00:00:07 La signification des délais d’approvisionnement dans la gestion des stocks.
00:00:50 Décortiquer les aspects techniques des processus d’approvisionnement.
00:02:56 Mesurer les délais d’approvisionnement pour l’optimisation de la supply chain.
00:04:12 Analyser les étapes des délais d’approvisionnement pour l’optimisation.
00:06:59 Décomposer les délais d’approvisionnement pour des mesures précises.
00:08:02 L’incertitude dans le délai d’approvisionnement et l’algèbre des distributions.
00:10:03 Exemple concret : amélioration des délais d’approvisionnement.
00:12:37 Expliquer les retards inattendus dans les processus d’affaires.
00:13:02 Inefficacités d’entrepôt causant des retards : un exemple.
00:15:00 Résolution des problèmes dans l’exemple d’entrepôt.
00:16:16 Formation d’une pyramide de boîtes par le convoyeur.
00:17:26 Réflexions finales.
Résumé
Dans cette interview, Kieran Chandler et Joannes Vermorel discutent de l’importance des délais d’approvisionnement dans l’optimisation de la supply chain. Vermorel souligne la nécessité de mesurer avec précision les délais d’approvisionnement à différentes étapes, depuis la fabrication jusqu’aux articles prêts pour le client. En décomposant les délais d’approvisionnement en composants distincts, les entreprises peuvent mieux estimer l’ensemble des délais et identifier les goulots d’étranglement. Vermorel insiste également sur les avantages des délais d’approvisionnement plus courts, tels qu’une meilleure planification et une réduction des fenêtres de prévision. Ils examinent un exemple concret où des processus inefficaces en entrepôt, comme le traitement des commandes selon le principe LIFO et un convoyeur court, ont entraîné des retards, soulignant l’impact de petits détails d’implémentation sur l’efficacité de la supply chain.
Résumé Étendu
Dans cette interview, Kieran Chandler et Joannes Vermorel, le fondateur de Lokad, abordent l’importance des délais d’approvisionnement dans l’optimisation de la supply chain et la gestion des stocks. Les délais d’approvisionnement sont souvent négligés par les entreprises, qui se concentrent plutôt sur les prévisions de stocks. Vermorel explique que comprendre les délais d’approvisionnement est crucial pour le succès de l’entreprise et que les ignorer pourrait mener à des prévisions inexactes.
Les délais d’approvisionnement représentent un aspect plus technique du processus de la supply chain, nécessitant une attention aux détails et une bonne connaissance des processus de production et de transport. Ils ne sont peut-être pas aussi attrayants que de se concentrer sur la demande future, mais leur impact sur la gestion des stocks est significatif. Des délais plus longs nécessitent généralement des niveaux de stocks plus importants.
La première étape pour améliorer la gestion des délais d’approvisionnement est de mesurer ces délais avec précision. Les entreprises disposent souvent de mesures insuffisantes des délais d’approvisionnement car ce n’est pas considéré comme une mission critique pour les opérations de la supply chain. Cependant, pour l’optimisation, il est essentiel de disposer de bonnes mesures pour chaque étape du processus de la supply chain.
Vermorel suggère que les entreprises devraient mesurer les délais d’approvisionnement à différentes étapes, telles que la fabrication, le transport de port à port, le transport du port à l’entrepôt, et le temps nécessaire pour que les articles soient prêts sur les étagères pour les clients. Ces mesures n’ont pas besoin d’être extrêmement granulaires, mais une différenciation claire entre les différentes étapes de la supply chain peut fournir une base solide pour la prévision et l’optimisation des délais d’approvisionnement.
En mesurant les délais d’approvisionnement avec précision, les entreprises peuvent identifier des goulots d’étranglement potentiels ou des retards qui peuvent être accidentels ou superflus. Par exemple, dans un délai d’approvisionnement de 13 semaines pour importer des marchandises d’Asie, il pourrait y avoir un retard de deux semaines dû au processus de prise de décision concernant le réapprovisionnement des stocks. En identifiant et en résolvant de tels problèmes, les entreprises peuvent améliorer l’efficacité de leur supply chain et mieux gérer leurs niveaux de stocks.
