Communiqué de presse

2015/12/16

Peut‐on réduire la planification de la Supply Chain à un calcul théorique ?

16.12.2015-Peut-on-réduire-miniat

Aujourd’hui, à l’ère de la mondialisation et de la digitalisation, les entreprises doivent relever un défi majeur de transformation globale, tant au niveau stratégique, organisationnel qu’opérationnel. Dans ce contexte, la Supply Chain devient un vecteur très important de création de valeur : c’est un véritable levier permettant de mener à bien ces projets de transformation et de décliner efficacement la stratégie de l’entreprise jusqu’aux maillons les plus opérationnels. La performance, la réactivité, et la flexibilité des processus de gestion et de planification de la Supply Chain sont des facteurs clés de réussite pour les entreprises, quel que soit leur taille ou leur secteur d’activité. Une récente étude du Cabinet Deloitte l’illustre d’ailleurs. Elle révèle que 79 % des organisations possédant une Supply Chain très performante génèrent une croissance de chiffre d’affaires nettement supérieure à la moyenne de leur secteur (Etude Deloitte – Supply Chain Trends 2014).

Des problématiques décisionnelles très complexes

De l’approvisionnement à la vente, en passant par la gestion des stocks et la production, pour chaque étape de la Supply Chain, une multitude de décisions est à prendre : combien d’unités produire, quelles ressources impliquer, quand et en quelle quantité approvisionner, etc. Les enjeux de ces décisions sont extrêmement importants : augmentation du chiffre d’affaires, diminution des coûts de production, d’achat, de transport, diminution du besoin en fonds de roulement (BFR), etc. Les entreprises doivent donc aujourd’hui être capables de prendre ces décisions de façon plus efficace et plus performante, et ce dans un contexte de plus en plus complexe : volumétrie de produits croissante, Supply Chain de plus en plus étendue, multiplication des canaux de distribution… Et la difficulté de ces prises de décision ne s’arrête pas là !

En effet, comme l’illustrent de nombreux ouvrages de la littérature spécialisée (Supply Chain Engineering, Useful Methods and Techniques, Dolgui & Proth, Springer 2010), les problématiques de planification de la Supply Chain sont connues pour être des problèmes mathématiques d’optimisation parmi les plus difficiles à résoudre et sont intensivement étudiés par les chercheurs du domaine de la recherche opérationnelle.

Ces problèmes d’optimisation consistent à déterminer l’ensemble des décisions aboutissant à la meilleure situation possible. La définition de ce que doit être le scenarii idéal est évidemment propre à chaque entreprise et reflète sa stratégie globale (compromis à chaque niveau entre les risques –dégradation du taux de service, perte de CA, pénalités, dégagements, etc. – et les coûts – stock, achat, transport, production, etc.). La difficulté majeure dans cette prise de décision réside dans la présence de nombreuses contraintes couplantes. Ces dernières relient entre elles plusieurs décisions: contraintes capacitaires, choix alternatifs de sourcing ou de ressources, stratégies à appliquer par famille de produits, disponibilité des composants… et rendent la détermination d’une solution extrêmement difficile.

Les possibilités offertes par l’intelligence numérique

Ainsi, pour répondre à ces problématiques, il devient indispensable de s’appuyer sur des outils permettant aux décideurs de comprendre et d’évaluer les enjeux afin de faire les choix les plus efficaces. Les outils décisionnels tels que les systèmes de planification avancée (APS ‐ Advanced Planning System) permettent de représenter et formaliser les flux, les contraintes, les décisions et les stratégies et d’apporter une visibilité globale de la Supply Chain. Ces solutions, en fonction des approches mises en place et de la maturité de l’organisation, peuvent apporter de la valeur à différents niveaux.

Tout d’abord, elles permettent l’automatisation et la modernisation des processus. Elles libèrent les équipes de gestion de la demande et de planification des tâches à faible valeur ajoutée en automatisant les calculs et en proposant une gestion par exception ainsi qu’une ergonomie adaptée supportant le processus décisionnel (navigation souple et puissance, mailles de restitution adaptées, KPIs…). Les planificateurs ou prévisionnistes sont alors susceptibles de consacrer leur temps et leur énergie sur les cas problématiques nécessitant analyse, ajustement ou arbitrage.

