cinq points de 90 % à 95 %. C’est pourquoi la plupart des articles n’ont pas besoin des lignes du haut.
La planification de la demande de Golden Inventory part de cette formule, avec la même table de z, puis teste le minimum sur vos ventes passées avant de le proposer.
Un café vend 30 briques de lait par jour, mais certains jours 20 et d’autres 45 : σ = 9. La laiterie livre 3 jours après la commande, et le café commande tous les 2 jours.
| Taux de service | Stock de sécurité |
|---|---|
| 90 % | 25,76 |
| 95 % | 33,21 |
| 99 % | 46,89 |
| Règle max–min : 48 × 4 − 30 × 3 | 102 |
À 95 %, le café garde environ 33 briques de stock de sécurité, et son point de commande est 30 × 3 + 33,21 = 123,21, arrondi au supérieur à 124. La règle max–min demande 102 briques de stock de sécurité — trois fois plus, pour un lait qui a une date limite. Elle suppose que le jour le plus chargé et la livraison la plus lente tombent ensemble, à chaque fois.
Prenez les unités vendues par jour sur les 30 à 90 derniers jours d’ouverture. Dans Excel, =ECARTYPE.STANDARD(plage) donne σ et =MOYENNE(plage) la demande journalière. Laissez de côté les jours sans stock : un zéro, là, est une vente manquée, pas un jour creux.
Quand vous prévoyez, ce qui compte, c’est l’erreur de la prévision, pas le mouvement des ventes. La planification de la demande de Golden Inventory prend l’erreur absolue moyenne de sa propre prévision dans un test rétrospectif et la convertit : σ ≈ 1,25 × l’erreur absolue moyenne d’une période de prévision, ramenée à un jour (÷ √ jours de la période). Un article régulier et facile à prévoir reçoit un petit tampon, même s’il se vend beaucoup.
Le stock en plus que vous gardez au-dessus de la demande attendue pendant le délai de livraison. Il absorbe les jours où l’on vend plus que la moyenne, pour qu’une oscillation normale ne vide pas le rayon.
Commencez à 95 % pour la plupart des articles. Montez pour les articles dont la rupture vous fait perdre le client, et descendez pour les articles lents au coût de stockage élevé. Chaque marche vers le haut coûte plus de stock que la précédente.
Pas fausse, mais grossière. Elle suppose que le pire jour et la livraison la plus lente arrivent ensemble, à chaque fois. Elle donne souvent plus de stock qu’un taux de service de 99 %.
Ce calculateur traite le délai de livraison comme fixe. Si les livraisons varient beaucoup, prenez le délai le plus long que vous voyez souvent (pas le pire cas isolé), ou saisissez-le dans la comparaison max–min pour voir la borne haute.
Ajoutez la demande pendant le délai de livraison : point de commande = demande journalière × délai + stock de sécurité. Le calcul du point de commande fait les deux étapes et donne le stock maximum.
La planification de la demande (offre Pro) mesure σ à partir de son erreur de prévision et propose un minimum pour chaque article. Commencez avec l’offre gratuite, sans carte.