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Hé ! Une des choses que nous avons remarquées depuis que nous avons commencé LokadTV est à quel point certains des fondamentaux de la science de la supply chain peuvent être déroutants. Il y a beaucoup de ressources disponibles, mais aucune d’entre elles ne va droit au but et n’explique les choses de manière simple et concise. C’est pourquoi nous avons décidé de nous lancer et d’expliquer tout ce que vous devez savoir sur les supply chains en environ le temps qu’il faut pour faire une pause café… alors commençons par notre premier sujet, la saisonnalité !
Donc la saisonnalité est simple, n’est-ce pas ? Tout le monde sait que pour un fabricant de jouets, les ventes sont susceptibles d’augmenter considérablement autour de Noël. Mais ce que les gens ne considèrent pas, c’est le fait que la saisonnalité impacte en réalité la grande majorité des activités humaines (superposition de texte). Tout, de la circulation à la consommation d’électricité, voire même la mort, peut être prouvé comme étant saisonnier dans une certaine mesure (insérer des images)… Pour cette raison, la saisonnalité est l’un des motifs statistiques les plus puissants dans l’arsenal d’un Supply Chain Scientist et peut être exploitée pour s’assurer que vous êtes pleinement préparé à toutes les éventualités.
Alors jetons un coup d’œil à quelques exemples, en commençant par l’un de mes sujets préférés… la crème glacée !
- Si nous regardons ce graphique des ventes de crème glacée - tout comme notre exemple de Noël, nous pouvons clairement voir que les ventes augmentent pendant les mois d’été.
- Mais que se passe-t-il si nous zoomons sur un mois de cette période estivale chargée - maintenant nous pouvons voir que les ventes ne sont pas constantes tout au long de la semaine. Cela pourrait être dû aux fluctuations de la météo… mais il y a aussi des pics évidents de ventes le week-end. Cela signifie que, en plus de la période de l’année, le jour de la semaine a également une saisonnalité que nous devons prendre en compte !
- La leçon clé à retenir ici est qu’un produit présente une saisonnalité lorsque la série temporelle sous-jacente subit une variation cyclique prévisible (superposition de texte) - donc ce que nous avons observé jusqu’à présent sont des saisonnalités annuelles et hebdomadaires.
- Et si nous zoomons encore plus, peut-être sur la journée, nous pouvons constater qu’il y a beaucoup de variabilité. C’est pourquoi notre graphique n’est pas très régulier et en tant que praticien de la supply chain, cela peut être très déroutant.
Cette variabilité est connue sous le nom de bruit et c’est l’une des raisons pour lesquelles les ordinateurs sont meilleurs que les humains pour prédire l’avenir. Souvent, lorsque les entreprises essaient de prédire la quantité de stock dont elles auront besoin, elles se concentrent sur ces valeurs aberrantes statistiques, en s’assurant qu’elles sont préparées à toutes les éventualités, ce qui entraîne beaucoup d’argent gaspillé en stock inutile et d’espace précieux dans l’entrepôt. Cependant, les machines n’ont pas les mêmes préoccupations. S’il y a une rupture de stock, elles n’ont probablement pas à s’inquiéter de perdre leur emploi ! C’est pourquoi elles sont si douées pour lisser ce bruit et se concentrer sur les tendances qui sont réellement importantes.
Ce que nous avons vu jusqu’à présent, c’est que la saisonnalité peut entraîner une incertitude en amplitude - c’est la taille de ces pics de ventes que nous avons observés. Une autre complication est que la saisonnalité peut également entraîner une incertitude en fréquence. Certaines saisons commencent tôt, d’autres beaucoup plus tard… donc notre pic de ventes peut se produire à des moments différents en fonction de plusieurs facteurs extérieurs. Certains d’entre eux peuvent être faciles à prédire.
Par exemple, le dernier samedi avant Noël est généralement l’un des jours de magasinage les plus occupés de l’année. Mais que se passe-t-il si le samedi tombe le 23 décembre ? Cela pourrait être un peu tard pour de nombreux acheteurs plus nerveux, ce qui repousserait ce pic de ventes au samedi suivant avant Noël, laissant le dernier samedi aux acheteurs de dernière minute risqués.
Cela pourrait être assez facile à prédire, cependant certains schémas peuvent être plus difficiles à prévoir, un bon exemple en est la météo. Cette année, nous avons déjà connu une période de temps anormalement chaud en février. Cela pourrait entraîner une augmentation énorme des ventes de tongs et de lunettes de soleil, les acheteurs se préparant tôt pour l’été, laissant les propriétaires de magasins avec des piles de chapeaux et d’écharpes invendus qui auraient été vendus rapidement lorsque le “Beast from the East” a frappé l’année dernière. Malheureusement, personne ne peut prédire l’avenir avec précision.
C’est pourquoi, au lieu de faire une seule prédiction pour vos besoins en stocks, il est préférable de prendre une approche probabiliste - c’est la seule façon de vous assurer de vous protéger contre toutes les éventualités.
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 avoir un impact sur l’amplitude et la fréquence des ventes, ce qui peut devenir très confus si vous essayez de le suivre vous-même… même avec l’aide d’Excel.
- En laissant le travail difficile aux ordinateurs et en adoptant une approche probabiliste, vous pouvez vous assurer de couvrir tous les futurs possibles… vous laissant vous concentrer sur les choses importantes de la vie, comme la crème glacée !
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