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Le Journal de l'Aviation » Industrie aéronautique » Air France Industries s’appuie sur Lokad pour gérer ses stocks

Air France Industries s’appuie sur Lokad pour gérer ses stocks

Léo Barnier Léo Barnier
26 octobre 2017
dans MRO & Support
© AFI KLM E&M

© AFI KLM E&M

Depuis quelques mois maintenant, Air France Industries KLM Engineering & Maintenance a adopté une solution d’optimisation de son inventaire en partenariat avec la petite société française Lokad. Entièrement en ligne, cette application propose de gérer ses stocks de pièces et composants de façon fine à partir d’analyses statistiques, en déterminant les conséquences financières et opérationnelles de chaque investissement ou désinvestissement, grâce à l’utilisation massive de données et leur traitement par du « cloud computing » (informatique en nuage). Cette innovation était présentée par AFI KLM E&M sur son stand aux salons du Bourget et MRO Europe.

Simon Schalit, directeur des opérations de Lokad, décrit sa solution comme un outil statistique un peu différent de ce qui se fait habituellement : « on ne va pas s’intéresser qu’au scénario le plus probable mais on va définir à quel point les autres sont improbables. » La solution va ainsi déterminer une probabilité pour chaque scénario, en prenant notamment en compte les cas de demande très forte ou très basse pour certaines pièces qui sont les plus coûteux.

Le retour sur investissement est calculé pour l’achat de chaque pièce, avec une mise en relation entre le besoin couvert et le coût. « Il faut voir le rapport entre combien va me rapporter une pièce et combien elle va me coûter », résume Simon Schalit. Des paramètres opérationnels comme l’essentialité des pièces et leur impact sur le taux d’immobilisation au sol (AOG), leur valeur, leur disponibilité ou encore les différences entre pièces consommables, réparables et remplaçables sont intégrés au modèle de calcul.

Pour le directeur des opérations, sa solution permet aussi sortir d’une approche en silo : « On peut voir tous les investissements par rapport aux autres. On peut les calculer par rapport aux évolutions de flotte, montante, constante ou descendante. »

Des stocks rationalisés

Une fois ces différents éléments intégrés et analysés, le logiciel de Lokad va jusqu’à la suggestion pour aider les responsables logistiques à établir leurs priorités d’achats ou de ventes sur l’ensemble de l’inventaire en prenant en compte les conséquences probables de chaque décision. A en croire Simon Schalit, c’est cette capacité de suggestion qui est réellement génératrice de valeur ajoutée.

Pour établir ces modèles, Lokad a pu s’appuyer sur les données d’AFI KLM E&M des quatre dernières années. Ils pourront être encore renforcés avec l’intégration de la variabilité des délais de traitement, ce qui complexifiera encore davantage l’environnement statistique.

Pour Nicolas Kuhn, responsable du projet chez AFI, cela amène un gain dans l’anticipation des besoins réels : « Avant nous réagissions à chaud. Cette solution nous aide à déterminer les besoins d’investissement et de désinvestissement. » Depuis l’automne 2016, elle a ainsi permis d’identifier l’équivalent de 19 MEUR de stock excédentaire chez AFI KLM E&M. D’ici la fin de l’année, ce chiffre pourrait atteindre les 27 MEUR.

Nicolas Kuhn Il voit également d’autres avantages : « Un des modules les plus intéressants est l’optimisation de la distribution des pièces entre les différents magasins. » Celle-ci prend en compte le nombre de pièces disponibles, le besoin potentiel dans la région, les temps d’approvisionnement, etc.

Ce partenariat s’est construit dans le cadre du MRO Lab à partir de 2015. Lokad a été repérée à l’occasion d’une collaboration avec Spairliners, filiale d’AFI KLM E&M et de Lufthansa Technik (LHT). Le groupe franco-néerlandais lui a alors donné sa chance avec la mise en place d’un cas d’étude d’un an, lancé à l’automne 2015. Celui-ci s’étant montré concluant, et AFI KLM E&M a intégré la solution de Lokad. Les deux partenaires souhaitent désormais commercialiser la solution à des clients extérieurs.

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