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Salut ! L’une des choses que nous avons remarquées depuis le lancement de LokadTV, c’est à quel point certains des fondamentaux de la science de la supply chain peuvent être déroutants. Il existe de nombreuses ressources, mais aucune n’aborde directement l’essentiel en expliquant les choses de manière simple et concise. C’est pourquoi nous avons décidé de tenter nous-mêmes l’expérience et d’expliquer tout ce que vous devez savoir sur les supply chains en environ le temps d’une pause-café……allons donc commencer avec notre premier sujet, la saisonnalité !
Alors, la saisonnalité est simple, non ? Tout le monde sait que pour un fabricant de jouets, les ventes ont tendance à culminer autour de Noël. Mais ce que les gens ne prennent pas en compte, c’est le fait que la saisonnalité impacte en réalité la grande majorité des activités humaines (texte en surimpression). Tout, du trafic à la consommation d’électricité, voire même la mortalité, peut être démontré comme étant saisonnier dans une certaine mesure (insérer des images)…..Pour cette raison, la saisonnalité est l’un des modèles statistiques les plus puissants dans l’arsenal des Supply Chain Scientists et elle peut être exploitée pour s’assurer que vous soyez entièrement préparé à chaque éventualité.
Alors, regardons quelques exemples en commençant par l’un de mes sujets favoris……la glace !
- Si nous regardons ce graphique des ventes de glace – tout comme notre exemple de Noël, nous pouvons clairement observer un pic de ventes pendant les mois d’été
- Mais qu’en est-il si nous zoomons sur un mois de cette période estivale animée – nous pouvons maintenant voir que les ventes ne sont pas constantes tout au long de la semaine. Cela pourrait être dû aux fluctuations du temps…….mais il y a aussi des pics évidents de ventes autour du week-end. Cela signifie qu’en plus de la période de l’année, le jour de la semaine présente également une saisonnalité que nous devons prendre en compte !
- La leçon clé à retenir ici est qu’un produit présente une saisonnalité lorsque les séries temporelles sous-jacentes subissent une variation cyclique prévisible (texte en surimpression) – ainsi, ce que nous avons observé jusqu’à présent, ce sont des saisonnalités à la fois annuelles et hebdomadaires.
- Et si nous zoomons encore davantage, par exemple sur le jour, nous pouvons constater qu’il y a beaucoup de variabilité. C’est pourquoi notre graphique n’est pas très lisse et, en tant que praticien de la supply chain, cela peut être très déroutant.
Cette variabilité est appelée bruit et constitue l’une des raisons pour lesquelles les ordinateurs sont meilleurs que les humains pour prédire l’avenir. Souvent, lorsque les entreprises tentent de prédire de combien de stocks elles auront besoin, elles se concentrent sur ces valeurs aberrantes statistiques, s’assurant d’être préparées à toute éventualité, ce qui entraîne beaucoup d’argent gaspillé en stocks inutiles et en un espace warehouse précieux. Cependant, les machines n’ont pas les mêmes inquiétudes. S’il y a une rupture de stock, elles n’ont probablement pas à craindre de perdre leur emploi ! C’est pourquoi elles sont si efficaces pour lisser ce bruit et se concentrer sur les tendances réellement importantes.
Ce que nous avons vu jusqu’à présent, c’est que la saisonnalité peut entraîner une incertitude en termes d’amplitude – c’est-à-dire l’importance de ces pics de ventes que nous avons observés. Une autre complication est que la saisonnalité peut également provoquer une incertitude en termes de fréquence. Certaines saisons commencent tôt, d’autres beaucoup plus tard……ainsi, notre pic de ventes peut se produire à des moments différents selon un certain nombre de facteurs extérieurs. Certains de ces facteurs peuvent être faciles à prévoir.
Par exemple, le dernier samedi avant Noël est normalement l’un des jours de shopping les plus chargés de l’année. Mais que se passe-t-il si ce samedi tombe le 23 décembre ? Cela pourrait être un peu tard pour beaucoup d’acheteurs plus nerveux, ce qui repousserait ce gros pic de ventes au samedi suivant avant Noël, laissant le dernier samedi aux acheteurs à risque de dernière minute.
Cela pourrait être assez facile à prévoir, cependant certains schémas sont plus difficiles à anticiper, un bon exemple en est la météo. Cette année, nous avons déjà observé une vague de chaleur anormalement précoce en février. Cela pourrait entraîner une énorme augmentation des ventes de tongs et de lunettes de soleil, les acheteurs se préparant tôt pour l’été, tandis que les propriétaires de magasins se retrouvent avec des piles de chapeaux et d’écharpes invendus qui auraient été achetés en un rien de temps lorsque la « Beast from the East » a frappé l’année dernière. Malheureusement, personne ne peut prévoir l’avenir avec exactitude.
C’est pourquoi, au lieu de faire une seule prévision pour vos besoins en stocks, il est bien préférable de diversifier vos paris et d’adopter une approche probabiliste – c’est la seule façon de vous assurer que vous vous protégez contre toute éventualité.
Alors, qu’avons-nous appris aujourd’hui ?
- La saisonnalité est une tendance cyclique répétitive qui peut avoir un impact sur presque tous les aspects de la vie quotidienne.
- Cela peut impacter à la fois l’amplitude et la fréquence des ventes, ce qui peut devenir bien trop confus si vous essayez de le suivre vous-même……même avec l’aide d’Excel
- En déléguant le travail difficile aux ordinateurs et en adoptant une approche probabiliste, vous pouvez vous assurer de couvrir toutes les éventualités…vous laissant ainsi vous concentrer sur les choses importantes de la vie, comme la glace !
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