Le test de performance supply chain

The ROI of a supply chain initiative depends on the performance of the software technology and on the skills of the people who execute the initiative itself. However, the ROI also strongly depends on the current supply chain performance, with lower performance offering more room for improvement. Below, we provide a simple test that can be carried out in minutes to assess your company’s current supply chain performance. Despite the simplicity of this test, we believe that it provides a more accurate perspective than most in-depth supply chain benchmarks and audits the market has to offer. It should take about 5 minutes of your time.

Votre performance supply chain en 12 questions

1. Votre supply chain peut-elle fonctionner sans Excel?
2. Considérez-vous l’analyse ABC comme obsolète?
3. Toutes les données pertinentes sont-elles documentées par vos équipes supply chain?
4. Enregistrez-vous les niveaux historiques de stocks?
5. Vos équipes supply chain surveillent-elles la qualité de leurs données?
6. Prévoyez-vous les délais d’approvisionnement?
7. Empêchez-vous toute intervention manuelle sur les prévisions?
8. Gérez-vous les contraintes opérationnelles, - par exemple les MOQs, - comme des données?
9. Quantifiez-vous le coût des défaillances supply chain?
10. Vos systèmes de prise de décision peuvent-ils être laissés sans surveillance pendant une semaine?
11. Pouvez-vous recalculer toutes les décisions en une heure?
12. Toutes les décisions sont-elles priorisées entre elles?

1. Votre supply chain peut-elle fonctionner sans Excel?

Si les équipes supply chain utilisent des feuilles Excel pour générer leurs décisions supply chain de routine - comme par exemple décider des quantités à acheter - alors les opérations peuvent en effet être considérées comme étant gérées via Excel. Bien qu’utiliser Excel de temps en temps pour explorer des données ou pour examiner un problème supply chain qui avait reçu peu d’attention par le passé soit parfaitement raisonnable, le maintenir dans le processus de prise de décision quotidienne ne l’est pas. Excel n’est pas l’outil adapté pour générer des milliers voire des millions de décisions par jour lorsqu’une entreprise souhaite mettre en place un processus supply chain fiable. Si les décisions supply chain dépendent d’Excel, cela implique en pratique que ces décisions ne sont pas aussi optimisées qu’elles pourraient l’être.

2. Considérez-vous l’analyse ABC comme obsolète?

L’analyse ABC consiste à classer les milliers de produits que votre entreprise vend en 3 à 5 catégories définies en fonction de leur volume de ventes récent. Pourtant, ces catégories ABC n’apportent aucune information supplémentaire. Elles se contentent en effet de refléter la demande historique - quoique de manière rudimentaire - puisqu’une grande partie de l’information originale est perdue. L’analyse ABC et toutes ses variantes représentent une méthode d’analyse faible qui tente de simplifier la complexité de votre supply chain par des approximations très grossières. Si les décisions supply chain reposent sur des règles impliquant les catégories ABC, ces décisions peuvent être améliorées en supprimant simplement ces catégories et en introduisant des réponses plus granulaires à la demande future.

3. Toutes les données pertinentes sont-elles documentées par vos équipes supply chain?

L’élément important de cette question est de savoir qui rédige la documentation. Souvent, il y a peu ou pas de documentation disponible pour les données supply chain, qui incluent – entre autres – l’historique des ventes, l’historique des achats, les niveaux de stocks et le catalogue produit. Cependant, même lorsque cette documentation existe, elle n’a pas forcément été rédigée par les équipes supply chain elles-mêmes, mais plutôt par les équipes informatiques. La documentation des données doit être rédigée d’un point de vue supply chain, sinon elle est garantie de passer à côté de nombreuses subtilités associées aux processus supply chain de l’entreprise. L’absence de documentation sur les données entrave bon nombre, sinon la plupart, des tentatives de correction des dysfonctionnements supply chain persistants. En réalité, ces dysfonctionnements sont généralement liés aux cas particuliers, qui auraient pu être correctement gérés en mettant en place des règles précises dédiées à leur traitement. Cependant, faute d’une documentation pilotée par la supply chain, l’entreprise échoue systématiquement à mettre en œuvre ces corrections.

