Le manifeste de la Supply Chain Quantitative

Chez Lokad, nous découvrons de meilleures façons d’optimiser les supply chains et nous souhaitons aider les autres à faire de même. Grâce à notre travail, nous avons compris que:

1. Tous les futurs possibles doivent être envisagés; une probabilité pour chaque possibilité

Les clients eux-mêmes ne savent pas toujours avec certitude ce qu’ils achèteront, quand ils achèteront, ou même s’ils achèteront. L’incertitude ne peut être ignorée et doit plutôt être acceptée. Pourtant, l’incertitude n’implique pas que tous les futurs soient également probables. Certains futurs sont plus susceptibles de se réaliser que d’autres. Le but du processus de prévision est d’attribuer une probabilité à chaque futur possible. Les ordinateurs modernes disposent d’une puissance de traitement incroyable, et même si l’évaluation de toutes ces probabilités requiert des capacités de calcul importantes, cela ne constitue plus un obstacle bloquant.

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

Chaque unité de marchandise que vous avez en stocks implique de prendre au moins une décision par jour : la conserver à son emplacement ou en faire autre chose. Chaque unité que vous ne possédez pas, que ce soit parce qu’elle n’a pas encore été achetée ou parce qu’elle n’a pas encore été produite, nécessite également la prise d’une décision par jour : s’il faut ou non « matérialiser » cette unité supplémentaire. Toutes ces décisions devraient être envisagées chaque jour, pour chaque produit, pour chaque site, pour chaque fournisseur, pour chaque itinéraire. Encore une fois, bien que la puissance de traitement ait pu constituer un obstacle par le passé, ce n’est plus le cas. Ainsi, toutes les décisions possibles doivent être examinées en fonction de tous les futurs possibles et de leurs probabilités respectives.

3. Les Facteurs Economiques doivent être utilisés pour prioriser les décisions réalisables

Zéro stocks, zéro rupture de stock, zéro retards ne sont que des limites en partie théoriques de votre supply chain ; ce ne sont pas des options pratiques, réalisables - et certainement pas rentables. Un objectif clé de la supply chain est de minimiser les coûts d’erreur, et non pas les pourcentages d’erreur. Penser qu’améliorer les pourcentages d’erreur se traduit automatiquement par des économies de coût est une erreur. Les coûts de stocks doivent être équilibrés avec les coûts de rupture de stock. Les prix d’achat doivent être équilibrés avec les quantités achetées. Toute optimisation dépend fondamentalement des métriques qui sont optimisées. Afin d’atteindre une optimisation orientée business, il faut introduire des facteurs économiques. Grâce à ces facteurs économiques, il devient désormais possible de prioriser toutes les décisions réalisables en fonction de leur ROI attendu. Affiner ces facteurs peut demander autant d’efforts que l’exécution de l’optimisation elle-même; toutefois, c’est le prix à payer pour s’assurer que les résultats soient alignés avec l’économie de l’entreprise.

4. Être en contrôle nécessite l’automatisation de chaque tâche banale

L’automatisation est la clé pour donner à la direction davantage de contrôle sur sa propre supply chain. Si le traitement du flux incessant de décisions supply chain nécessite un flux interminable de saisies manuelles, alors les praticiens de la supply chain deviennent les esclaves de leur propre solution supply chain. Être obligé de compléter manuellement la solution par des saisies répétitives est diamétralement opposé à l’idée d’être en contrôle.

En fait, être en contrôle signifie que toutes les analyses stratégiques sont correctement intégrées dans les millions de décisions prises en relation avec votre supply chain. Chaque fois que la situation de votre marché évolue, vos analyses stratégiques doivent également être révisées. Modifier une solution supply chain pour tenir compte des nouveaux éléments de la stratégie d’une entreprise ne devrait pas être pénible, idéalement cela devrait se faire en quelques heures, et non en plusieurs semaines. De plus, il ne devrait y avoir aucune limite à la quantité de connaissances expertes pouvant être injectées dans l’automatisation.

5. Un Supply Chain Scientist doit assumer la responsabilité des résultats numériques

Si votre supply chain est importante et fonctionne depuis des années, alors la préparation de vos données supply chain représente une entreprise majeure en soi. Très peu de praticiens se rendent compte de la profondeur que peuvent receler les données et, en règle générale, un département informatique traditionnel ne le fait presque jamais. Le principal défi réside dans l’établissement de la sémantique des données : que signifient réellement les données. Cette sémantique dépend non seulement du logiciel utilisé, mais aussi des nombreux processus opérationnels suivis. Découvrir et documenter la sémantique des données requiert une compétence considérable. De plus, la livraison des résultats numériques nécessite une modélisation adéquate de la supply chain, ce qui requiert à son tour des compétences supplémentaires. Il est crucial qu’un Supply Chain Scientist assume la responsabilité de la livraison des résultats numériques pour garantir le succès d’un projet. Sans les compétences nécessaires en science supply chain, une initiative risque de souffrir de subtilités non identifiées pouvant être liées aux données, aux processus de la supply chain, ou aux artefacts de modélisation. À son tour, cela peut causer des ravages dans les opérations supply chain une fois les résultats mis en production.

Ce manifeste résume la philosophie adoptée par Lokad pour relever les défis de la supply chain. Notre technologie fournit les éléments de base pour implémenter cette vision dans votre entreprise. Notre moteur de prévision probabiliste attribue une probabilité à chaque futur possible. Nos solveurs numériques examinent et évaluent toutes les décisions possibles. L’automatisation de bout en bout est réalisée grâce à Envision, notre langage de programmation. Notre équipe apporte l’expertise et l’expérience nécessaires à la mise en œuvre de l’initiative. Nous vous aiderons à définir les métriques dont votre entreprise a besoin. Nous vous aiderons à tirer le meilleur parti des données dont vous disposez, même si ce ne sont pas encore les données que vous souhaiteriez avoir.