Vermorel explique que la variabilité des délais d’approvisionnement est due à plusieurs facteurs. Par exemple, le transport peut être affecté par les conditions météorologiques, ce qui peut faire en sorte qu’un envoi en provenance d’Asie prenne quelques jours de plus ou de moins que prévu. De plus, les douanes dans les ports peuvent ajouter aléatoirement une semaine supplémentaire de retard. En outre, les délais de production sont susceptibles de changer, car les fournisseurs peuvent être occupés à servir d’autres clients ou ne pas être exclusivement dédiés à un seul client. Ces facteurs contribuent à des fluctuations aléatoires des délais d’approvisionnement.
La suggestion pour gérer ces fluctuations est de décomposer les délais d’approvisionnement en parties distinctes, telles que la production, le transport, le dédouanement et la prise de décision, entre autres. Bien que cela puisse ajouter de la complexité, Vermorel soutient que c’est la seule manière de mesurer raisonnablement les délais d’approvisionnement. En décomposant les délais en leurs composantes fondamentales, les entreprises peuvent mieux comprendre chaque segment et obtenir une estimation plus précise du délai d’approvisionnement global.
Cependant, chacun de ces facteurs individuels comporte sa propre marge d’incertitudes et de probabilités. Pour être sûr de pouvoir prédire les délais d’approvisionnement, Vermorel suggère d’utiliser une algèbre des distributions pour combiner ces variables probabilistes. Bien qu’ajouter des variables puisse augmenter l’incertitude, celle-ci ne monte pas en flèche, car chaque processus distinct est estimé de manière plus précise.
Dans le cadre d’un exemple concret, Vermorel décrit comment, lorsqu’une entreprise commence à mesurer avec précision ses délais d’approvisionnement, elle découvre souvent des retards accidentels pouvant être éliminés grâce à l’automatisation. Cela peut conduire à des améliorations significatives des processus de sa supply chain et de son efficacité globale.
L’interview souligne l’importance de comprendre la variabilité des délais d’approvisionnement et les avantages de les décomposer en composants distincts. Ce faisant, les entreprises peuvent estimer et gérer plus précisément leurs délais, ce qui conduit à une meilleure optimisation de la supply chain et à une efficacité globale accrue.
Vermorel insiste sur le fait que réduire les délais d’approvisionnement peut avoir un impact significatif sur l’efficacité de la supply chain. En déplaçant continuellement les marchandises plutôt qu’en les gardant immobiles pendant de longues périodes, les entreprises peuvent réduire les délais et mieux utiliser leurs ressources. Des délais plus courts non seulement aident à réduire la quantité de stocks à maintenir, mais rendent également la supply chain plus efficace de plusieurs manières.
Un des avantages clés des délais plus courts est qu’ils permettent une meilleure planification. Lorsque les entreprises peuvent réduire leurs délais, elles n’ont pas besoin de prévoir aussi loin dans le futur. Par exemple, si une entreprise peut réduire son délai de douze semaines à huit semaines, elle ne doit prévoir la demande que pour les huit semaines suivantes, plutôt que pour les douze prochaines. Cette réduction de la fenêtre de prévision conduit à des prévisions plus précises, car la prévision de la demande à court terme est intrinsèquement plus exacte que d’essayer de la prévoir sur une plus longue période.
En plus d’améliorer la planification, des délais plus courts peuvent aider les entreprises à éviter les retards inattendus. Bien que les entreprises devraient idéalement avoir une compréhension globale de chaque étape de leur process de supply chain, Vermorel souligne que des retards imprévus peuvent encore survenir, souvent en raison de détails négligés. Il partage un exemple d’un entrepôt qu’il a visité il y a quelques années, où les commandes électroniques de marchandises étaient imprimées sur papier pour être traitées manuellement par les employés. La configuration de l’imprimante faisait en sorte que les commandes tombaient dans une boîte, créant ainsi un retard inutile dans le traitement des commandes.
Vermorel décrit le processus d’un entrepôt d’une entreprise où une pile de commandes s’accumulait. Le problème était que les commandes étaient traitées selon le principe du dernier entré, premier sorti (LIFO) au lieu du premier entré, premier sorti (FIFO). L’employé prenait toujours la commande la plus récente en haut de la pile, ce qui signifiait que la commande en bas restait en attente jusqu’à ce que toutes les autres soient traitées. Pendant les périodes d’affluence, cela pouvait entraîner que certaines commandes restent en bas pendant une durée indéfinie, voire plusieurs jours.
