Réaliser un audit des master data de planification en une semaine

Objectif

Identifier quelles master data de planification créent le plus grand risque décisionnel avant le lancement d’un projet de planification ou d’IA.

Utilisateur cible

Supply planners, équipes master data et responsables ERP.

Périmètre

• Délais
• Quantités minimales de commande
• Tailles de lot
• Stocks de sécurité
• Calendriers de planification
• Statuts produit
• Règles de source d’approvisionnement
• Unités de mesure
• Combinaisons produit-site

Architecture

Utiliser un export de l’ERP et de l’APS comme baseline d’audit. Comparer les valeurs configurées à l’historique opérationnel dans une couche d’analyse contrôlée.

Étapes

• Jour 1 : exporter les paramètres critiques.
• Jour 2 : identifier les valeurs manquantes, dupliquées et incohérentes.
• Jour 3 : comparer les valeurs système au comportement opérationnel réel.
• Jour 4 : attribuer des propriétaires et des priorités de correction.
• Jour 5 : publier les corrections approuvées et créer des règles de monitoring.

Validation

• Comparer délais réels et configurés.
• Comparer MOQ et quantités d’achat récentes.
• Contrôler les combinaisons actives par rapport aux produits actifs.
• Vérifier calendriers et dates de fermeture.
• Détecter les doublons produit ou site.
• Signaler les paramètres sans propriétaire ou date d’effet.

Governance box

• Source : master data ERP et APS.
• Propriétaire : responsable métier nommé par paramètre.
• Validation : valeur système comparée à l’historique réel.
• Contrôle de version : date d’effet et valeur précédente.
• Accès : workflow de changement contrôlé.
• Override manuel : exception temporaire avec date d’expiration.
• Mode d’échec : conserver le paramètre approuvé précédent.