Introduction

Secteur : Hardware deeptech; Durée : 3 semaines; Intégration IT : aucune

Le défi

Notre client développe des capteurs de monitoring énergétique clip-on, installables en 2 à 3 heures sans coupure de courant. Un produit hardware compact, mais dont la BOM regroupe plus de 120 références : microcontrôleurs, modules de connectivité, composants passifs, boîtiers, connecteurs, alimentations.

Au moment de lancer leur nouveau capteur, l'équipe faisait face à deux problèmes liés.

D'abord, un problème de sourcing. L'équipe ne connaissait qu'une dizaine de fournisseurs - essentiellement des distributeurs généralistes et quelques contacts directs en Asie. Pas de benchmark, pas de couverture géographique structurée, pas de visibilité sur les alternatives possibles pour chaque famille de composants. Dans un contexte de tension persistante sur l'approvisionnement électronique, ce manque de diversification représentait un risque réel sur les délais et les coûts.

Ensuite, un problème de modélisation. L'équipe voulait simuler différents scénarios de BOM - selon les volumes, les choix de fournisseurs, les compromis entre coût et risque - pour prendre des décisions éclairées avant de s'engager. Mais sans outil dédié, construire ces scénarios à la main dans des spreadsheets était trop long, trop fragile, et impossible à comparer rigoureusement.

"On voulait savoir combien allait vraiment nous coûter ce capteur à 10 000 unités vs 50 000. Et surtout, avec quels fournisseurs."

La solution Siembra

Siembra a été déployé en quelques jours, sans projet IT, directement sur les données existantes du client.

1. Sourcing structuré Sur chaque famille de composants de la BOM, Siembra a identifié et qualifié 40+ fournisseurs alternatifs - en Europe de l'Est, en Asie du Sud-Est, et au-delà des circuits classiques. Pour chaque fournisseur : capacité, MOQ, délais, conditions, zones géographiques. Une base de sourcing complète là où il n'existait qu'une liste de contacts épars.

2. Modélisation de scénarios BOM Siembra a simulé 6 scénarios d'allocation distincts : volume bas vs volume haut, stratégie mono-source vs multi-source, optimisation coût vs réduction des risques de rupture. Chaque scénario intégrait les contraintes réelles : MOQ, incoterms, délais de livraison, risques géographiques.

3. Aide à la décision Pour chaque scénario, le client disposait d'une vision claire du coût BOM total, des dépendances fournisseurs, et des risques associés. Des arbitrages qui auraient pris des mois à construire manuellement.

Les résultats

En 3 semaines, sur une BOM de 120+ références :

• 40+ fournisseurs identifiés et qualifiés (vs ~10 connus initialement)

• 3 nouvelles zones géographiques sourcées, réduisant la dépendance aux circuits traditionnels

• 6 scénarios BOM modélisés et comparables en temps réel

• -22% sur le coût BOM cible identifié entre le scénario initial et le scénario optimisé

• Équivalent 2-3 mois de travail d'un acheteur senior, livré en 3 semaines

• Zéro intégration IT