Le problème LIFO était causé par l’impression des commandes et leur empilement. Fait intéressant, un problème similaire est survenu plus loin dans la supply chain en raison d’un convoyeur trop court. Les employés ramassaient les articles et plaçaient les boîtes sur le convoyeur. Cependant, ce dernier était manuellement contrôlé et ne mesurait qu’environ 10 mètres, ce qui était insuffisant pour le volume de boîtes. Par conséquent, le convoyeur se remplissait et les employés commençaient à déposer les boîtes au sol devant lui.
Alors que le convoyeur restait plein, une pyramide de boîtes se formait devant lui. Lorsque le convoyeur reprenait finalement son mouvement, les employés prenaient les boîtes du sommet de la pyramide, ce qui entraînait à nouveau une situation LIFO. La boîte la plus ancienne n’était remise sur le convoyeur qu’après que toute la pyramide ait été désempilée.
Transcription Complète
Kieran Chandler : Aujourd’hui sur Lokad TV, nous allons comprendre exactement pourquoi les délais d’approvisionnement sont si importants pour le succès de l’entreprise et également discuter du fait que si vous ne les prenez pas au sérieux, autant utiliser un générateur de nombres aléatoires pour les prévisions. Alors, Joannes, je pense que c’est probablement l’un des sujets les plus simples dont nous avons parlé sur Lokad TV. Pourquoi en parlons-nous aujourd’hui ? Joannes Vermorel : Je dirais que les délais d’approvisionnement ne sont peut-être pas l’éléphant dans la pièce, mais quelque chose d’un peu plus petit qu’un éléphant, disons un cheval dans la pièce qui est ignoré. L’éléphant dans la pièce qui est ignoré, c’est simplement la nature probabiliste de la prévision de la demande elle-même. Il y a une incertitude sur la demande, et il faut y faire face. Mais le cheval dans la pièce, juste à côté de l’éléphant, c’est le fait que le délai d’approvisionnement comporte également une part d’incertitude et doit être correctement prévu. Les délais d’approvisionnement sont plus techniques ; ce n’est pas très compliqué, mais il faut être conscient des petits détails de votre processus d’approvisionnement. Vous devez savoir exactement ce qui se passe du côté de la production, ce qui se passe en termes de transport, et si vous avez plusieurs options de transport disponibles, comme acheminer vos marchandises par mer ou par air, vous devez en être conscient. Il y a beaucoup de petits détails, et il faut y prêter attention pour bien comprendre la situation. Ce n’est peut-être pas aussi glamour que de se concentrer sur la demande future, mais la réalité est que, comme les délais d’approvisionnement ont un effet linéaire sur les stocks, si vos délais sont deux fois plus longs, vous avez besoin de stocks deux fois plus importants. Ils sont fréquemment sous-estimés car c’est plus technique, je suppose. Kieran Chandler : Vous avez mentionné la complexité de l’approche. Quelle serait la première étape à entreprendre pour améliorer votre gestion des délais d’approvisionnement ? Joannes Vermorel : La première étape est la mesure. Très souvent, la mesure des délais d’approvisionnement est relativement insuffisante. Ce n’est pas une mission critique de mesurer les délais pour faire fonctionner la supply chain, mais si vous voulez optimiser, vous devez disposer de bonnes mesures. Idéalement, vous voudriez mesurer chaque étape. En théorie, vous pourriez aller jusqu’à une granularité extrême, mesurer chaque minute sur plusieurs semaines, afin d’avoir une visibilité complète sur l’endroit exact où les produits se bloquent. La réalité est que, la plupart du temps, les produits ne bougent pas. Kieran Chandler : Parlons de cette variabilité. Quels sont les facteurs clés qui contribuent à ce type de variabilité dans les délais d’approvisionnement ? Joannes Vermorel : Le transport lui-même présente une certaine variabilité. Par exemple, selon les conditions météorologiques, un cargo en provenance d’Asie pourrait prendre quelques jours de plus ou de moins. Ce n’est pas d’une précision extrême. Ensuite, si vous devez passer par les douanes d’un port, celles-ci peuvent ajouter aléatoirement une semaine supplémentaire de retard. Avant de transporter les marchandises, vous devez les produire, et votre fournisseur a peut-être reçu d’autres commandes d’autres clients, ce qui est hors de votre contrôle. Ainsi, la charge de travail de votre fournisseur à un moment précis est quelque peu indépendante de vous. Même si, en théorie, produire 1 000 unités avec une unité de production prend exactement une semaine, si cette unité est déjà occupée à servir un autre client, cela peut prendre plus de temps. Le délai de production varie donc parce que vos fournisseurs ne vous sont pas exclusivement dédiés. Il existe de nombreuses causes qui peuvent créer des fluctuations aléatoires des délais d’approvisionnement. Kieran Chandler : Donc, ce que vous dites, c’est qu’au lieu de considérer le délai d’approvisionnement dans son ensemble, nous devrions le diviser en parties distinctes. Cela n’ajoute-t-il pas une complexité supplémentaire considérable ?
