Circle K fait le plein de prévisions améliorées

La chaîne mondiale de magasins de proximité génère des prévisions mondiales précises grâce à la Planification Connectée.

Circle K exploite un réseau de plus de 12 000 stations de proximité dans le monde. Dans la mesure où elles étaient gérées à l’aide d’un conglomérat de feuilles de calcul et de solutions ERP, les prévisions de l’offre et de la demande étaient mal alignées et parfois inexactes. « Les gens faisaient des prévisions en silos », se souvient Magnus Tagtstrom, Directeur principal de l’optimisation de la supply chain. Avec Anaplan, Circle K bénéficie désormais d’une plus grande collaboration et d’une prévision glissante précise et alignée sur 18 mois.

L’un des avantages évidents est la précision des prévisions. Cela nous a aidés à avoir les bons niveaux de stock sur tous nos sites.
Magnus Tagtstrom, Directeur principal de l’optimisation de la supply chain

100%

Visibilité sur les stocks actuels

18mois

de prévisions de l’offre et de la demande en continu

 

 


Avant Anaplan, Circle K gérait sa planification de l’offre et de la demande dans une combinaison disparate de feuilles de calcul et de systèmes de progiciels de gestion intégré (ERP). Cela entraînait des prévisions inexactes, une approche non structurée de la collecte d’informations et des prévisions de la demande contradictoires.

« L’un de mes objectifs a été d’essayer d’apporter plus de précision dans la supply chain », se souvient Magnus Tagtstrom, Directeur senior de l’optimisation de la supply chain. « Je pense que nous avions de bonnes solutions, mais nos collaborateurs faisaient des prévisions en silos, et je souhaitais relier ce processus de planification de bout en bout. »

  1. Tagtstrom et son équipe ont développé une approche connectée de la planification de l’offre et de la demande avec Anaplan pour la supply chain. Mise en œuvre avec le partenaire d’Anaplan Executit (qui fait maintenant partie du partenaire Gold d’Anaplan Vuealta), la solution permet à l’équipe de prédire avec précision l’offre et la demande jusqu’au niveau de chaque station à travers l’Europe. Grâce à des prévisions intuitives et à une planification basée sur des scénarios, les équipes de planification de Circle K disposent désormais d’une prévision de capacité dynamique par produit et par station afin de savoir exactement où et quand envoyer du carburant.

Le résultat clé est une prévision glissante précise et dynamique sur 18 mois des niveaux de stock actuels et futurs pour ses sites européens. M. Tagtstrom ajoute : « L’un des avantages évidents est la précision des prévisions. Cela nous a aidés à avoir les bons niveaux de stock sur tous nos sites. C’est de l’argent dont nous disposons actuellement comme tampon dans la supply chain. »

Avec une visibilité précise sur les besoins en capacité, Circle K peut économiser de l’argent en réduisant les stocks et en utilisant les ressources plus efficacement. « Nous avons une visibilité complète sur nos niveaux de stocks actuels et pour l’avenir », explique M. Tagtstrom. « Avec Anaplan, nous savons quelle quantité nous vendrons et quand nous pourrons distribuer les produits sur les sites. Cela a entraîné une baisse des coûts de distribution et du fonds de roulement. »

L’augmentation des ventes fait également partie des avantages dont nous bénéficions, car une prévision précise signifie que Circle K connaît moins de ruptures de stock. « Si un magasin venait à manquer de carburant, un client pourrait décider de ne pas acheter chez nous la prochaine fois », explique M. Tagtstrom. « Il est donc très important pour nous d’anticiper la demande. » Circle K bénéficie également d’avantages intangibles : confiance (car chaque collaborateur utilise le même plan et des mêmes données), moins de stress, plus de collaboration et la capacité de prendre des décisions mieux informées.

Circle K a choisi la plateforme Anaplan car elle est rapidement opérationnelle avec un processus de développement itératif. Les autres facteurs importants étaient l’évolutivité et l’intuitivité de la plateforme, qui ont conduit à une acceptation élevée par les utilisateurs finaux. Le chemin à parcourir comprend une utilisation plus large, plus de sources de données (telles que les données météorologiques), l’intégration de l’apprentissage automatique et les vues des partenaires.