Les Données Maîtresses : La Clé de Voûte de Votre Chaîne d'Approvisionnement
Lors de nos interventions auprès de nos clients, près de 100 % d’entre eux rencontrent des défis liés à la gestion de leurs données maîtresses. Ces données, qu'il s'agisse des informations clients, des dimensions produits ou des unités de mesure, sont souvent mal gérées, ce qui entraîne des retards coûteux, des erreurs d'expédition, et une inefficacité opérationnelle. Cet article vise à sensibiliser les décideurs en gestion de la chaîne d'approvisionnement à l'importance de la qualité des données maîtresses en présentant des exemples concrets et en soulignant l'impact financier des erreurs.
Cet article s’adresse aux gestionnaires et décideurs logistiques confrontés à ces défis, en expliquant trois problèmes courants rencontrés dans la gestion des données maîtresses : les erreurs dans les données clients, les erreurs d'unité de mesure, et les erreurs de dimension produit, ainsi que leurs répercussions sur la chaîne d'approvisionnement.
1. Validation des Données Clients : Adresses, Téléphones et Courriels
Explication
Des erreurs dans les données clients, telles que des adresses incorrectes ou des doublons, peuvent provoquer des échecs de livraison et des retards, entraînant des coûts supplémentaires pour les retours. Mettre en place un outil de vérification d'adresse et valider les numéros de téléphone et adresses courriel permet de réduire considérablement ces erreurs.
Prenons un exemple : une entreprise qui expédie des colis et qui rencontre régulièrement des erreurs dans les adresses des clients. Ces erreurs entraînent des livraisons échouées et des coûts de gestion pour renvoyer les colis.
Impact des Mauvaises Adresses : Coût des Erreurs
Au Canada, le coût moyen pour expédier un colis se situe entre 22,29 $ et 41,61 $, selon le service utilisé et la distance parcourue. Si l'adresse est incorrecte, ces coûts peuvent doubler en raison des frais de retour et de réexpédition.
Imaginons une entreprise qui expédie 10 000 colis par an avec un taux d'erreur de 2 %. Cela représente 200 colis mal adressés chaque année. Avec un coût moyen de 100 $ par colis, l'entreprise pourrait dépenser jusqu'à 20 000 $ par an uniquement en raison de ces erreurs.
2. Erreur sur l'Unité de Mesure
Explication
Une confusion entre l’unité de mesure d'achat et l’unité de mesure de vente peut entraîner des expéditions incorrectes et des pertes financières importantes. Il est crucial de bien définir ces unités dans le système de gestion. L'unité de mesure d'achat est utilisée pour recevoir les produits des fournisseurs, tandis que l'unité de mesure de vente est utilisée pour vendre ces produits aux clients.
Si ces deux unités ne sont pas alignées dans les données maîtresses, cela peut provoquer des erreurs dans les commandes, les réceptions et les expéditions.
Exemple
Imaginons une entreprise qui reçoit des produits en paquets de 10 unités. Les données maîtresses indiquent que l’unité d'achat est 10 paquets de 10 (soit 100 unités), mais l’unité de vente est en paquets de 10. Si cette distinction n'est pas bien saisie dans le système, un employé peut expédier 100 unités au lieu de 10, provoquant des ruptures de stock et des pertes.
3. Erreur sur la Dimension d’un Produit
Explication
Les dimensions des produits sont essentielles dans la gestion des entrepôts. Une mauvaise gestion des dimensions dans les données maîtresses peut entraîner des erreurs de stockage, une mauvaise utilisation de l'espace, et des perturbations dans la gestion des palettes et des transports.
Prenons un exemple : un produit mesure 30 cm x 20 cm x 15 cm (environ 11,8 x 7,9 x 5,9 pouces). Lorsqu'il est regroupé dans un master pack de 8 unités, la dimension totale devient 62 cm x 42 cm x 32 cm (environ 24,4 x 16,5 x 12,6 pouces).
Impact des Erreurs de Dimension : Modification de 5 cm
Imaginons que la hauteur du master pack soit incorrectement enregistrée à 37 cm au lieu de 32 cm dans les données maîtresses. Les conséquences peuvent être immédiates :
Capacité de stockage réduite : La capacité de la palette serait réduite de 20 %.
Réorganisation coûteuse : Le personnel devra réorganiser les palettes, augmentant les coûts.
Problèmes de transport : Des erreurs de chargement peuvent survenir, augmentant les coûts logistiques.
Conclusion
Ces exemples montrent que des données maîtresses de mauvaise qualité peuvent entraîner des pertes financières significatives et nuire à la performance opérationnelle. Une gestion rigoureuse de ces données est indispensable pour éviter ces problèmes. Chez Trencadis, nous aidons nos clients à optimiser leurs processus grâce à une gestion précise des données maîtresses.
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