Joannes Vermorel: Cela ajoute de la complexité, mais c’est également la seule manière d’avoir une mesure raisonnable de votre lead time. Si vous souhaitez comprendre vos lead times, vous devez les décomposer en leurs éléments fondamentaux. Oui, vous vous retrouvez avec peut-être une demi-douzaine de segments temporels, comme les délais de production, les délais pour transporter via cargo jusqu’au port, le délai pour transporter par camion du port à votre entrepôt, le délai pour expédier depuis votre entrepôt aux clients finaux, le délai pour que vous preniez une décision sur la quantité à re-commander, et peut-être le délai entre les commandes. Donc, oui, vous devez décomposer, mais la réalité est que si vous voulez avoir une mesure raisonnable de vos lead times, il n’y a pas d’alternative réelle. Ce n’est pas parce que vous décidez d’ignorer les problèmes que le problème disparaît.
Kieran Chandler: Il semble qu’avec chacun de ces facteurs individuels, il y aura beaucoup d’incertitudes, avec une véritable plage de probabilités qui pourraient survenir. Comment pouvez-vous avoir confiance dans ce que vous prédisez comme lead time ?
Joannes Vermorel: C’est là que vous avez généralement besoin d’une algèbre des distributions, où vous pouvez combiner vos variables et variables probabilistes. Lokad en possède une, mais il existe également d’autres options. En fin de compte, oui, vous aurez des mesures probabilistes pour chaque étape du processus qui représente une quantité variable de jours, et vous devrez les combiner, ce qui revient à faire une addition comme ce délai plus ce délai, sauf que vous additionnez des variables probabilistes. Vous devez comprendre que le bruit statistique ne se cumule pas vraiment. Donc oui, vous avez plus d’incertitude à mesure que vous additionnez les variables en termes d’étendue totale des possibilités, mais cela ne signifie pas que l’incertitude du lead time explose simplement parce que vous ajoutez des étapes. En fin de compte, ce que vous faites, c’est décomposer un long délai en morceaux plus petits que vous pouvez estimer plus précisément car ils représentent des processus distincts.
Kieran Chandler: Pour conclure, prenons un exemple concret. Pouvez-vous donner un exemple d’une situation où l’un de vos clients a amélioré sa façon d’aborder ses lead times, et comment cela a-t-il affecté ses processus d’affaires ?
Joannes Vermorel: Oui, dès que vous commencez à mesurer vos lead times, la constatation la plus classique est que vous vous rendez compte que vous avez des retards complètement accidentels.
Kieran Chandler: Vous vous rendez simplement compte que les marchandises arrivent à un endroit, y restent pendant cinq jours sans qu’aucune action ne soit entreprise, juste pour être de nouveau déplacées. Et ces cinq jours peuvent être réduits à néant si vous décidez, d’accord, au lieu de les mettre sur des étagères, d’attendre cinq jours sans rien faire puis de continuer à les déplacer. Il s’agit simplement de les faire circuler en permanence. Donc, et encore une fois, de meilleures prévisions vous aideront à réduire la quantité de stocks que vous devez conserver sur place. Mais des lead times plus courts permettent de faire cela de manière beaucoup plus efficace.
Joannes Vermorel: Si vous pouviez ramener tous vos lead times à zéro, vous n’auriez absolument aucun stock. Si vous pouviez simplement dire que, chaque fois qu’une unité est demandée par un client, vous pourriez instantanément produire cette unité et la faire transporter au client. Cela serait comme du just-in-time pour tout, et vous n’auriez besoin ni de stock, ni de planification, ni rien d’autre. Ainsi, compresser les lead times a des effets positifs sur l’ensemble de la supply chain. De plus, non seulement cela réduit les stocks, mais si vous avez des lead times plus courts, vous n’avez pas besoin de planifier aussi longtemps à l’avance qu’auparavant. Si vous pouvez compresser vos lead times de 12 semaines en lead times de 8 semaines, cela signifie que vous n’avez besoin de prévoir la demande que 8 semaines à l’avance au lieu de 12 semaines. Et la réalité concernant les prévisions, c’est que plus on prévoit loin dans le futur, plus les prévisions sont inexactes. Donc, si vous ne pouvez prévoir que le court terme et non le long terme, vos prévisions sont par conception plus précises, ce qui simplifie tout et rend votre supply chain globale plus efficace, tout simplement parce que vous n’avez pas à regarder aussi loin dans le futur.
