FormationPièces de rechange : optimiser votre stock sur vos données

Les pièces de rechange pèsent 20 à 30 % du coût de la maintenance, et le stock immobilise environ 1,5 % de la valeur à neuf des équipements. Pourtant, magasiniers et gestionnaires de magasin, souvent issus de la maintenance, sont rarement formés aux méthodes et aux indicateurs qui permettent de le piloter. Cette formation-action leur donne ces méthodes et ces outils. En une séance de prise en main et 4 classes virtuelles, chaque participant travaille sur les données réelles de son magasin et repart avec un tableau de bord, un gisement d’économies chiffré et trois axes de progrès validés par le formateur. Conçue et animée par un praticien qui a analysé les magasins de plus d’une cinquantaine de sites industriels.

• Magasiniers et gestionnaires de magasin maintenance
• Responsables et techniciens méthodes maintenance
• Responsables maintenance
• Acheteurs MRO

• Expérience du magasin ou de la maintenance industrielle
• Accès à une extraction GMAO ou ERP du magasin : articles, quantités, prix, min-max, délais, mouvements sur 24 mois
• Accord du responsable pour partager ces données, anonymisées si besoin
• Aucune pratique préalable de Teams, Padlet ou de l’IA n’est requise : une séance de prise en main est prévue
• PC avec webcam, micro, connexion stable et Excel ; accès à Microsoft Teams

À l’issue de la formation, le participant sera capable de mesurer la performance de son magasin de pièces de rechange, d’en réduire l’impact économique et d’en fiabiliser les références et les paramètres de stock, sur la base de ses propres données.

• Mesurer la performance de son magasin : valeur stockée, consommations, rotation, stock dormant, taux de service, ruptures ayant causé un arrêt
• Situer ses résultats par rapport à des valeurs de référence, dont la valeur stockée rapportée à la valeur à neuf des équipements et le ratio pièces / main-d’œuvre
• Analyser son stock par classement ABC et par rotation, et chiffrer les leviers de réduction de l’impact économique
• Contrôler la qualité du stock : bonnes références, bonnes quantités, min-max cohérents avec la criticité et les délais réels
• Adapter sa politique de stock à son contexte industriel, en particulier aux délais et à la fiabilité d’approvisionnement
• Utiliser un assistant IA pour préparer et fiabiliser ses analyses, en vérifiant ses résultats
• Construire trois axes de progrès chiffrés et un plan d’action à 90 jours

1. Prise en main des outils : Microsoft Teams, Padlet, classeur d’analyse Excel, vérification des données de chaque participant
2. Mesurer la performance du magasin : valeur stockée, consommations, valeur à neuf des équipements ; indicateurs clés (valeur / valeur à neuf, rotation, taux de service, ruptures, stock dormant, ratio pièces / main-d’œuvre) et valeurs de référence
3. Réduire l’impact économique : classement ABC, rotation, traitement du stock dormant, consignation, réparation et échange standard, standardisation ; surconsommation et analyse de cause racine
4. Qualité du stock et contexte : bonnes références (criticité, doublons, saisie des sorties de pièces), bonnes quantités (min-max, stock de sécurité, point de commande, pièce d’assurance), adaptation aux délais d’approvisionnement réels
5. L’IA au service de l’analyse, et le plan de progrès : démonstration et pratique accompagnée, restitution de trois axes de progrès chiffrés, plan d’action à 90 jours

Travaux intersession : trois exercices courts (30 à 60 min) sur les données du participant, corrigés et annotés par le formateur, et une revue individuelle de 30 minutes.

Chaque séance s’appuie sur des cas vécus lors d’une quarantaine de diagnostics maintenance en agroalimentaire, métallurgie et automobile.

• Méthodes pédagogiques
  • Formation-action : chaque participant travaille sur les données réelles de son magasin
  • Méthode active : apports courts (20 minutes maximum), alternés avec exercices et partages d’expérience
  • 1 séance de prise en main (1 h) et 4 classes virtuelles de 1 h 45 sur Microsoft Teams, une par semaine ; 2 h 15 de travaux intersession encadrés, QCM en ligne et revue individuelle de 30 minutes
  • Retours individuels écrits du formateur sur chaque rendu
• Matériel pédagogique :
  • Support de cours et mur collaboratif en ligne (Padlet) accessible pendant et après la formation
  • Classeur d’analyse Excel (tableau de bord, ABC, rotation, dormant, audit des min-max, calculateur) et tutoriel vidéo
  • Fiche des valeurs de référence ; bibliothèque de prompts pour l’analyse de stock

• Test de positionnement en amont : oui (questionnaire en ligne : pratiques de gestion du magasin, indicateurs suivis, aisance avec Excel et Teams, attentes)
• Evaluation des acquis / compétences liées aux objectifs opérationnels définis :

• Fiche d’évaluation qualitative de la formation (à chaud)
• Evaluation à froid après formation (3 mois) : questionnaire au participant et à son responsable sur la mise en œuvre des axes de progrès.

• A l’issue de la formation, le formateur évalue l’aptitude à diagnostiquer et optimiser un stock de pièces de rechange, sur la base du QCM et des rendus intersession, et délivre une attestation de fin de formation.

OPCO (notamment OPCO 2i pour l’industrie, OCAPIAT pour l’agroalimentaire), dans le cadre du plan de développement des compétences.

Inscription possible jusqu’à 15 jours avant le début de la formation. En intra : dates fixées avec l’entreprise.

Tarifs : 790 € HT par participant (inter-entreprises, à distance) ; intra-entreprise à distance : 3 600 € HT par groupe jusqu’à 8 participants ; intra-entreprise en présentiel : sur devis ; parcours RCM appliquée + Pièces de rechange : 1 350 € HT par participant. Accompagnement post-formation sur devis.

PERSONNES EN SITUATION DE HANDICAP : (mise en place de compensation…)

Contact : Référent handicap 02 51 84 95 55 / 06 28 70 45 28 / nadiahadjeri@cadresenmission.com

PERSONNES EN SITUATION DE HANDICAP : (mise en place de compensation…)

Contact : Référent handicap 02 51 84 95 55 / 06 28 70 45 28 / nadiahadjeri@cadresenmission.com

Pascal Flatrès, Consultant expert en maintenance industrielle.

• 30 ans d’expérience dans l’industrie sur des postes tels que :
  • Consultant formateur, Expert en stratégie de maintenance industrielle
  • Directeur industriel (> 600 personnes), Directeur de PME
  • Directeur technique, responsable maintenance en France et à l’étranger
  • Directeur de l’excellence opérationnelle Michelin en Europe centrale
  • Bureau d’études / conduite de projets / installations nouvelles
  • Missions internationales : France, USA, Canada, Brésil, Asie et Moyen Orient
  • Trilingue : Français natif, Anglais fluent professionnel, Polonais fluent professionnel
• A réalisé une quarantaine de diagnostics maintenance industrielle, avec l’analyse de la tenue des magasins de pièces de rechange et des ruptures
• Concepteur de la méthode DIAGFIAB© et de l’IA métier MaintAI
• Intervenant en école d’ingénieurs (ENSIBS) sur les plans de maintenance assistés par l’IA

CV: linkedin.com/pub/pascal-flatres/61/203/a68/