Q&R sur le logiciel d'optimisation de stocks
Sous la supervision du Prof. Dr. Stefan Minner, Leander Zimmermann et Patrick Menzel rédigent une thèse à la Technical University of Munich. L’objectif de cette étude est de comparer les logiciels d’optimisation de stocks. Lokad a reçu leur questionnaire, et avec la permission des auteurs, nous publions ici à la fois leurs questions et nos réponses.
1. Quand avez-vous lancé votre logiciel d’optimisation sur le marché?
Lokad a été lancé en 2008, mais à l’époque en tant que solution pure de prévision de la demande. Nous avons commencé à réaliser de bout en bout l’optimisation de la supply chain en 2012.
2. Pour quelles tailles d’entreprise votre logiciel est-il adapté?
Nous avons des clients allant d’entreprises unipersonnelles à des sociétés de plus de 100 000 employés. Cependant, pour des stocks d’une valeur inférieure à 500 k€, l’optimisation statistique de la supply chain n’en vaut souvent pas la peine.
3. Pour une entreprise de taille moyenne d’environ 50-250 employés et pour un chiffre d’affaires d’environ 10-25 millions d’euros par an. Quel serait le prix de votre pack logiciel standard?
Ce serait notre pack Premier à 2500 $ par mois. Cependant, le pack couvre bien plus que du logiciel. Le logiciel pur ne représente qu’environ un cinquième de nos frais.
L’essentiel des frais est dédié au paiement d’un data scientist chez Lokad, qui gère le compte en tirant parti de notre stack technologique pour obtenir les résultats finaux. C’est ce que nous appelons une optimisation de stocks en tant que service.
4. Votre logiciel convient-il à différents secteurs industriels ? (par exemple : pharmacie, métallurgie, produits périssables, …)
Oui, nous soutenons divers secteurs, allant de l’aérospatial à la mode, en incluant l’alimentaire frais au milieu. Cependant, notre logiciel est avant tout une boîte à outils programmatique conçue pour l’optimisation de la Supply Chain Quantitative. Bien que nous répondions à de nombreux secteurs, il faut généralement un Supply Chain Scientist pour élaborer la solution finale.
5. Quelles caractéristiques de votre logiciel vous différencient des autres logiciels d’optimisation ? (Proposition de valeur unique)
Les prévisions classiques, et par extension la théorie classique de l’optimisation de stocks, fonctionnent mal, étonnamment mal même. Il a fallu des années à Lokad pour réaliser que le principal défi - d’un point de vue statistique - était lié aux cas extrêmes et que c’est cela qui engendre des coûts dans la réalité. Lokad fournit des prévisions probabilistes. Dès qu’il s’agit de stocks, les prévisions probabilistes sont tout simplement supérieures aux prévisions classiques.
6. Pour quelles plateformes informatiques votre logiciel est-il applicable ? (par exemple : Microsoft, Apple, Linux, …)
Lokad est un SaaS (webapp) construit sur une plateforme de cloud computing (Microsoft Azure). Nos clients sont très divers. Cependant, dans la supply chain, il y a encore plus de Mainframes IBM que d’installations OSX.
Cependant, sans une plateforme de cloud computing, il serait très peu pratique d’exécuter les algorithmes de machine learning que Lokad utilise régulièrement. Ainsi, notre logiciel n’est pas conçu pour fonctionner sur site.
7. Votre entreprise propose-t-elle des solutions logicielles standardisées ou personnalisées ?
Question délicate et réponse subtile.
Lokad fournit une plateforme packagée. Nous sommes multi-locataires : tous nos clients utilisent la même application. À cet égard, nous sommes fortement standardisés.
Pourtant, Lokad propose un langage spécifique au domaine appelé Envision. Grâce à ce langage, il est possible de concevoir des solutions sur-mesure. En pratique, la plupart de nos clients bénéficient de solutions entièrement personnalisées.
Lokad a élaboré une technologie destinée à fournir des solutions supply chain personnalisées pour une fraction des coûts habituellement engagés pour de telles solutions, en boostant la productivité de l’expert.
