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Calcul Stock de Sécurité : les 6 Meilleures Formules

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Comment calculer le stock de sécurité ?

Vous pouvez trouver de nombreuses méthodes de calcul sur Google. Cela peut sembler parfois compliqué. Dans cet article, je vais vous expliquer en termes simples les principales méthodes de calcul sur Excel, ainsi que celles que je recommande.

Tutoriel vidéo étape par étape : comment calculer le stock de sécurité sur Excel 👇

Télécharger l’Excel complet Stock de Sécurité ci-dessous

Définition du stock de sécurité

Le stock de sécurité (ou stock tampon) est le niveau de stock qui permet de limiter les ruptures de stock dues aux aléas (prévisions non conforme à la demande, délai d’approvisionnement plus long que prévu, etc…)

Pourquoi un stock de sécurité ?

Vous avez besoin d’un stock de sécurité pour vous couvrir sur deux aléas ou deux incertitudes : la demande et le délai.

1) Aléas de la demande

Pour la demande, vous avez différents types de produits. Vous avez des produits qui sont très stables, par exemple, le papier toilette 🧻, et vous avez des produits beaucoup plus incertains comme les parapluies ☔ (que vous ne vendez que quand il pleut). Vous aurez probablement une meilleure qualité de prévision sur le papier toilette que sur le parapluie. Vous devez donc avoir un stock de sécurité plus fort sur le parapluie pour couvrir cette incertitude.

2) Aléas délai

Il existe également des risques liés à l’approvisionnement : plus précisément, l’incertitude des délais de livraison.

En effet, de nombreux facteurs influencent le délai de livraison :

  • Période de révision : fréquence des commandes
  • Délai de confirmation informatique / Délai de commande
  • Délai de production
  • Temps de picking/packing dans l’entrepôt ou l’usine
  • Temps d’attente avant l’expédition
  • Temps de transport / temps de transit
  • Douane
  • Délai de livraison

Tout aléa par rapport à l’un de ces facteurs a un impact direct sur le délai de livraison, et donc sur le risque de pénurie ou de surstockage 🚫

Prenons l’exemple suivant : vous produisez en Chine et vous livrez en France, avec un délai moyen de 40 jours. Vous avez différents aléas d’approvisionnement : des composants manquants, un délai de production plus élevé que prévu, des problèmes de transport par des tiers, des retards de dédouanement, voire des problèmes informatiques. Ensuite, votre délai d’approvisionnement varie fortement, certaines livraisons arrivant tôt et d’autres beaucoup plus tard que votre délai moyen.

La distribution du délai de livraison de vos produits ressemble à ceci :

Étant donné que, la plupart du temps, vous ne pouvez pas prévoir quand ces problèmes surviendront, vous avez besoin d’un stock de sécurité pour couvrir les incertitudes d’approvisionnement.

Stock de sécurité avec EOQ (Economic Order Quantity)

Le scénario de base du stock de sécurité suit une politique de révision continue : les quantités à commander sont fixes 📦

La quantité optimale à commander en termes de réduction des coûts est l’EOQ (Economic Order Quantity). 👉 Pour en savoir plus sur l’EOQ, consultez mon article sur le calcul de la Quantité Économique de Commande.

Nous pouvons alors combiner l’EOQ avec le stock de sécurité pour garantir des quantités à commander optimales et une protection contre l’incertitude.

Définition du Point de Commande

Le point de commande est le niveau de stock à partir duquel nous devons réapprovisionner les stocks. Nous passons une commande lorsque nous atteignons le point de commande, et nous recevons l’article lorsque nous atteignons le niveau de stock de sécurité.

Formule du point de commande :

Stock de sécurité + Ventes moyennes × Délai

Cependant, en réalité, l’offre et la demande sont beaucoup plus chaotiques. C’est pourquoi nous utilisons le Stock de Sécurité.

