# jean-noel boisson

Status | Meeting Planned
Meeting date | @November 27, 2018
Email and/or Phone | jean-noel.boisson@michelin.com
Firm | michelin
Title |
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Industry |

Situation in automative: En phase avec la présentation. 70% du business est du remplacement. Mais on a de l'immobilisation importante en terme de produit chimique.

Quel est le problème principale ? La problématique sur laquelle je suis, on est sur du flux interne avec un objectif de taux de service de 100% sur l'aval. La difficulté est que s'il manque un seul produit chimique, on est obligé d'arrêter toute la production de pneu. Pas de pénalités en internes, mais on essaie surtout de régler ce problème (garder un taux de service de 100%)

Slide 7: on utilise un DRP pour faire notre réappro aujourd'hui. Sur la slide 6 on est sur un principe de très peu de stock. On est sur du flux tiré (du Kanban). La problématique aujourd'hui qu'on a entre l'amont et l'aval est dans la planification tactique.

Slide 9: Une troisième solution, un travail collaborative (une consignation) tout ce qui est flux tiré!!

La problématique que j'ai, je pense qu'il y a des points communs mais un peu différentes.

On est sur de la prévision, à 18 mois on n'a pas cette notion de réappro et on n'a pas cette notion de stock de sécurité

30% d'erreur à la maille article.

Je pense qu'on peut trouver une corrélation entre les Prévisions à la maille agrégé du pneu et les besoins de produits finis. Soit en s'appuyant sur des données historique.

J'en ai parlé il y a quelques jours avec un exec du michelin, et effectivement il faut arreter de parler trop de détail alors qu'il y a bcp de chose MACRO à détecter . Il faudrait qu'on arrêterait de faire du bullshit.

Cette phase de détection de pattern.

1- Workshop

2- Récuperer la donnée

3- Analyse ex-post

4- Pilote: comment mettre en prod et intégration automatique