Optimisation des distributeurs automatiques d'EPI

Beaucoup voyaient un problème de stock. Moi, j'y ai vu un problème d'espace. Chaque casier d'un distributeur représente un coût — achat de la machine, espace immobilisé, capacité de stockage limitée. Or une référence peu consommée qui occupe un casier est un casier qui ne peut pas servir à une référence plus demandée. En observant plusieurs distributeurs, j'ai constaté que certains étaient toujours pleins pendant que d'autres tombaient constamment en rupture. Le problème n'était pas le magasinier, ni même la consommation : c'était une capacité existante mal répartie, sans moyen simple de le vérifier.

J'ai développé un moteur de recommandation qui compare automatiquement, pour chaque référence, sa consommation réelle et le nombre de casiers qui lui sont actuellement attribués. L'algorithme ne cherche jamais à ajouter des casiers : il redistribue ceux qui existent déjà. Au sein d'un même type de casier, chaque référence se voit attribuer une part de la capacité totale proportionnelle à son poids réel dans la consommation — certains emplacements sont ainsi libérés sur des références peu demandées, d'autres réattribués aux références à forte rotation, sans jamais changer la capacité physique du distributeur. L'objectif n'est pas d'ajouter des distributeurs ou davantage de casiers : c'est de rentabiliser chaque emplacement existant grâce à une répartition optimisée, basée sur les consommations réelles. Cette application ne remplace pas l'expertise terrain : elle fournit des recommandations objectives pour aider à concevoir des distributeurs plus performants et plus simples à maintenir.