8. S’il s’agit d’un logiciel standardisé, quelles fonctionnalités sont incluses dans le pack standard de votre logiciel ?
Nous disposons de plus de 100 pages de documentation. Par souci de concision, elles ne seront pas listées ici.
9. Existe-t-il des modules complémentaires ? Si oui, lesquels ? (par exemple : pièces de rechange, …)
Nous n’avons pas de modules complémentaires dans le sens où chaque plan - y compris notre plan gratuit - inclut toutes les fonctionnalités sans restrictions.
10. Pour quelles étapes/niveaux votre logiciel peut-il optimiser la gestion des stocks ? (par exemple : usine, entrepôt, fournisseur, …)
Nous couvrons pratiquement toutes les étapes de la supply chain - entrepôts, points de vente, ateliers - aussi bien pour la logistique directe qu’inverse.
11. Votre logiciel résout-il les problèmes de manière optimale ou heuristique ?
L’informatique nous enseigne que presque tous les problèmes d’optimisation numérique non triviaux ne peuvent être résolus que de manière approximative. Même quelque chose d’aussi basique que le bin packing est déjà NP-complet, et le bin packing est loin d’être un problème complexe de supply chain.
De nombreux fournisseurs - peut-être même Lokad (j’essaie ardemment de résister aux superlatifs marketing) - peuvent prétendre disposer d’une solution “optimale”, mais, au mieux, cela devrait être considéré comme un Dolus Bonus ; c’est-à-dire un mensonge acceptable, semblable aux publicités télé qui vantent une expérience inoubliable ou des affirmations semi-ridicules similaires.
Je vous conseille de consulter mon précédent article sur les top 10 mensonges des vendeurs de prévision. Tout fournisseur qui prétendrait sérieusement fournir une solution “optimale” - au sens mathématique du terme - mentirait ou serait délirant.
12. Quels algorithmes votre logiciel utilise-t-il ? (par exemple : Silver-Meal, Wagner-Within, …)
Silver-Meal et Wagner-Within proviennent tous deux de la perspective classique selon laquelle la demande future ne peut être exprimée par des distributions de probabilités non paramétriques arbitraires. À notre avis, ces algorithmes échouent à fournir des réponses satisfaisantes dès qu’il y a incertitude.
Lokad utilise plus de 100 algorithmes distincts, dont la plupart n’ont pas de nom reconnu dans la littérature scientifique. La spécialisation prime. La plupart de ces algorithmes ne sont nouveaux ou meilleurs que dans la mesure où ils offrent une solution supérieure à une classe de problèmes très restreinte - par opposition aux solveurs numériques génériques.
13. Quelles sont les limites en termes de quantités d’entrée pouvant être calculées en une fois ? (par exemple : taille du chargement, produits différents, période, …)
Les limites numériques de notre technologie sont généralement ridiculement élevées par rapport à la taille réelle des défis de la supply chain. Par exemple : pas plus de 2^32 SKUs peuvent être traités en une fois. Grâce au cloud computing, nous pouvons exploiter des ressources informatiques quasiment illimitées.
Ceci dit, des ressources informatiques illimitées impliquent également des coûts informatiques illimités. Ainsi, bien que nous n’ayons pas de limites strictes sur les données d’entrée ou de sortie, nous veillons à maintenir ces coûts informatiques sous contrôle, en ajustant la quantité de ressources informatiques à l’ampleur du défi commercial à relever.
14. Combien de variables peuvent être choisies et combien sont données ? (par exemple : taux de service, période, taille de lot, …)
Lokad est conçu autour d’« Envision », un langage de programmation spécifique dédié à l’optimisation de la supply chain. Ce langage offre des capacités programmatiques, et par conséquent, les limites strictes sont si élevées qu’elles sont inaperçues en pratique. Par exemple, notre langage ne supporterait pas plus de 2^31 variables.
Cependant, traiter plus de 100 variables hétérogènes simultanément représenterait déjà une entreprise extrêmement coûteuse d’un point de vue pratique : chaque variable doit être qualifiée, alimentée avec des données appropriées, ajustée correctement pour s’intégrer dans le modèle global, etc.