Risques d’un stock de sécurité

Avant d’examiner les formules, je voudrais souligner les risques liés au stock de sécurité. Le stock de sécurité peut être rassurant, mais il reflète souvent des problèmes fondamentaux : des données et des prévisions vagues, des systèmes informatiques obsolètes, un manque de communication avec les fournisseurs… En général, maintenir un stock de sécurité élevé est une astuce pour cacher les causes profondes de nos problèmes. Si vous maintenez des niveaux de stock inutiles pour couvrir tous ces problèmes, vous aurez des coûts de stock déraisonnablement élevés ↗️.

Je vous conseille d’être vigilant sur votre stock de sécurité et de vous concentrer sur les questions fondamentales ci-dessus.

L’objectif du stock de sécurité est de trouver le bon équilibre entre le taux de service client et le coût du stock ⚖️.

Calcul stock de sécurité : 6 Méthodes de calcul

Je vais vous présenter 6 méthodes de calcul pour votre stock de sécurité, de la plus simple à la plus complexe :

Méthode 1: Formule Stock de Sécurité Basique

La première méthode que je vais présenter, c’est la méthode basique que j’appelle aussi « à l’ancienne ».

En termes simples, nous voulons « assurer X jours d’approvisionnement », nous devons donc estimer le nombre de « jours de sécurité ».

Disons que vous avez une vente moyenne de 100 quantités par jour pour un produit dont le délai de livraison moyen est de 10 jours. Par expérience, vous savez que posséder 5 jours d’approvisionnement est suffisant pour atténuer les risques liés à l’offre et à la demande.

Formule Calcul Stock de Sécurité :

Votre stock de sécurité est donc simplement de 100 × 5 = 500 pièces. Cela nous donne un point de commande de 1500 pièces.

Si nous supposons que l’EOQ est de 2000, le niveau de stock en fonction du temps ressemble à ceci :

  • Lorsque les quantités restantes sont de 1500, vous devez commander 2000 pièces.
  • Pendant les 10 jours de transit, vous consommerez 1000 pièces, ce qui ramène votre niveau de stock à 500.
  • Vous recevez les pièces commandées, et votre niveau de stock atteindra la quantité maximale de 2500.

Néanmoins, cette méthode de calcul est extrêmement basique : elle n’a aucune logique et est plutôt utilisée « par expérience ». Si vous l’utilisez, je vous conseille d’au moins la combiner avec une classification ABC XYZ.

Méthode 2 : Formule Moyenne – Max

Nous pouvons également estimer le stock de sécurité en examinant les variations passées du délai de livraison et des ventes. Nous partons du principe que ce qui s’est passé dans le passé se répétera : si nous nous protégeons contre le cas le plus extrême (la plus forte variation de l’offre combinée à la plus forte variation de la demande), nous sommes « sûrs » de couvrir tout risque futur.

C’est la méthode maxmoyenne que j’appelle aussi la méthode du « ‘bon père de famille » 👨‍👩‍👧‍👧.

Formule Calcul de Stock :

SS = (Délai Max × Vente Max) – (délai Moyen × Vente Moyenne)

Calcul du Stock de Sécurité :

Voici un exemple dans Excel de la formule moyenne – max. Veillez à toujours utiliser la même unité de temps pour le délai et la demande. Ici, nous utilisons les unités de jours.

  • Nous avons une quantité de 12 000 ventes sur 12 mois. Cela représente une vente moyenne de 33 unités par jour.
  • La quantité maximale de ventes mensuelles est de 1200. Cela représente une moyenne de 39,5 unités par jour.
  • Sur 12 mois, nous avons eu 10 livraisons. Le délai moyen était de 35 jours, et le délai maximum de 40 jours.

En appliquant la formule, on trouve un stock de sécurité de 427 pièces.

Pour le point de commande, la formule reste la même que dans l’exemple précédent :
Point de commande = stock de sécurité + vente moyenne (ou prévision moyenne) x délai moyen. Ici, nous avons donc un point de commande de 1578 unités.

