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Objectifs pédagogiques et cadrage du module pour cadres et managers

Objectifs  et résultats attendus

Diagnostic initial et gouvernance des données de référence

2.1 Méthodes de codification (EAN, GTIN, etc.)

Concevoir la codification: buts, choix intelligents vs muets, standards ouverts

Intégration technique et opérationnelle des codes dans l’ERP

2.2 Nomenclature et fiches articles

Architecture de la nomenclature et règles de modélisation

Fiche article exemplaire: contenu minimal et bonnes pratiques

2.3 Analyse ABC/XYZ et politiques de stock

Méthode ABC/XYZ et matrice croisée pour la décision

Atelier dirigé: de l’historique ERP aux politiques de stock

2.4 Criticité opérationnelle et continuité d’activité

Évaluer la criticité: critères, exemples et actions associées

Convergence segmentation et criticité: arbitrages niveau de service/coûts

Synthèse, mises en œuvre et amélioration continue

Plan d’implémentation en 6 étapes et gouvernance continue

Résumé opérationnel pour décideurs

Évaluations formatives

Quiz 1 – Principes de codification et standards

Quiz 2 – Conception d’un code interne

Quiz 3 – Fiche article et nomenclature

Quiz 4 – ABC/XYZ et politiques de stock

Quiz 5 – Criticité et arbitrages

Enquête de clôture

Sondage – Auto-évaluation et priorités de déploiement

Maîtrisez la classification et la codification des pièces pour fiabiliser vos données maîtres, optimiser vos stocks et sécuriser vos opérations. Ce cours pragmatique, conçu pour cadres, managers Supply Chain, Maintenance, Achats et IT, relie directement les choix de codification (EAN/GTIN, codes internes), la qualité des fiches articles et l’analyse ABC/XYZ aux impacts opérationnels et financiers: taux de service, coûts de possession, obsolescences, risques d’arrêt. À travers un parcours structuré, vous apprendrez à diagnostiquer votre référentiel (doublons, champs manquants, nomenclatures hétérogènes), à concevoir une codification simple et pérenne, à intégrer techniquement les codes dans l’ERP (contrôles d’unicité, lecture/étiquetage, traçabilité lots/séries), et à modéliser des fiches articles exemplaires. Vous passerez ensuite à l’action avec la segmentation ABC/XYZ, la définition des politiques de stock et l’évaluation de la criticité pour arbitrer précisément niveaux de service et coûts. Des ateliers guidés, des exemples concrets (ex. atelier d’usinage, centrale à béton) et un plan d’implémentation en 6 étapes vous permettront de déployer rapidement un POC, d’industrialiser vos pratiques et d’ancrer une gouvernance durable des données. En sortie, vous disposerez d’un manuel de codification, de règles de saisie et d’indicateurs clés pour piloter la performance et éviter les ruptures.

2. Classification et codification des pièces: données maîtres, ABC/XYZ et criticité

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            <p>Dans les organisations industrielles et de services, la performance opérationnelle et financière dépend fortement de la qualité des données maîtres, de la robustesse des systèmes de codification et de la pertinence des politiques de stock. Ce cours, conçu pour cadres et managers, relie de manière concrète la classification et la codification des pièces aux enjeux de traçabilité, de fiabilité des approvisionnements, de maîtrise des coûts et de réduction des risques. Il propose un cadrage clair des objectifs, des décisions structurantes (standards de codification, intégration ERP, gouvernance des données) et des résultats attendus en matière de qualité de données, de niveaux de service et d’optimisation des stocks.</p>
<p>La progression pédagogique couvre d’abord le diagnostic initial et la gouvernance des données de référence: cartographie de l’existant (codes, doublons, nomenclature, paramétrage ERP), définition des rôles (propriétaire de données, valideur, MCO) et mise en place d’indicateurs clés (taux de doublons, champs manquants, % GTIN, temps de recherche). Elle approfondit ensuite les méthodes de codification, en comparant les approches intelligentes et muettes, l’usage des standards (EAN/GTIN, QR, RFID) et les règles de codification interne, jusqu’à l’intégration technique dans l’ERP (structures de champs, contrôles d’unicité, impression/lecture, plan de migration et gestion des alias). Les bonnes pratiques de nomenclature et de fiches articles sont détaillées: hiérarchies, paramètres hérités, révisions et obsolescences, ainsi que les champs essentiels et règles de rédaction normalisées pour des données fiables et exploitables.</p>
<p>Sur le volet pilotage des stocks, la méthode ABC/XYZ est outillée pour passer de l’historique ERP à des politiques segmentées: calculs de valeur consommée annuelle, analyse de la régularité de la demande, matrice croisée et choix de réapprovisionnement, de sécurité et de fréquence de revue. Un atelier dirigé permet d’opérationnaliser ces étapes: nettoyage des données, segmentation automatique contrôlée par échantillon et paramétrage ERP. La dimension de criticité opérationnelle est intégrée pour relier les décisions de stock à la continuité d’activité: critères d’évaluation (MTTR, coût d’arrêt, délais, substitutions), exemples concrets et mesures associées (préventif renforcé, double sourcing, visibilité de la criticité). Le croisement ABC/XYZ–criticité fournit un cadre d’arbitrage entre niveau de service et coûts, avec des indicateurs de pilotage alignés sur les priorités managériales.</p>
<p>La mise en œuvre se conclut par un plan d’implémentation en six étapes: POC sur un échantillon, formalisation d’un manuel de codification et de guides de saisie, migration et dédoublonnage, instances de gouvernance récurrentes et dispositif de mesure (KPI de complétude, taux de lecture, temps de recherche, ruptures évitées). Des évaluations formatives jalonnent le parcours pour sécuriser l’acquisition des principes et des méthodes, tandis qu’un résumé opérationnel synthétise les messages clés pour décideurs: codification simple, stable et testée avant déploiement; fiches articles complètes; segmentation ABC/XYZ enrichie par la criticité; et un système vivant, animé par des revues et audits périodiques. L’ambition est de donner aux managers une méthode rigoureuse, des outils concrets et une gouvernance durable pour fiabiliser les données et maximiser la performance supply chain.</p>
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