TRAME DE CORRIGÉ COMMUNE (ce qu’un “bon” rendu doit montrer)
A) Tableau de bord (≤10 KPI)
– 2 KPI end-to-end (ex : OTIF, perfect order, lead time total, service global)
– 2 KPI délais/variabilité (pas seulement moyenne)
– 2 KPI stocks (rotation/couverture + rupture/surstock/obsolescence)
– 2 KPI qualité/risque (erreurs, non-conformités, incidents, time-to-isolate lot…)
– 1 KPI coût (coût logistique/commande, coût non-qualité, % express premium)
– 1 KPI durabilité (CO₂/commande, kg jetés, énergie, déchets, e-déchets…)
B) 3 contradictions identifiées (arbitrages)
– Exemple type : stock vs service ; délai vs CO₂ ; productivité vs qualité
– Attendu : choisir un arbitrage + KPI garde-fou
C) Plan d’action (2–3 initiatives max)
– 1 initiative process/orga ; 1 initiative data/SI ; 1 techno optionnelle
– Pour chaque initiative : KPI ciblés, effets attendus (↑/↓), prérequis, risques/effets secondaires
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CAS 1 — E-COMMERCE TEXTILE (J+1/J+2 + retours)
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A) KPI (≤10) – correction type
End-to-end :
1) OTIF
2) Perfect order rate (complet, à l’heure, sans erreur)
Délais/variabilité :
3) Lead time commande→livraison (moyenne + % hors promesse)
4) Variabilité préparation (cycle time picking/packing)
Stocks :
5) Stock accuracy (% écart système vs physique) / taux “stock fantôme”
6) Rotation stock / couverture (par familles)
Qualité/risque :
7) Taux erreurs picking/colisage
8) Cycle time retours (réception→remise en stock)
Coût :
9) % expéditions express (proxy coût caché)
Durabilité :
10) CO₂/commande OU % retours (double transport) + CO₂ associé
B) 3 contradictions + arbitrages
– Réduire stock (5/6) ↔ augmenter ruptures/OTIF (1) : arbitrage = fiabiliser stock + stock sécurité sur best-sellers
– Accélérer picking (4) ↔ augmenter erreurs (7) : arbitrage = KPI garde-fou perfect order + contrôle scan/poids
– Tenir J+1 ↔ hausse express/CO₂ (9/10) : arbitrage = segmentation clients/produits + consolidation + anticipation pics
C) Plan d’action (2–3 initiatives) – exemple attendu
1) Process : standardiser retours (tri rapide restockable) + règles de priorisation en pic
Impacts : ↑ OTIF, ↑ perfect order, ↓ cycle retours, ↓ express, ↓ CO₂
2) Data/SI : rendre événements WMS fiables (scan obligatoire, statuts horodatés) + KPI stock précision
Impacts : ↓ stock fantôme, ↓ ruptures, ↓ urgences
3) Option techno : contrôle poids/vision + prédiction pics/retours (MVP)
Impacts : ↓ erreurs, ↓ retours, ↓ CO₂ (moins double flux)
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CAS 2 — AGRO FRAIS (chaîne du froid)
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A) KPI – correction type
End-to-end :
1) Taux service magasin / disponibilité rayon
2) Lead time total (commande→mise en rayon) + % hors fenêtre
Délais/variabilité :
3) Variabilité transport (écarts délais)
4) Temps de traitement réception (quai) / saturation
Stocks :
5) % invendus / casse (gaspillage)
6) Couverture stock par famille + FEFO compliance (% lots sortis FEFO)
Qualité/risque :
7) % non-conformités T° (incidents chaîne froid)
8) Temps d’isolement lot (si incident)
Coût :
9) Coût pertes (valeur jetée) + % urgences
Durabilité :
10) kg jetés + kWh froid OU CO₂/tournée
B) Contradictions
– Augmenter disponibilité ↔ augmenter invendus/kg jetés : arbitrage = meilleure prévision + FEFO + tailles de lots
– Réduire CO₂ (tournées consolidées) ↔ risque rupture : arbitrage = segmentation produits frais critiques (fréquence différenciée)
– Accélérer réception ↔ risque qualité : arbitrage = contrôle ciblé sur lots à risque
C) Plan d’action
1) Process : FEFO strict + standard réception + créneaux quai (réduit variabilité)
2) Data/SI : traçabilité lot/DLC + KPI gaspillage + alertes
3) Techno : IoT T° + pilotage exceptions (alerte -> isoler/re-route) + prévision demande (MVP)
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CAS 3 — PHARMA (lots/sérialisation)
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A) KPI
End-to-end :
1) Taux disponibilité produits critiques (service)
2) Time-to-isolate lot (rappel) (end-to-end conformité)
Délais/variabilité :
3) Lead time distribution
4) Variabilité approvisionnement produits critiques
Stocks :