Cette méthode a l’avantage d’être très simple à utiliser. Mais elle présente de nombreux inconvénients 👎.

Tout d’abord, vous devez tenir compte des valeurs aberrantes : si vous avez une fois dans vos données passées une valeur extrême de délai ou de vente, cela vous donnera un stock de sécurité très élevé.

Par exemple, disons que votre fournisseur a eu un problème exceptionnel, et que l’une de vos expéditions a eu un délai très élevé. Vous ne voulez pas utiliser cette valeur dans le calcul, car elle ne reflète pas votre « activité régulière » : vous ne voulez pas couvrir une incertitude aussi élevée.

Ensuite, même si vous excluez les valeurs aberrantes, vous couvrez toujours le cas le plus extrême : cela signifie que vous aurez des niveaux de stock élevés toute l’année, et donc des coûts de stock élevés. N’oubliez pas que l’objectif est d’équilibrer les coûts de stock et le taux de service client. Une astuce consiste à « plafonner » arbitrairement le délai de livraison ou les ventes maximales par un pourcentage, afin d’obtenir un niveau de stock de sécurité plus faible. Vous pouvez fixer un pourcentage plus ou moins élevé par produit en fonction du taux de service que vous souhaitez, mais c’est totalement arbitraire. Je vais vous expliquer, dans les méthodes suivantes comment mieux intégrer le taux de service dans vos calculs.

Méthode avec Loi normale de distribution

Pour bien comprendre cette méthode, vous pouvez téléchargez gratuitement l’Excel de l’exemple ICI

La méthode suivante suppose une distribution normale de la demande (également appelée méthode de King). La distribution normale est une distribution de probabilité symétrique à la moyenne. Plus les données sont éloignées de la moyenne, plus la probabilité d’occurrence est faible.

Par exemple, disons que vous vendez en moyenne 1000 pièces par mois, et que nous supposons que la demande est normalement distribuée. Chaque mois, vous avez une forte probabilité de vendre près de 1000 pièces, et une probabilité beaucoup plus faible de vendre environ 500 ou 2000 pièces.

Comme la distribution est symétrique, vous avez autant de chances de vendre moins de 1000 le mois prochain que de vendre plus de 1000 le mois suivant. Par ailleurs, il existe une relation entre le niveau de service (le « nombre acceptable » de ruptures de stock) et l’axe X de la courbe de distribution : c’est le coefficient de service ou facteur de service Z.

Disons que vous voulez un taux de service moyen de 50% : cela signifie que vous prévoyez d’avoir suffisamment de stock pour répondre à la demande de votre client 50% du temps. Dans ce cas, vous n’avez pas besoin de stock de sécurité (Z=0) car, le mois suivant, il y a une chance sur deux de vendre plus ou moins que la moyenne.

Un taux de service de 100% (vous n’avez jamais de ruptures) est impossible, car il faudrait un stock infini ♾️.

Pour les autres valeurs Z, nous disposons de cette table de correspondance :

Dans les exemples suivants, nous utilisons un objectif de taux de service de 90%, le coefficient de service est donc de 1,28.

Nous allons passer en revue 4 formules différentes utilisant la distribution normale.

Méthode 3 : Loi normale avec incertitude sur la demande

Dans le premier cas, nous ne considérerons que l’incertitude de la demande. C’est la méthode la plus utilisée.

Contrairement aux exemples précédents, nous avons choisi ici d’utiliser des unités de temps en mois. Vous pouvez également le faire en jours, à condition d’utiliser les mêmes unités de temps pour toutes les variables (sinon, tout le calcul est faux).

Nous disposons des données suivantes sur les ventes :

En utilisant directement la formule de variation standard de la demande dans Excel, nous obtenons un écart standard de la demande de 141,4 pièces par mois. Le délai de livraison moyen est de 1,15 mois.

