La fonction de récompense des stocks
La façon classique de penser au réapprovisionnement consiste à établir une quantité cible par SKU. Cette quantité cible prend généralement la forme d’un point de réapprovisionnement qui est ajusté dynamiquement en fonction de la prévision de la demande pour le SKU. Cependant, au fil des années chez Lokad, nous avons réalisé que cette approche était très faible en pratique, peu importe la qualité des prévisions (classiques).
Les praticiens avertis de la supply chain ont tendance à surpasser cette approche (classique) avec un simple astuce : au lieu de regarder les SKUs de manière isolée, ils prennent du recul et regardent le tableau d’ensemble, tout en tenant compte du fait que tous les SKUs sont en concurrence pour le même budget. Ensuite, les praticiens choisissent les SKUs qui semblent être les plus pressants. Cette approche surpasse la méthode habituelle du point de réapprovisionnement car, contrairement à cette dernière, elle donne la priorité à certains réapprovisionnements. Et comme tout gestionnaire d’entreprise le sait, même une simple priorisation des tâches est meilleure que l’absence de priorisation.
Afin de reproduire cette astuce intéressante, au début de l’année 2015, nous avons amélioré Lokad vers une forme plus puissante de politique de commande connue sous le nom de commande par priorité. Cette politique adopte précisément le point de vue selon lequel tous les SKUs sont en concurrence pour la prochaine unité à acheter. Grâce à cette politique, nous obtenons le meilleur des deux mondes : des prévisions statistiques avancées combinées à une expertise métier qui n’était pas disponible pour le logiciel jusqu’à présent.
Cependant, la politique de commande par priorité nécessite une fonction de notation pour fonctionner. En termes simples, cette fonction convertit les prévisions ainsi qu’un ensemble de variables économiques en une valeur de notation. En attribuant un score spécifique à chaque SKU et à chaque unité de ces SKUs, cette fonction de notation offre la possibilité de classer toutes les décisions d’achat “atomiques”. Par atomique, nous entendons l’achat d'1 unité supplémentaire pour 1 SKU. Par conséquent, la fonction de notation doit être aussi alignée que possible sur les moteurs de l’activité. Cependant, bien que la création de fonctions de notation approximatives soit raisonnablement simple, définir une fonction de notation appropriée est un exercice complexe. Sans entrer dans les détails techniques, le principal défi réside dans l’aspect “itératif” des réapprovisionnements où les coûts de détention continuent d’accumuler des charges jusqu’à ce que les unités soient vendues. Calculer 1 étape à l’avance est facile, 2 étapes à l’avance est un peu plus difficile, et N étapes à l’avance est en réalité assez compliqué.
Il n’y a pas si longtemps, nous avons réussi à résoudre ce problème avec la fonction de récompense des stocks. Cette fonction décompose les défis en trois variables économiques : la marge bénéficiaire par unité, le coût de rupture de stock par unité et le coût de détention par unité. Grâce à la fonction de récompense des stocks, on peut obtenir l’impact économique réel décomposé en marges, ruptures de stock et coûts de détention.
La fonction de récompense des stocks représente une alternative supérieure à toutes les fonctions de notation que nous avons utilisées jusqu’à présent. En fait, on peut même la considérer comme un mini-framework qui peut être ajusté avec un petit (mais très expressif) ensemble de variables économiques afin de mieux répondre aux objectifs stratégiques des commerçants, des fabricants ou des grossistes. Nous recommandons d’utiliser cette fonction chaque fois que des prévisions probabilistes sont impliquées.
Au cours des prochaines semaines, nous mettrons progressivement à jour tous nos modèles Envision et nos documents de documentation pour refléter cette nouvelle fonctionnalité de Lokad.