Ensuite, face à des problématiques de planification complexes, les outils d’aide à la décision permettent de s’approcher de l’excellence opérationnelle et de garantir une mise en oeuvre efficace de la stratégie de l’entreprise. L’efficacité des nouvelles techniques de recherche opérationnelle couplée avec la puissance actuelle des calculateurs rend aujourd’hui possible la résolution de problématiques de plus en plus complexes et vastes. Il est donc non seulement possible de déterminer des plans cohérents et réalistes sur l’ensemble de la Supply Chain, mais aussi d’obtenir la garantie que le plan fourni correspond à une optimisation globale des priorités définies. On allie ainsi efficience et performance, et on s’assure d’une cohérence des décisions sur toutes les strates décisionnelles (S&OP, planification tactique et planification opérationnelle) et à tous les niveaux de la Supply Chain.

Enfin, avec l’aide de ces outils intelligents, la Supply Chain peut devenir elle‐même vecteur d’optimisation et de transformation pour l’entreprise. La maîtrise des approches d’optimisation globale (end‐to‐end Supply Chain) et les possibilités d’analyse et de simulation offertes par certaines solutions APS permettent non seulement d’identifier les goulets d’étranglement, les facteurs de gain et leviers d’optimisation, mais aussi de simuler de nouvelles stratégies (politiques de stock, stratégies de sourcing, évolution des priorités, transformation des modes de gestion, mutation de l’activité, etc.). Il devient alors possible d’anticiper les impacts des décisions stratégiques ainsi que de mesurer et comparer leur performance de façon objective (indicateurs, KPIs, valorisation, etc.). La Supply Chain prend alors un rôle majeur, ne se contentant plus seulement d’appliquer les stratégies, mais participant activement aussi au processus de prise de décision.

Néanmoins, pour parvenir à une bonne utilisation de ces outils et tirer profit de ces possibilités d’optimisation, il est indispensable d’en comprendre aussi les limites.

La nécessité d’une synergie avec l’intelligence humaine

La réussite d’un projet de planification de la Supply Chain passe par trois éléments fondamentaux :

  •     Données existantes et de bonne qualité
  •     Réactivité et qualité du plan adaptées aux besoins et objectifs métier
  •     Processus bien maitrisé par les équipes (analyse, pilotage…).

Il est indispensable de choisir intelligemment la maille de planification (maille temporelle, maille produit, maille géographique, etc.). Ce choix aura des impacts conséquents sur le processus de planification (disponibilité des données, complexité de pilotage, temps de calcul) et doit être adapté aussi bien aux ressources disponibles (équipes et matériel) qu’aux besoins décisionnels. Il faut trouver le juste équilibre entre le niveau de détail et d’optimalité nécessaires à l’obtention de résultats fiables et exploitables d’un côté, et la véritable maîtrise de la complexité de l’autre.

Evidemment, les plans déterminés ne sont justes que dans la limite de la précision des données d’entrée. La garantie de l’existence, l’exactitude, l’unicité et la pérennité des données de base représente généralement un effort de travail conséquent, nécessitant souvent la révision des processus opérationnels et informatiques. Et plus l’on souhaitera aller loin dans la recherche de l’optimalité, plus la solution sera sensible à l’exactitude des données.

Il faut aussi savoir rester pragmatique et ne pas imaginer qu’une solution informatique, aussi intelligente et performante soit‐elle, peut effectuer en autonomie l’ensemble du travail de prévision ou de planification. En effet, les solutions d’aide à la décision ne peuvent tenir compte de l’exhaustivité du contexte ni de la perception subjective qui restent un élément important dans toute prise de décision (connaissances exogènes, expérience, intuition, volonté de prise de risque, etc.). En effet, il est illusoire d’imaginer pouvoir représenter dans un système l’exhaustivité des règles, contraintes, cas particuliers et événements exceptionnels inhérents à la chaîne logistique. Bien que les éditeurs développent de plus en plus de méthodes permettant de traiter et d’analyser l’ensemble des données numériques disponibles, qu’elles soient endogènes ou exogènes, ces techniques (Big Data, Machine Learning, etc.) sont encore aujourd’hui inapplicables dans le contexte de solutions d’optimisation très poussées.

Pour un pilotage optimal comportant un risque d’erreurs minime, il est donc indispensable de s’appuyer simultanément sur l’expertise humaine et sur des outils de calcul automatique. Les solutions d’aide à la décision doivent donc pouvoir fournir des résultats fiables et directement exploitables dans la grande majorité des cas, et des outils d’analyse et de gestion par exception permettant au planificateur de traiter à la marge les cas restants, en pilotant les leviers du plan ou en imposant, si besoin, une décision à l’outil.

 

Par Lucile Belgacem – Experte en planification de FuturMaster

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