Pour obtenir la quantité de stock de sécurité, il faut multiplier le facteur de service Z par l’écart-type de la demande et la racine carrée du délai.

Formule Calcul Stock de Sécurité :

Nous obtenons un niveau de stock de sécurité de 194 pièces. En appliquant la même formule que dans les exemples précédents, nous obtenons un point de commande de 1345 pièces.

Je recommande d’utiliser cette méthode si :

  • Le délai est assez stable et les variations sont négligeables par rapport à l’incertitude de la demande.
  • Vous n’avez pratiquement aucune visibilité sur les données relatives aux délais passés : il est évident que vous devez travailler sur vos données et résoudre la cause profonde de ce manque de visibilité. Mais vous devez tout de même commencer à estimer vos niveaux de stocks de sécurité sans tenir compte de l’incertitude de l’offre : n’attendez pas de disposer de toutes les informations pour prendre des décisions. Vous améliorerez vos données et vos calculs petit à petit.

Méthode 4 : Loi normale avec incertitude sur le délai

Dans cette méthode, nous ne considérions que l’incertitude sur le délai.

Nous devons donc estimer l’écart type du délai de livraison.

Variation des délais

Ici, nous avons un écart type du délai de 0,14 mois.

Pour obtenir la quantité de stock de sécurité, nous devons multiplier le facteur de service Z par l’écart type du délai et la demande moyenne (ici, la demande moyenne correspond à la vente moyenne). Elle serait différente si nous utilisions une prévision).

Calcul du Stock de Sécurité :

Nous obtenons une valeur du stock de sécurité (et donc une valeur du point de commande) plus faible que dans le cas précédent car, dans cet exemple, la variation du délai est plutôt faible.

Cette méthode peut être utilisée si l’incertitude de la demande est négligeable par rapport à la variation du délai. En pratique, les professionnels de la Supply Chain sont rarement confrontés à cette situation. Même si la demande est très régulière, il est toujours conseillé d’estimer l’écart-type. C’est pourquoi je ne recommande pas particulièrement cette méthode.

Méthode 5 : Loi normale avec incertitude sur la demande et le délai indépendants

Dans la troisième méthode utilisant la loi normale, nous considérons à la fois l’incertitude du délai et de la demande, en supposant qu’ils sont indépendants, c’est-à-dire qu’une variation du délai n’implique pas une variation de la demande et vice-versa.

Calcul du Stock de Sécurité :

Nous nous retrouvons avec 267 quantités de stock de sécurité. Nous avons des valeurs plus élevées car nous prenons en compte les deux incertitudes.

Je recommande cette méthode si vous avez une vision claire des variations des délais et de la demande.

Méthode 6 : Loi normale avec incertitude sur la demande et le délai dépendants

La dernière méthode prend en compte à la fois l’incertitude du délai et de la demande, en supposant qu’ils sont dépendants, c’est-à-dire qu’une variation du délai peut impliquer une variation de la demande et vice-versa.

Comme les variations sont corrélées, nous avons besoin d’un stock de sécurité encore plus important que dans la méthode précédente.

Un exemple de dépendance entre le délai et la demande est celui d’une demande mondiale élevée qui entraîne à la hausse les délais d’approvisionnement. Mais vous serez rarement confrontés à de tels cas, c’est pourquoi je ne recommande pas cette méthode.