Kieran Chandler: Et vous avez mentionné des retards inattendus. Je veux dire, c’est probablement assez surprenant pour bon nombre de nos spectateurs. Je veux dire, une entreprise devrait sûrement bien comprendre chaque étape de ce processus. Alors, comment ces retards inattendus peuvent-ils réellement se produire ?
Joannes Vermorel: Parfois, le diable se cache dans les détails. Pour vous donner un exemple d’un entrepôt que j’ai visité il y a quelques années : ils recevaient des commandes électroniques pour des marchandises à livrer, à expédier. Le système qu’ils avaient à l’intérieur de l’entrepôt imprimait en réalité les commandes électroniques reçues. L’idée était d’imprimer une demande, puis un employé venait prendre la demande imprimée sur papier, faisait le picking et expédiait les marchandises. C’étaient des marchandises coûteuses, il était donc assez raisonnable d’avoir un processus relativement manuel pour le picking dans l’entrepôt. Mais le problème était que, de par le réglage de l’imprimante, les bons de commande reçus étaient imprimés, puis la feuille de papier tombait dans une boîte, puis…
Kieran Chandler: Joannes, pouvez-vous expliquer un problème spécifique qui est survenu dans le processus de supply chain ?
Joannes Vermorel: Oui, bien sûr. Le problème était lié au système d’empilage des commandes. Lorsqu’une commande était reçue et imprimée, elle était placée au sommet d’une pile. Cependant, le problème était que les employés prenaient toujours la dernière commande reçue électroniquement. Cela signifiait que s’il y avait une pile de commandes, celle qui se trouvait en bas restait là jusqu’à ce que toute la pile soit vidée. Ainsi, pendant les périodes de forte activité, les commandes s’accumulaient, et le dernier élément de la pile était retardé indéfiniment.
Kieran Chandler: Ah, je vois. Donc, au lieu de suivre une approche premier arrivé, premier servi (FIFO), ils ont involontairement mis en place un système dernier entré, premier sorti (LIFO). Est-ce exact ?
Joannes Vermorel: Exactement. Ils avaient involontairement mis en place le système LIFO parce que les employés prenaient la dernière commande reçue, qui était imprimée en haut de la pile. Cela s’est produit parce que le traitement des commandes se faisait du côté de l’imprimante. Mais le même problème est survenu plus loin dans le processus en raison d’un tapis roulant trop court.
Kieran Chandler: Oh, je vois. Alors, qu’est-ce qui s’est passé avec le tapis roulant ?
Joannes Vermorel: Eh bien, le tapis roulant était trop court pour le volume de commandes. Par conséquent, lorsqu’il était plein, les employés ne pouvaient pas y placer plus de colis. Ils finissaient donc par déposer les colis par terre devant le tapis roulant. Mais lorsqu’ils revenaient, ils constataient que le tapis n’avait pas bougé, alors ils déposaient encore plus de colis par terre. Cela a conduit à la formation d’une pile de colis en forme de pyramide. Lorsque le tapis roulant a recommencé à bouger, ils prenaient les colis au sommet de la pyramide, recommençant ainsi le processus.
Kieran Chandler: Cela semble être une situation difficile. On dirait qu’ils se sont retrouvés, involontairement, avec un système LIFO à nouveau en raison de l’agencement physique et du tapis roulant trop court.
Joannes Vermorel: Oui, exactement. Il est intéressant de voir comment de petits détails d’implémentation peuvent créer des situations inattendues dans la supply chain. Parfois, même de légères imperfections dans l’agencement physique peuvent avoir des conséquences significatives. Donc, ma suggestion serait d’investir dans un tapis roulant plus long et peut-être d’apporter des ajustements comme percer un trou dans le bas des colis pour éviter les problèmes d’empilement.
Kieran Chandler: C’est une excellente suggestion, Joannes. Il est fascinant de voir à quel point ces détails apparemment insignifiants peuvent être importants. Eh bien, c’est tout pour cette semaine. Merci de nous avoir rejoints, et nous reviendrons la semaine prochaine avec un nouvel épisode. D’ici là, merci de votre attention !
