Prévisions quantiles et points de réapprovisionnement

Prévisions quantiles et points de commande


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Le point de commande (ou point de réapprovisionnement) est l’un des indicateurs d’optimisation des stocks les plus importants : il représente le niveau de stock qui déclenche un réapprovisionnement. Avec Salescast, les points de commande peuvent être régulièrement mis à jour, en se basant sur les prévisions de la demande, afin d’atteindre une optimisation maximale de vos stocks.

En mars 2012, Lokad est devenu le premier fournisseur de prévisions à proposer des prévisions quantiles, ce qui représente une percée technologique en ce qui concerne les points de commande. Cette page détaille les implications que cette percée peut avoir pour votre entreprise, ainsi que la façon dont les quantiles fonctionnent au sein de Salescast.

Les avantages pour le stock

Le terme de prévisions quantiles peut avoir quelque chose de compliqué, mais les avantages qui sont associés à ce type de prévision sont eux assez simples à comprendre. Lorsque l'on compare les prévisions quantiles aux prévisions classiques moyennes, on constate que les quantiles apportent :

  • Soit une réduction des stocks de 20%, en laissant les taux de rupture de stock inchangés.
  • Soit une réduction des ruptures de stock de 20%, en laissant les niveaux de stock globaux inchangés.

C'est à l'entreprise cliente que revient le choix de faire des économies en réduisant ses stocks ou bien en réduisant la fréquence de ses ruptures de stock.

Il est à noter que nous avons obtenu ces chiffres en comparant notre technologie de prévision classique Moyenne à notre technologie de prévision Quantile. Cependant, étant donné que nos prévisions moyennes dépassent déjà – en termes de précision – celles de nos concurrents, les avantages globaux offerts par Salescast sont généralement encore supérieurs.

Pourquoi les points de commande sont importants

Le stock est un compromis entre un stock excédentaire et des ruptures de stock trop fréquentes. Le point de commande intègre à la fois la prévision de la demande outil (lead demand) et le taux de service, c'est-à-dire la probabilité désirée de ne pas avoir de rupture de stock.

La qualité de l’optimisation des stocks dépend de la qualité des points de commande. Puis, à leur tour, les points de commande dépendent des prévisions de la demande, comme illustré par l’analyse classique du stock de sécurité. Améliorer la précision de la prévision entraîne des économies immédiates.

Les limites de l’analyse du stock de sécurité

Cependant, il y a des situations dans lesquelles l’analyse classique du stock de sécurité fournit des points de commande suboptimaux, indépendamment des efforts faits pour effectuer les prévisions. Ces situations sont les suivantes :
  • Taux de service élevés.
  • Demande intermittente.
  • Commandes en gros.

Dans ces 3 situations, le maillon faible de l’optimisation des stocks n’est pas la prévision de la demande elle-même, mais la conversion de la prévision en un point de commande – précisément grâce à l’analyse du stock de sécurité.

Une explication visuelle des limites de l’analyse du stock de sécurité est disponible sur notre page Technologie de prévision quantile. Cependant, pour plus de concision, nous ne rerentrerons pas dans les détails ici.

Points de commande calculés grâce à un quantile natif

Les prévisions quantiles natives remplacent le calcul indirect des points de commande (réalisés par le biais d’une analyse des stocks de sécurité) par un calcul direct. En réalité, le point de commande n’est rien d’autre qu’une prévision quantile de la demande pour le délai de réapprovisionnement.

Lorsqu'il produit un rapport, Salescast offre 3 options :
  1. les prévisions classiques seules.
  2. les prévisions classiques et quantiles.
  3. les prévisions quantiles seules.

La première option génère des prévisions classiques, c'est-à-dire la demande médiane par jour, par semaine ou par mois. Salescast ne calcule pas de stock de sécurité à partir des prévisions classiques. Nous pourrions le faire, mais nos tests de comparaison nous indiquent que l'approche classique est très nettement inférieure à l'approche quantile pour ce qui concerne l'optimisation des stocks. Pour la même raison, Salescast ne calcule pas de points de commande avec les prévisions classiques.

