La gestion de la supply chain collaborative a beaucoup de sens. À l’ère actuelle de la connexion internet omniprésente, pourquoi vos fournisseurs devraient-ils être tenus dans l’ignorance concernant vos prochaines commandes ? Après tout, si votre entreprise est capable de produire des prévisions précises sur vos prochaines commandes, partager ces prévisions avec vos fournisseurs serait certainement d’une grande aide pour eux, ce qui, à son tour, entraînerait un meilleur service et/ou de meilleurs prix.

Oui, mais tout cela repose sur une hypothèse erronée : les prévisions de commandes doivent être précises. Malheureusement, elles ne le seront pas. Point final. Donc tout ce qui suit relève simplement du vœu pieux.

Les entreprises reviennent fréquemment vers nous en demandant si Lokad pourrait prévoir la séquence des prochaines commandes d’achat. Après tout, nous devrions avoir tout ce qu’il faut :

  • niveaux de ventes futurs quotidiens/hebdomadaires (prévus)
  • niveaux de stocks actuels, à la fois en main et en commande
  • contraintes d’achat

En combinant ces différents éléments mentionnés ci-dessus, nous pourrions certainement déployer une simulation, et par conséquent prévoir les prochaines commandes d’achat pour une période donnée spécifiée par un client. Cependant, bien que cela soit possible à faire, les résultats d’une telle opération seraient désastreux. Dans ce court article, nous partageons nos idées sur ce problème pour aider les entreprises à éviter de perdre du temps sur de telles tentatives de prévision.

Les statistiques sont terriblement contre-intuitives. Comme mentionné dans nos articles précédents, les approches “intuitives” sont très certainement fausses ; et les approches “correctes” sont pour le moins déconcertantes.

Le problème central de la prévision des commandes des fournisseurs est que les calculs impliqués reposent sur une somme itérée de prévisions; ce qui est très incorrect à plusieurs niveaux. En particulier, prévoir la prochaine commande d’achat inclut non pas une mais deux variables : la date de la commande et la quantité commandée. Selon les contraintes de la supply chain, la quantité commandée pourrait être quelque chose de relativement simple à prévoir : si vous avez une quantité minimale de commande (QMO), la commande est susceptible d’être égale au seuil de QMO lui-même. D’autre part, si l’article est cher et rarement vendu, la prochaine quantité à commander est susceptible d’être une seule unité.

Le véritable défi réside dans la prévision de la date de la prochaine commande d’achat, et encore plus difficile, la prévision de la date de la suivante commande d’achat. En effet, non seulement la date de la prochaine commande d’achat est susceptible d’avoir une erreur de 20% à 30% (comme à peu près toute prévision de demande), mais la date de la commande qui suit cette dernière commande d’achat aura (à peu près) deux fois l’erreur, et celle qui suit (à peu près) trois fois l’erreur, etc.

Comme illustré dans le schéma ci-dessus, l’incertitude concernant la date de la N-ième prochaine commande d’achat augmente si rapidement en pratique, qu’elle devient une information sans valeur pour le fournisseur. Le fournisseur serait bien mieux loti en faisant ses propres prévisions basées sur son propre historique de demande, même si cette prévision ne peut pas exploiter le signal de demande le plus récent, tel qu’observé en aval.

Cependant, bien que la prévision des commandes d’achat et le partage avec les fournisseurs ne fonctionnent pas, avancer vers une gestion de la chaîne d’approvisionnement plus collaborative reste un objectif commercial valide ; il se trouve simplement que ce type de prévisions n’est pas la bonne manière d’atteindre cet objectif.

Restez à l’écoute, nous veillerons à discuter ici en temps voulu de la manière dont la gestion de la chaîne d’approvisionnement collaborative peut être correctement exécutée d’un point de vue prédictif.


Commentaires des lecteurs (2)

Bonjour Neha, Si votre fournisseur a une certitude absolue sur les dates de commande, cela signifie que toute l’incertitude est injectée dans les quantités de réapprovisionnement à la place. Vous ne pouvez pas faire disparaître l’incertitude de la demande en gelant la variable de date de commande. Ensuite, si vous envisagez de faire produire à votre fournisseur “selon vos prévisions”, cela signifie - très probablement - que vous utilisez des prévisions classiques (également appelées prévisions hebdomadaires/mensuelles) qui fonctionnent très mal en ce qui concerne la chaîne d’approvisionnement. Vous devriez envisager des prévisions quantiles ou des grilles quantiles à la place. J’espère que cela vous aidera. Joannes Vermorel (il y a 3 ans)


Bonjour Joannes, J’aimerais savoir que se passe-t-il si mon fournisseur a une certitude absolue des dates de commande. Pourriez-vous s’il vous plaît me dire comment faire produire au fournisseur selon vos prévisions dans un fichier Excel ? Pourriez-vous s’il vous plaît m’envoyer un e-mail à nehakadamneha87@gmail.com Neha Kadam (il y a 3 ans)