La demande outil

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Par Joannes Vermorel, dernière révision en novembre 2014

La demande outil (également appelée demande de délai d’approvisionnement) est la demande totale entre maintenant et le temps prévu pour la livraison après la prochaine si une commande est passée maintenant pour réapprovisionner les stocks. Ce délai est appelé le délai d’approvisionnement. Étant donné que la demande outil est une demande future (pas encore observée), cette valeur est généralement prévue à l’aide de l’analyse des séries temporelles.

Le concept de demande outil s’applique, entre autres, aux entreprises de vente au détail, de gros et de fabrication, où les stocks sont conservés pour servir les clients.

Dans l’analyse classique des stocks de sécurité, le point de commande est la somme de la demande outil et de la composante des stocks de sécurité. La demande outil médiane peut être interprétée comme l’estimation de la demande qui a 50% de chances d’être supérieure ou inférieure à la demande future lorsqu’on regarde N jours à l’avance, où N est le délai d’approvisionnement. Ainsi, si la demande outil est utilisée comme point de commande avec un stock de sécurité nul, le niveau de service attendu serait de 50%.

Cependant, avec le point de vue plus moderne des quantiles, une estimation délibérément biaisée de la demande outil est directement calculée à l’aide de prévisions de quantiles. Du point de vue des quantiles, le point de commande n’est rien d’autre qu’une estimation délibérément biaisée de la demande outil. Le biais est ajusté pour correspondre au niveau de service souhaité.

Dans les deux cas (classique ou quantile), l’estimation précise de la demande outil est essentielle pour atteindre un bon niveau d’optimisation des stocks, c’est-à-dire utiliser la quantité minimale de stocks pour atteindre des objectifs spécifiques de niveau de service.

Attention de Lokad

La façon la plus naturelle de penser à la demande future est une demande future agrégée par jour, semaine ou mois. Grâce à cette agrégation, la prévision n’est que l’extension de la courbe de demande passée dans le futur. Ensuite, une fois qu’un délai d’approvisionnement est spécifié, la demande outil est calculée comme la somme des valeurs prévues pour les N prochaines périodes.

Cependant, cette approche indirecte n’est pas optimale car le critère optimisé (c’est-à-dire la prévision par période) n’est pas celui qui impacte les stocks (c’est-à-dire la prévision par délai d’approvisionnement). Cette divergence introduite par l’agrégation elle-même explique également pourquoi nous observons des prévisions plus précises lors de l’utilisation d’une technologie de prévision quantile par rapport à une technologie de prévision classique.