Par Joannes Vermorel, dernière mise à jour mai 2015En matière de contrôle des stocks, il est souvent utile de procéder en deux étapes distinctes : tout d’abord, anticiper la demande future (i.e. faire des prévisions), puis, optimiser la quantité de marchandise à réapprovisionner en fonction des conditions de commande. Le transport par containers est une contrainte fréquemment rencontrée lorsque les produits sont importés. Dans le présent article, nous détaillons la méthodologie qui peut être utilisée pour déterminer les commandes dans ces cas-là tout en exploitant les prévisions de la demande.
Estimer le taux de remplissage d’un container
Une pile de conteneurs avec un chariot élévateur
Prenons Contoso, un distributeur canadien fictif qui importe ses produits de Chine et les transporte par containers expédiés à peu près toutes les 10 semaines. Etant donné que la réservation d’un container est coûteuse, Contoso se fixe pour objectif de remplir chaque container envoyé au maximum de sa capacité. En parallèle, Contoso cherche également à maintenir le niveau de stock le plus bas possible, aussi bien dans l’entrepôt qu'en transit, tout en préservant ses taux de service pour satisfaire ses clients. Il est à noter que ce second point est un composant tout à fait standard de l'optimisation des stocks et reste valide que le stock soit expédié par containers ou non.
Le transport par container est intrinsèquement contraignant et peut potentiellement générer deux problèmes. Tout d’abord, lorsqu’il faut réapprovisionner, Contoso doit estimer si le volume disponible de chaque container sera utilisé au mieux, voire dans certains cas, s'il sera en surcapacité. Ensuite, le
délai de réapprovisionnement devient quelque peu flou, puisqu’il dépend dans ce cas de la demande future. En effet, une augmentation des ventes réduirait également le délai d'attente avant qu'il devienne opportun de déclencher l'expédition du container ; à l'inverse, si les ventes ralentissent, le délai ne fera qu'augmenter.
Il y a plusieurs méthodes pour estimer le « le taux de remplissage d’un container. » Contoso a fait le choix d’une méthode simple où chaque article est associé à un « facteur de remplissage », c'est-à-dire une valeur arbitraire qui reflète le volume (et parfois le poids) associé à une unité d'un article donné. Par expérience, Contoso connaît le volume approximatif de chaque produit et sait que les containers de 6m peuvent contenir 33 m3 de fret. Par conséquent, lorsqu'il faut envisager un réapprovisionnement, Contoso fait la somme des quantités à commander, multipliées par le volume de chaque article. Pour que l’envoi d’un container soit acceptable, Contoso se base sur une pratique classique qui veut que ce dernier soit rempli à 80% de sa capacité nominale, afin que de s'assurer que toute la marchandise tienne dans le container sans trop de difficultés. Contoso ne vise pas 100% car, en pratique, cela implique trop de complexité pour trop peu de bénéfices. À la place, Contoso s’appuie sur une heuristique qui joue le rôle d’un indicateur de remplissage du container - indicateur dont les résultats sont plutôt satisfaisants.
Estimer le laps de temps entre chaque envoi
De plus, le temps écoulé entre chaque envoi de container doit être estimé afin de permettre aux prévisions de s'ajuster au bon délai de réapprovisionnement. En réalité, Contoso n’a pas besoin de connaître les "dates" des envois, seulement le temps qui s’écoulerait avant la prochaine expédition, si un envoi était déclenché aujourd’hui.
La prévision des dates des prochaines expéditions de containers est une prévision à part entière. Dans la pratique, très peu de solutions couvrent ce type de prévisions. Cependant, Contoso sait par expérience que les envois de containers sont effectués en moyenne tous les X produits vendus. Prévoir la demande à la main pour des milliers d’articles est extrêmement fastidieux ; par contre, estimer le délai avant expédition des containers dans une feuille Excel qui compile les ventes hebdomadaires des trois dernières années et les dates d’envoi de marchandise correspondantes est relativement facile. Contoso observe alors les ventes hebdomadaires totales, qui sont des séries temporelles relativement lisses. Deux autres facteurs doivent également être pris en compte, l'un concernant la saisonnalité et l'autre la tendance. Le facteur de saisonnalité est simplement calculé en regardant les périodes comparables sur les années précédentes. Le facteur de tendance est une donnée d'entrée qui doit être discutée avec les équipes marketing et les responsables des ventes qui sont généralement les plus à même d'avoir une idée précise de l’évolution du marché (*). Etant donné que le processus de prévisions ne requiert le calcul que d'une seule durée, Contoso a mis en place un processus pour déterminer manuellement, chaque semaine, la durée la plus probable entre deux envois de container consécutifs. Cela ne prend qu’une vingtaine de minutes grâce à une simple feuille Excel.
(*)Un tel processus d'estimation des envois peut s’appliquer dans le cas présent car Contoso se base sur ses ventes hebdomadaires totales. Par conséquent, les comportements les plus erratiques sont complètement lissés, et les ventes hebdomadaires totales sont représentées par une série temporelle relativement lisse avec une saisonnalité bien visible. Si l’on se penchait au contraire sur les ventes par article, un tel processus n’aurait eu que des résultats médiocres. De plus, comme une seule durée doit être calculée, il est acceptable qu’un expert passe un temps non négligeable à affiner ces estimations. Si le même processus devait être appliqué au niveau de chaque article, le responsable de ces calculs ne pourrait passer que 30 secondes maximum par prévision, et donc la précision serait impactée négativement.
Au début de chaque semaine, lorsque la durée la plus probable entre deux envois de marchandise est estimée, Contoso peut déterminer le délai de réapprovisionnement à utiliser dans Lokad. Ce dernier est calculé en prenant en compte la durée entre deux envois consécutifs de containers, à laquelle vient s'ajouter le temps de transport lui-même. Dans ce cas, la durée estimée entre deux envois est de 10 semaines, et le temps de transport entre la Chine et le Canada est estimé à 5 semaines. Ainsi, le délai de réapprovisionnement dans Lokad est de (10+5) x 7 = 105 jours.
Mise à jour des prévisions hebdomadaires
A ce stade, Contoso importe ses données de ventes dans le système de prévisions. Le délai d'approvisionnement est mis à jour afin de refléter les dates auxquelles les envois sont attendus. En fonction de la méthodologie de prévisions, le container est composé différemment :
- Si des prévisions classiques sont utilisées (par exemple des prévisions hebdomadaires), alors la demande attendue est ajoutée au délai d'approvisionnement, plus un stock de sécurité. Si le total, moins le stock disponible et le stock en commande, est au-delà de la capacité du container, alors un nouveau container est commandé.
- Si des prévisions quantiles sont utilisées, le processus est similaire, sans stock de sécurité : ce dernier est déjà intégré à l'estimation quantile. Il s'agit également d'un processus qui fonctionne avec un pallier, une fois la capacité du container atteinte, un nouveau container est commandé.
- Si une grille quantile est utilisée, à chaque actualisation des prévisions, le container est rempli au maximum de sa capacité à l'aide de la liste d'achats prioritaires. Puis, les indicateurs économiques doivent être fournis pour obtenir la rentabilité du container. Une fois que la rentabilité atteint un certain pallier, un nouveau container est commandé.
Dans la pratique, lorsque des containers sont utilisés, nous vous recommandons des prévisions qui reposent sur les grilles quantiles car ce type de prévisions s'adapte mieux aux contraintes logistiques.