4. Enregistrez-vous les niveaux historiques de stocks?

On ne peut pas optimiser ce que l’on ne mesure pas ; et meilleur est le mesurage, plus facile est l’optimisation. La supply chain requiert la conservation de nombreux ensembles de données historiques : l’historique des ventes, l’historique des achats, l’historique des mouvements de stocks, etc. Cependant, trop souvent, les niveaux historiques de stocks ne sont pas correctement enregistrés. Bien que les fournisseurs d’ERP, de MRP ou de WMS puissent argumenter que ces données alourdiraient leurs systèmes, l’enregistrement de ces données n’est plus vraiment un défi grâce aux capacités de stockage de données disponibles de nos jours. Par conséquent, si vos systèmes supply chain n’enregistrent pas vos niveaux historiques de stocks, alors, très probablement, il y a très peu de dispositifs en place pour réellement gérer les biais introduits par les niveaux de stocks eux-mêmes.

5. Vos équipes supply chain surveillent-elles la qualité de leurs données?

Encore une fois, l’aspect important de cette question est de savoir qui effectue la surveillance. La qualité des données supply chain est un ingrédient crucial pour assurer le bon fonctionnement des opérations supply chain. Pourtant, trop souvent, les équipes supply chain disposent de peu ou pas de moyens pour surveiller la qualité de leurs propres données et intervenir lorsque les indicateurs clés de performance commencent à s’écarter de leur trajectoire initiale. La valeur est dans l’œil de celui qui regarde. La tâche de surveiller la qualité des données supply chain et de corriger de manière proactive les problèmes qui surviennent au fil du temps ne peut pas être déléguée aux équipes informatiques. Cette responsabilité devrait plutôt incomber à la supply chain. Lorsque la supply chain n’assume pas cette responsabilité, de nombreux dysfonctionnements ont tendance à passer inaperçus et se transforment inévitablement en erreurs coûteuses - bien que généralement dispersées - pour l’entreprise.

6. Prévoyez-vous les délais d’approvisionnement?

Une bonne prévision de la demande n’a aucune valeur sans une bonne prévision des délais d’approvisionnement. En effet, pour acheter ou produire les bonnes quantités au bon moment, l’entreprise doit non seulement anticiper correctement la demande future, mais aussi prévoir correctement la période à couvrir. Les délais d’approvisionnement varient, et tout comme la demande, ils présentent de nombreux schémas statistiques tels que la saisonnalité et l’incertitude. Par exemple, le Nouvel An chinois allonge les délais d’approvisionnement lorsque la fabrication est effectuée en Chine. Lorsque les délais d’approvisionnement ne sont pas prévus, la supply chain a tendance à mal réagir aux variations de ces délais, car ces variations ne sont pas planifiées. La prévision statistique des délais d’approvisionnement relève directement ce défi, afin de tirer le meilleur parti des prévisions de demande, qui devraient être générées « en plus de » les prévisions des délais d’approvisionnement.

7. Empêchez-vous toute intervention manuelle sur les prévisions?

Si une prévision statistique est incorrecte, alors le modèle statistique sous-jacent doit être corrigé. Si un modèle statistique manque de données critiques par ailleurs disponibles pour le praticien supply chain, ces données devraient être saisies et mises à la disposition du système. Si le modèle statistique ne peut pas exploiter ces informations supplémentaires, alors il doit être remplacé par un meilleur modèle capable de prendre en compte ces données additionnelles. Il n’y a aucune bonne raison de tolérer les interventions manuelles sur les prévisions, voire sur les modèles de prévision : non seulement elles représentent un énorme gaspillage de temps, mais elles détournent également les praticiens supply chain de la résolution des problèmes sous-jacents qui nécessitent ces interventions manuelles dès le départ.

8. Gérez-vous les contraintes opérationnelles, - par exemple les MOQs, - comme des données?

Au-delà des données transactionnelles telles que l’historique des ventes, de nombreux autres ensembles de données sont importants pour prendre des décisions supply chain : les MOQ (quantités minimales de commande), les coûts de transport, les volumes maximum des conteneurs, les remises fournisseurs, les quotas commerciaux, les pénalités contractuelles, etc. Étant donné que les opérations supply chain de routine dépendent de ces données, elles doivent être traitées comme des données de production. Toutefois, trop souvent, la majorité des données mentionnées n’est même pas correctement suivie dans les systèmes informatiques de production. Au lieu de cela, ces données sont généralement conservées dans des feuilles Excel ou des bases de données Access, qui demeurent en grande partie inconnues du département informatique. Le fait de ne pas intégrer toutes ces données dans le système informatique central indique généralement que la production repose sur des sources de données peu fiables, telles que les mêmes feuilles Excel ou bases de données Access. Par conséquent, la supply chain n’est pas entièrement optimisée pour pouvoir gérer efficacement le type de contraintes mentionné ci-dessus.

