Optimiser la gestion des stocks de maintenance : guide complet

La gestion des stocks de pièces détachées relève du casse-tête pour une société de maintenance. Elle doit s’assurer qu’elle dispose de pièces de rechange en nombre suffisant pour assurer les réparations dans les plus brefs délais et maintenir ainsi la satisfaction client.
 
Pour obtenir un taux élevé de résolution en première intervention – le fameux « First Time Fix Rate » -, le technicien doit, en effet, disposer dans son véhicule des pièces détachées nécessaires à ses différentes missions.
 
Ce principe de précaution peut toutefois générer un surplus d’inventaire. Les pièces non utilisées entraînent alors des coûts additionnels qui rognent sur la marge du prestataire, déjà faible dans un secteur de la prestation de services particulièrement concurrentiel.
 
Le budget alloué aux pièces représente, en effet, un poste important de dépense, non seulement pour leur achat, mais aussi pour les coûts liés à leur transport, leur stockage et leur manutention. Toute optimisation de la gestion des stocks est donc la bienvenue.
 
Tout l’enjeu consiste à trouver un bon compromis entre le dimensionnement des stocks et le niveau de service attendu. Un prestataire tenu de respecter des engagements contractuels particulièrement contraignants en termes de Garantie du temps de rétablissement (GTR) peut être tenté de “surstocker” pour éviter de subir des pénalités financières.
 
L’optimisation des stocks de pièces détachées est donc un exercice délicat. La gestion des pièces d’utilisation courante est par nature plus facile à maîtriser. Leur consommation est connue. Les pièces rarement utilisées supposent une gestion différente basée sur une analyse de risques.

Pour réduire la consommation de pièces détachées, il convient de s’appuyer sur des indicateurs clés comme le temps moyen jusqu’à la réparation (MTTR, Mean Time To Repair) ou le temps moyen entre deux défaillances (MTBF, Mean Time Between Failure). Que donne cet indicateur MTBF ? Est-il conforme à la durée de vie théorique donnée par le fabricant ?
 
Si l’écart est important, il convient d’interroger le fournisseur, voire d’en changer. Autre piste : aller chercher sur le marché des pièces aux fonctions et aux coûts équivalents mais disposant d’une longévité supérieure.
 
Il est aussi possible d’interpeller les utilisateurs sur les conditions d’utilisation des équipements dont les pièces détachées subissent des défaillances précoces. Des conseils sur le paramétrage d’une machine peut faire chuter son taux de défaillance.
 

Tendre vers le “juste à temps”

Les leviers d’optimisation des stocks diffèrent en fonction de la nature et la vocation des pièces détachées. Les pièces prévues pour la maintenance préventive constituent le cas le plus simple. Les opérations étant planifiées à l’avance, il est aisé de déterminer leur quantité.
 
De même, les besoins en pièces de consommation courante peuvent être évalués sur la base de l’historique des consommations. Les apports du big data et de l’intelligence dans ce domaine permettent de tendre vers le “juste à temps”.
 
L’optimisation du stock des pièces faisant l’objet de défaillances aléatoires est plus complexe à réaliser compte tenu de l’absence d’historiques ou de leur faible nombre. Outre le MTBF, d’autres critères peuvent être pris en compte comme le délai d’approvisionnement ou les coûts de logistique et de stockage.

L’intelligence artificielle au service de la gestion des stocks de maintenance

L’intelligence artificielle transforme progressivement la gestion des stocks de pièces détachées en maintenance. Là où les méthodes traditionnelles s’appuient sur des historiques de consommation et des seuils définis manuellement, les algorithmes de machine learning permettent aujourd’hui d’anticiper les besoins avec une précision inédite.

Concrètement, l’IA analyse en continu les données d’interventions, les taux de défaillance des équipements et les délais fournisseurs pour recommander automatiquement les niveaux de stock optimaux. Résultat : moins de ruptures sur les pièces critiques, moins de sur-stocks sur les pièces dormantes.

Couplée à un logiciel de gestion des interventions, cette approche permet aussi d’anticiper les besoins en pièces avant chaque intervention planifiée, améliorant ainsi le First Time Fix Rate sans immobiliser inutilement du capital en stock.

Enfin, le service de maintenance doit se pencher sur la gestion des stocks de pièces qualifiés de “morts ou dormants” dont l’immobilisation présente un coût d’immobilisation non négligeable pour un intérêt très limité.
 
Que faire de ces stocks inutiles et coûteux ? Plusieurs cas de figure sont envisageables. Il est possible d’écouler certains stocks à des brokers qui font le commerce d’équipements d’occasion ou reconditionnés.
 
Il y a aussi le retour à l’envoyeur, le service de maintenance ayant conclu lors de l’achat la reprise du stock restant par le fournisseur. Enfin, il existe aussi des places de marché dédiées à ces stocks morts. Stockopro ou Bakelit.eu se positionnent ainsi sur le marché de la pièce détachée automobile.