5) % péremption (valeur détruite)
6) Couverture stock produits critiques
Qualité/risque :
7) % écarts traçabilité (statut manquant)
8) % incidents T° (si froid)
Coût :
9) % livraisons premium/urgentes
Durabilité :
10) valeur détruite péremption / CO₂ urgences
B) Contradictions
– Augmenter stock sécurité ↔ augmenter péremption : arbitrage = segmentation + redistribution inter-sites
– Réduire coûts ↔ conformité : arbitrage = investir dans traçabilité (évite sanctions/rappels)
– Réduire délais ↔ augmenter premium/CO₂ : arbitrage = visibilité + planification
C) Plan d’action
1) Process : FEFO + redistribution + règles allocation
2) Data/SI : traçabilité lot/serial + KPI time-to-isolate
3) Techno : scan systématique ; blockchain seulement si cas anti-contrefaçon multi-acteurs justifié
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CAS 4 — AUTOMOBILE (composant critique)
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A) KPI
End-to-end :
1) OTIF ligne (ou % jours sans arrêt ligne) / service production
2) OTIF fournisseur critique
Délais/variabilité :
3) Variabilité lead time fournisseur
4) Délai résolution incident (time-to-recover)
Stocks :
5) Couverture composants critiques
6) Stock obsolète / surstock
Qualité/risque :
7) PPM défaut (qualité fournisseur)
8) % incidents logistiques (retards, manquants)
Coût :
9) % premium freight (transport urgence)
Durabilité :
10) CO₂ premium freight / % air freight
B) Contradictions
– Réduire stocks ↔ risque arrêt ligne : arbitrage = stocks ciblés sur composants A + visibilité fournisseur
– Réduire CO₂ ↔ éviter premium : arbitrage = early warning + replanif
– Qualité stricte ↔ délai : arbitrage = contrôle ciblé + plan de continuité
C) Plan d’action
1) Process : segmentation composants + plans de continuité (substituts, dual sourcing)
2) Data/SI : EDI statuts + KPI OTIF fournisseur/risque
3) Techno : tracking conteneur critique + alerting
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CAS 5 — SAV PIÈCES (erratique)
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A) KPI
End-to-end :
1) Délai disponibilité pièce critique (commande→réception)
2) Taux “first-time-fix” (si maintenance)
Délais/variabilité :
3) Variabilité lead time fournisseur
4) % commandes hors délai
Stocks :
5) Taux rupture pièces critiques
6) Obsolescence / surstock
Qualité/risque :
7) Taux erreurs référence (retours)
8) % urgences client (immobilisation)
Coût :
9) % express + coût logistique/pièce
Durabilité :
10) CO₂ express / % pièces réparées vs remplacées
B) Contradictions
– Stock élevé ↔ obsolescence : arbitrage = multi-échelon + criticité
– Réduire CO₂ ↔ service urgence : arbitrage = segmentation clients (critique/non) + anticiper pannes
– Réduire coût ↔ first-time-fix : arbitrage = pièces critiques sécurisées
C) Plan d’action
1) Process : classification criticité + politiques différenciées
2) Data : historique pannes + lead time fiables + référentiel
3) Option prédictif : risque panne -> pré-positionnement (MVP)
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CAS 6 — BOISSONS (tournées + consignes)
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A) KPI
End-to-end :
1) Taux service (livraisons réussies 1er passage)
2) OTIF (fenêtre + complet)
Délais/variabilité :
3) % livraisons hors fenêtre
4) Variabilité temps tournée
Stocks/actifs :
5) Taux pertes consignes/bacs (actifs)
6) Disponibilité consignes (boucle inverse)
Qualité/risque :
7) Taux erreurs chargement
8) Taux re-livraisons
Coût :
9) km/point livré ou coût/stop
Durabilité :
10) CO₂/tournée + taux remplissage
B) Contradictions
– Minimiser km ↔ respecter fenêtres : arbitrage = optimisation multi-objectif + priorités
– Réduire CO₂ ↔ service : segmentation zones/clients
– Charger vite ↔ erreurs : contrôle + scan
C) Plan d’action
1) Process : standard chargement + checklists + créneaux
2) Data/SI : TMS + POD + suivi consignes
3) Techno : optimisation tournées + alertes “fenêtre ratée” (pilotage exceptions)
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CAS 7 — BTP CHANTIER
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A) KPI
End-to-end :
1) % livraisons “bon moment/bon endroit/bon produit”
2) Temps perdu chantier (attente matériel) / respect planning
Délais/variabilité :