15. Votre contrôle du stock prend-il en charge plusieurs supply chain pour un stock ?
Oui. Il peut y avoir plusieurs sources ET plusieurs consommateurs pour un stock donné. Les stocks peuvent également être sériels : chaque unité de stock peut avoir des propriétés uniques influençant le reste de la chaîne. Cette situation est courante, par exemple, dans l’aérospatial.
16. Le cas échéant, ces supply chain peuvent-elles être priorisées/classées ? (par exemple : produits ABC/XYZ)
Oui. Cependant, la priorisation est généralement plus expressive que la classification. Nous déconseillons fortement à nos clients d’utiliser l’analyse ABC, car beaucoup d’informations précieuses se perdent à travers une classification aussi rudimentaire.
17. Quelle méthode de prévision de la demande est mise en œuvre ? (par exemple : moyenne mobile, lissage exponentiel, méthode de Winter, …)
Les méthodes de moyenne mobile, de lissage exponentiel, de Holt et/ou de Winter produisent toutes des prévisions classiques – c’est-à-dire des prévisions moyennes ou médianes. Ces prévisions fonctionnent invariablement mal pour l’optimisation de stocks car elles ne peuvent capturer une vision véritablement stochastique du futur. De plus, elles ne peuvent pas non plus corréler les tendances de demande entre les SKUs.
En complément de l’optimisation contrainte (détaillée ci-dessus), Lokad dispose également de plus de 100 algorithmes dans le domaine des prévisions statistiques. La plupart de ces algorithmes n’ont pas non plus de nom bien connu dans la littérature. Encore une fois, la spécialisation prime.
18. Combien de périodes passées sont prises en compte pour calculer la demande future ?
L’idée que la demande passée devrait être représentée en périodes est en grande partie erronée. La granularité de la demande est importante : 10 clients commandant 1 unité chacun n’est pas la même chose qu’un client commandant 10 unités en une fois. Nos algorithmes ne se basent généralement pas sur des périodes.
Ensuite, en termes de profondeur historique, nos algorithmes essaient généralement de tirer parti de toute l’histoire disponible. En pratique, il est rare que regarder au-delà de 10 ans apporte un gain dans les prévisions futures. Il n’y a donc pas de limite stricte, c’est simplement que le passé s’évanouit dans l’irrélevance numérique.
19. Le changement saisonnier dans la demande est-il inclus dans la prévision ? (oui/non)
Oui. Cependant, la saisonnalité n’est qu’une des cyclicités qui existent dans la demande : le jour de la semaine et le jour du mois sont également importants, et sont également pris en charge. De plus, nous avons récemment fait des progrès sur la quasi-saisonalité : des modèles qui ne correspondent pas exactement au calendrier grégorien, tels que Pâques, le Nouvel An chinois, le Ramadan, la fête des mères, etc.
20. Quel type de mesures de performance peut être analysé ? (par exemple : temps d’attente, taux de service, probabilité d’absence de rupture de stock, …)
Tant que vous pouvez écrire un programme pour exprimer votre indicateur, cela devrait être réalisable avec Lokad. Encore une fois, Lokad propose un langage de programmation spécifique au domaine, ce qui nous rend flexibles par conception. En fin de compte, un seul indicateur domine : les dollars d’erreur.
21. Votre logiciel prend-il en charge la mise en œuvre de coûts de pénalité ? (par exemple : coût pour « rupture de stock », « capacité atteinte », …)
Oui, c’est un cas particulier parmi les nombreux facteurs économiques en supply chain que nous prenons en compte. Ces pénalités peuvent prendre diverses formes numériques : linéaires ou non, déterministes ou non, etc.
22. Qui sont vos trois concurrents les plus forts dans votre segment de marché ?
Excel, Excel et Excel. La numéro 4 est crayon+papier+intuition.
23. Avez-vous une liste d’entreprises (de taille moyenne à grande) utilisant votre logiciel?
Voir notre page clients.