9. Quantifiez-vous le coût des défaillances supply chain?

Les supply chains échouent régulièrement à fournir : les ruptures de stock se produisent tout le temps, tout comme les invendus. S’il est indéniable que réduire la fréquence et l’ampleur de ces défaillances est non seulement souhaitable mais presque toujours possible, la perfection n’est pas un objectif raisonnable. Un certain degré de défaillances supply chain se produira toujours, car rechercher la perfection – c’est-à-dire zéro défaillance – coûterait énormément plus cher que les défaillances elles-mêmes. Il faut trouver un équilibre entre le coût des stocks et celui des ruptures de stock. Si les coûts économiques associés aux défaillances supply chain ne sont pas quantifiés, il est impossible de savoir si l’entreprise prend trop peu ou trop de risques. En pratique, cela implique que l’entreprise n’optimise pas correctement les risques liés à sa supply chain.

10. Vos systèmes de prise de décision peuvent-ils être laissés sans surveillance pendant une semaine?

Des millions de décisions doivent être prises chaque semaine lorsqu’il s’agit d’une supply chain de taille conséquente. Bien que les systèmes informatiques puissent être soutenus par les équipes supply chain, ces dernières ne peuvent raisonnablement pas microgérer chaque décision – il y en a tout simplement trop. En conséquence, toutes les modern supply chains fonctionnent en utilisant un certain degré d’automatisation, possiblement via des concepts aussi rudimentaires que la gestion des stocks Min/Max. Si les systèmes de prise de décision supply chain ne peuvent être laissés sans surveillance pendant une semaine, cela signifie que ces systèmes produisent sans aucun doute des décisions inappropriées susceptibles de nuire à votre entreprise. En pratique, cela implique aussi que ces décisions “inappropriées” sont prises constamment, tout simplement parce qu’il n’y a souvent personne pour passer manuellement outre à ces décisions. Ainsi, si votre entreprise ne fait pas confiance à sa propre automatisation pour assurer le bon fonctionnement sur une semaine, il y a beaucoup à gagner en corrigeant les parties “inappropriées” de l’automatisation supply chain.

11. Pouvez-vous recalculer toutes les décisions en une heure?

L’agilité est essentielle dans toute supply chain. Les contextes commerciaux évoluent et les scénarios hypothétiques doivent être examinés en continu. Il n’est souvent pas nécessaire d’obtenir une réponse en temps réel des systèmes lorsqu’il s’agit de modifier une hypothèse fondamentale, comme le transport de marchandises par avion ou par mer. Cependant, en ce qui concerne les modèles supply chain, il est crucial d’obtenir une réponse en une heure environ. La gestion de la supply chain devrait pouvoir obtenir un retour d’information le jour même concernant une approche qu’elle souhaiterait tester, du moins d’un point de vue de simulation. Étant donné que les simulations nécessitent généralement quelques tentatives pour être correctement paramétrées – à moins que tous les modèles ne puissent être réexécutés en une heure – il n’y a aucune chance d’obtenir ce retour d’information dans la journée. Les entreprises qui n’ont pas la capacité de régénérer toutes les décisions supply chain en faisant varier les hypothèses sont des entreprises qui ne peuvent pas non plus explorer les options supply chain qui leur sont disponibles. Ainsi, beaucoup de potentiel reste inexploité.

12. Toutes les décisions sont-elles priorisées entre elles?

De nombreux systèmes supply chain traditionnels mettent fortement l’accent sur les silos : les décisions sont prises localement sans tenir compte de la vision d’ensemble. Par exemple, si un entrepôt est à court d’un produit spécifique, il est préférable de s’assurer que les quelques unités de stocks restantes soient distribuées aux magasins qui en ont le plus besoin. Lorsque les décisions sont prises isolément, un seul magasin pourrait passer une grosse commande de réapprovisionnement pour le produit et ainsi provoquer une rupture de stock dans l’entrepôt, alors que le magasin n’aurait pas vraiment eu besoin de commander autant à ce moment précis. Les entreprises qui prennent leurs décisions supply chain de manière isolée passent systématiquement à côté de la vision d’ensemble en oubliant que la plupart des décisions supply chain ont des conséquences non locales. Par conséquent, à moins que vos décisions supply chain ne soient déjà systématiquement priorisées entre elles, des gains de performance peuvent être réalisés en mettant en place une telle hiérarchisation.