3) Variabilité approvisionnement (retards)
4) Temps correction manquant
Stocks :
5) Surstock chantier (valeur immobilisée)
6) Taux casse/pertes
Qualité/risque :
7) % manquants / erreurs livraison
8) Taux rework
Coût :
9) Coût transports multiples / re-livraisons
Durabilité :
10) Déchets chantier / CO₂ transports
B) Contradictions
– Livrer juste à temps ↔ risque manquant : arbitrage = kits + buffer sur critiques
– Réduire CO₂ ↔ multi-livraisons : arbitrage = consolidation + planning partagé
– Réduire stock ↔ rework/attente : arbitrage = criticité
C) Plan d’action
1) Process : kits chantier + standard réception + priorisation
2) Data : planning partagé + statut livraison
3) Techno : POD/photo + checklists numérique
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CAS 8 — HIGH-TECH (lancement + obsolescence)
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A) KPI
End-to-end :
1) Fill rate lancement / service client
2) Backlog + délai livraison
Délais/variabilité :
3) Variabilité lead time composants
4) % hors promesse
Stocks :
5) Obsolescence fin de vie
6) Couverture composants critiques
Qualité/risque :
7) Taux retours early-life
8) Incidents fournisseurs
Coût :
9) % air freight / premium
Durabilité :
10) CO₂ air freight + e-déchets évités via reconditionnement
B) Contradictions
– Maximiser service lancement ↔ surstock fin de vie : arbitrage = scénarios S&OP, ramp-up
– Réduire CO₂ ↔ éviter air freight : arbitrage = visibilité fournisseurs + anticipation
– Réduire coûts ↔ qualité retours : arbitrage = boucle qualité rapide
C) Plan d’action
1) Process : S&OP what-if + gestion fin de vie
2) Data : visibilité composants + allocation
3) Techno : prédictif demande + alerte risque rupture
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CAS 9 — HÔPITAL (DM/consommables)
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A) KPI
End-to-end :
1) Taux rupture produits critiques (objectif ~0)
2) Temps réassort interne (magasin→service)
Délais/variabilité :
3) Variabilité réassort
4) Temps traitement commande interne
Stocks :
5) % péremption (valeur + volume)
6) Écarts inventaire / stocks cachés
Qualité/risque :
7) Incidents patient liés dispo (si mesurable) ou proxy “rupture critique”
8) Conformité traçabilité
Coût :
9) achats urgents / premium
Durabilité :
10) déchets + péremption évitée / CO₂ urgences
B) Contradictions
– Zéro rupture ↔ surstock/péremption : arbitrage = segmentation critique + FEFO + redistribution
– Réduire charge soignants ↔ scans : arbitrage = capter peu mais utile (Kanban)
– Coût ↔ sécurité patient : arbitrage = criticité prime (mais pilotage péremption)
C) Plan d’action
1) Process : standardisation références + FEFO + redistribution
2) Data : Kanban digital + visibilité stocks
3) Techno : scan + alertes péremption
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CAS 10 — RECONDITIONNEMENT (circularité)
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A) KPI
End-to-end :
1) Cycle time retour→revente
2) Taux “yield” reconditionnable (sortie OK / entrée)
Délais/variabilité :
3) Variabilité temps atelier
4) Backlog atelier
Stocks :
5) Disponibilité pièces critiques
6) Stock pièces obsolètes
Qualité/risque :
7) Taux retours SAV après revente
8) Taux rework
Coût :
9) Coût reconditionnement/unité
Durabilité :
10) kg déchets évités / CO₂ évité vs neuf
B) Contradictions
– Maximiser yield ↔ augmenter temps atelier : arbitrage = tri/grade + routage
– Réduire coût ↔ qualité -> retours SAV : arbitrage = tests ciblés + KPI garde-fou
– Réduire CO₂ ↔ retours transport : arbitrage = consolidation flux retour
C) Plan d’action
1) Process : standard tri/diagnostic + grades + routage atelier
2) Data : traçabilité pièces/états + base défauts
3) Techno : planification atelier + alertes pièces manquantes
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POINTS “INGÉNIEUR” POUR NOTATION SÉANCE 3 (RAPPEL)
– KPI ≤10, définis et reliés au cas (pas génériques).
– Au moins 1 KPI end-to-end + 1 durabilité.
– 3 arbitrages réels + KPI garde-fous.
– Plan d’action : 2–3 initiatives max, avec impacts KPI (↑/↓) et effets secondaires.
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FIN – CORRECTION TYPE TD SÉANCE 3
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