Limites de la Méthode Distribution Normale pour votre stock de sécurité

Quelle que soit la méthode utilisée, il y a des limites :

  • Votre taux de service cible n’est pas votre taux de service réel. Le taux de service que nous optimisons à l’aide de la formule est la fréquence des ruptures de stock pendant le cycle de réapprovisionnement (également appelé taux de service du cycle). Alors que ce que les entreprises mesurent (KPIs OTIF ou Fill Rate) est le pourcentage total de ruptures de stock sur une période.
  • Il fonctionne mal avec de faibles volumes de ventes.
  • Il ne tient pas compte de la saisonnalité (si vous avez une prévision qui tient compte de la saisonnalité, vous pouvez l’utiliser avec l’écart correspondant).
  • Il y a une sous-estimation des cas extrêmes. Dans la pratique, le profil de la demande varie autour d’une valeur moyenne, avec peu de ventes élevées dans l’année. La distribution de la demande est donc rarement symétrique, la courbe est plutôt « élargie vers la droite ». Il en va de même pour le délai de livraison : votre fournisseur sera parfois en avance, parfois en retard, et parfois très en retard (et jamais très en avance 😉).
  • Le manque de confiance causé par les problèmes précédents peut inciter à augmenter manuellement les paramètres du taux de service (nous revenons à cette idée du stock de sécurité qui est une « astuce » pour cacher les problèmes).

Je recommande d’utiliser un objectif de taux de service basé sur une classification. Consultez mon article sur ABC XYZ ici.

methode abc xyz excel

Autres méthodes de calcul de stock de sécurité pour optimiser votre chiffre d’affaire

Il existe encore d’autres méthodes de calcul du stock de sécurité, qui permettent de résoudre le problème de la demande et du délai de livraison qui ne sont pas normalement distribués :

  • La loi binomiale
  • La loi Gamma
  • La loi de Poisson
  • La méthode McKinsey
  • etc …

Si vous avez déjà une bonne connaissance du stock de sécurité, du point de commande et des statistiques, vous pouvez ajouter un peu plus de complexité en essayant ces méthodes. Sinon, je vous suggère de vous en tenir aux méthodes présentées ci-dessus.

Comment choisir la bonne formule de stock de sécurité ?

N’oubliez pas que la qualité des données est plus importante que la méthode.

Voici quelques conseils pour choisir une méthode :

  • Vous avez de faibles volumes : essayez la méthode de la moyenne min/max.
  • Vous avez des volumes plus importants : utilisez la méthode de la distribution normale. Essayez d’abord la méthode 3 ou 5, en fonction de vos données.
  • Vous n’avez pas de données sur le délai de livraison (ou des données peu fiables) : c’est fréquent. Vous pouvez toujours utiliser la méthode 3.
  • Mesurez vos performances et ajustez vos paramètres (voir ci-dessous le plan d’action que je recommande).

Stock de sécurité : votre plan d’action

  1. Téléchargez le calculateur de stocks de sécurité ci-dessus.
  2. Choisissez la bonne méthode
  3. Comparez avec vos valeurs actuelles
  4. Identifiez et ajustez les produits présentant des écarts importants
  5. Automatisez
  6. Suivez les performances
  7. Optimisez

Solution ultime en gestion de stock : Machine learning

Certaines entreprises ont déjà commencé à utiliser l’AI et le Machine Learning pour optimiser la gestion des stocks.

Vous pouvez choisir cette voie si vous disposez déjà d’une équipe dédiée à la data science dans votre entreprise, si vous avez un budget suffisant pour des services de conseil en Machine Learning, ou si vous êtes vous-même un data scientist.

Je recommande de maîtriser d’abord les bases pour bien comprendre les défis de la gestion des stocks avant d’essayer des techniques aussi avancées.

Pour aller plus loin :

Tout d’abord, si ce n’est pas déjà fait, je vous recommande d’aller voir nos vidéos :

  1. Classification ABC XYZ pour définir votre taux de service cible en fonction de votre demande et incertitude
  2. Formule de Wilson pour optimiser votre quantité et fréquence de commande
  3. 10 façons de réduire votre stock

Devenez Expert en Gestion de Stock

Si vous voulez aller plus loin, participez à mon prochain webinaire sur la gestion des stocks (gratuit) : « Comment éviter les ruptures et les surstocks en période de grande incertitude ».

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Durant ce webinaire, je vous partage :

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