La deuxième option produit à la fois des prévisions classiques et quantiles. Pour générer des prévisions quantiles, deux variables sont nécessaires : le délai de réapprovisionnement et le taux de service. Salescast calcule alors les points de commande par le biais de prévisions quantiles.

La troisième option ne génère que des prévisions quantiles, à savoir des points de commande optimisés. Si vous souhaitez réduire votre consommation de prévisions globale, et du même coup réduire le coût de votre abonnement mensuel sur Salescast, nous vous recommandons de choisir cette option (ceci ne concerne que les abonnements Entreprise et Premier, et non pas le Plan Express qui, lui, est gratuit).

Dans quels cas les quantiles devraient être utilisés

Les avantages offerts par les prévisions quantiles éclipsent généralement les frais de consommation supplémentaires. Qui plus est, pour certaines entreprises, l’impact des quantiles est si grand que ne pas s’en servir serait une erreur.

Dans cette section, nous passons en revue une courte liste des verticaux que nous avons identifiés comme étant particulièrement concernés par les avantages apportés par les quantiles.

Entreprises à taux de service élevés :
  • Distributeurs alimentaires (des minimarchés aux hypermarchés).
  • Producteurs de produits de grande consommation.
  • Industrie alimentaire (produits laitiers, boissons, crèmes glacées, ...)

Entreprises à demande intermittente :
  • eCommerces de produits de grande consommation (mode, vêtements, bijouterie, ...)
  • Distributeurs de pièces détachées (automobile, électroménager, ...)
  • Distributeurs spécialisés (bricolage, cosmétique, livres, ...)

Entreprises à commandes en gros :
  • Distributeurs B2B (fournitures électriques, bureautiques, médicales, ...)
  • Grossistes (importateurs).
  • Ateliers (impression, fabrication d’équipements, ...)

Cette liste n’est pas exhaustive, n’hésitez pas à essayer (gratuitement) Salescast pour vérifier par vous-même son efficacité.

Mini FAQ à propos des quantiles

En quoi les prévisions quantiles diffèrent-elles des prévisions classiques ? La prévision quantile fournit un point unique par produit. Il ne s’agit pas d'une agrégation de la prévision de la demande par jour, semaine ou mois, mais directement d'une unique prévision reflétant à la fois le délai de réapprovisionnement et le taux de service. Le quantile équivaut directement au point de commande.

Les prévisions quantiles reflètent-elles une tendance ou une saisonnalité ? Oui, tous les comportements de la demande gérés par notre technologie de prévision classique sont également gérés par notre technologie de prévision quantile. Cependant, étant donné qu’il n’y a qu’un seul point de données par prévision, les comportements sont moins visibles, du point de vue client, avec les quantiles.

Comment mesurez-vous la qualité d’un point de commande ? Etant donné que le point de commande n’est autre qu’une prévision quantile faite sur la demande pour la durée du délai de réapprovisionnement, la précision du point de commande se mesure grâce à une fonction de perte pinball. Salescast prend tout le processus en charge à votre place.

Est-ce que les quantiles nécessitent des efforts supplémentaires du point de vue client ? Aucun. La configuration des données est strictement identique à celle utilisée pour les prévisions classiques. En pratique, il vous suffit d’activer l’option quantile dans Salescast. Vous pourrez également revenir aux prévisions classiques à tout moment.

Si les quantiles sont meilleurs, pourquoi conserver les prévisions classiques ? La supériorité des prévisions quantiles dépend du contexte : les quantiles sont supérieurs uniquement pour ce qui touche à l'optimisation des stocks. Par exemple, les quantiles ne sont généralement pas adaptés à la production des rapports de ventes et à une bonne visualisation des ventes.