Manifeste pour la Supply Chain Quantitative

Par Joannes Vermorel, dernière mise à jour : Mai 2017

Chez Lokad, nous tentons de découvrir en permanence de nouveaux moyens d'optimiser les supply chains et d'aider les autres à en faire de même. À travers nos travaux, nous avons été amenés à mettre l'accent sur les principes suivants :

1. Tous les futurs possibles doivent être envisagés et une probabilité associée à chacun d’entre eux.

Les clients eux-mêmes ne savent pas toujours ce qu’ils vont acheter et quand ils vont le faire, ou même s’ils vont réellement acheter quelque chose. Cette incertitude doit être pleinement acceptée plutôt que niée. Cependant, elle ne signifie pas que tous les futurs ont une probabilité égale de se produire, car certains sont plus probables que d’autres. L’objectif des prévisions est d'affecter une probabilité à chaque futur possible. L’analyse de toutes ces probabilités nécessite une puissance de calcul importante, mais ce n’est plus un problème de nos jours : les ordinateurs modernes disposent de capacités de traitement incroyables.

2. Toutes les décisions réalisables doivent être envisagées ; possibilités vs probabilités.

Chaque unité présente en stock signifie qu'au moins une décision doit être prise chaque jour : laisser cette unité là où elle se trouve ou en faire autre chose. Chaque unité non stockée, parce que pas encore achetée ou produite, est elle aussi associée à au moins une décision par jour : cette unité supplémentaire doit-elle être « matérialisée » ou non ? Toutes ces décisions doivent être pesées quotidiennement, pour chaque produit, pour chaque lieu de stockage, pour chaque fournisseur, pour chaque trajet. Là encore, la puissance de calcul nécessaire n’est plus problématique. Ainsi, chaque décision possible doit être analysée en fonction des futurs possibles et de leurs probabilités respectives.

3. Les priorités attribuées aux décisions réalisables doivent reposer sur les moteurs économiques de l'entreprise.

Avoir zéro stock, zéro rupture de stock, ou zéro délai sont des limites très théoriques de votre supply chain ; elles sont impossibles à mettre en pratique, irréalisables et certainement pas rentables. L’un des objectifs principaux de la supply chain est de réduire les euros d'erreurs et non les pourcentages d'erreur. Penser que l'amélioration des pourcentages d’erreur se traduit automatiquement par des économies réalisées est une illusion. Les coûts des stocks doivent être mis en rapport avec les coûts des ruptures de stock. Les prix d’achat doivent être mis en rapport avec les quantités achetées. Toute optimisation dépend fondamentalement des métriques qui sont optimisées. Dans le but d'effectuer une telle optimisation, véritablement prise dans une perspective métier, il faut s'appuyer sur les moteurs économiques. Grâce à ces derniers, une priorité peut être associée à chaque décision réalisable en fonction de son retour sur investissement. Affiner ces moteurs économiques peut exiger autant d'efforts que d'exécuter l'optimisation elle-même. C'est cependant le prix à payer pour garantir des résultats alignés avec le contexte économique de l'entreprise.

4. La maîtrise de la situation passe par l'automatisation des tâches de routine.

L’automatisation des tâches de routine permet de rendre au management la maîtrise de leur supply chain. Si le nombre infini de décisions à prendre dans une supply chain nécessite un nombre infini de saisies manuelles, les utilisateurs deviennent vite des esclaves de leur solution de gestion supply chain. S’ils doivent fournir manuellement à cette solution un nombre infini d’informations, ils ne sont pas maîtres de la situation.

Avoir le contrôle de la situation signifie en fait que toutes les informations stratégiques de l’entreprise et la compréhension métier doivent être correctement intégrées aux millions de décisions supply chain qui sont prises régulièrement. Dès lors que le marché évolue, vos informations stratégiques doivent être revues. La prise en compte des nouveaux éléments de la stratégie d’une entreprise par sa solution de gestion supply chain doit se faire sans douleur, idéalement en quelques heures et non en quelques semaines. Par ailleurs, la solution doit permettre d’intégrer de façon illimitée les connaissances des experts du secteur.

5. Un Supply Chain Scientist doit être responsable des résultats numériques.

Si votre entreprise est en activité depuis plusieurs années et que sa supply chain est importante, la préparation des données issues de celle-ci représente en elle-même un travail conséquent. Très peu de professionnels du secteur sont conscients de la profondeur des données et, en règle générale, les départements IT "traditionnels" des entreprises ne le sont pas non plus. La difficulté principale consiste à définir la sémantique des données, leur signification réelle. Cette dernière dépend non seulement du logiciel utilisé, mais également des nombreux processus opérationnels en place dans l’entreprise. L'exploration et la documentation de la sémantique des données requièrent des compétences considérables. De plus, l'obtention de résultats numériques nécessite une modélisation adéquate de la supply chain, qui fait également appel à des compétences spécifiques. Il est donc décisif de confier la responsabilité des résultats numériques de votre projet d'optimisation à un Supply Chain Scientist pour s'assurer du succès de ce projet. En effet, sans les compétences nécessaires en science de la supply chain, votre initiative est potentiellement menacée par l'existence de subtilités non identifiées liées aux données, aux processus supply chain, ou aux artefacts de modélisation. Cela peut causer des dommages considérables à vos opérations supply chain une fois les résultats mis en production.

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