Lissage des opérations d'entrepôt

00:00:07 Gestion d’entrepôt et le concept de lissage.
00:01:20 Les défis de la gestion d’entrepôt, y compris les coûts de la main-d’œuvre et l’utilisation des équipements.
00:03:53 Obtenir un lissage quotidien des opérations d’entrepôt grâce à l’optimisation au niveau du réseau.
00:05:22 Les économies d’échelle et l’impact de l’écart par rapport au régime optimal de l’entrepôt.
00:07:00 Les limites de la planification classique de supply chain et le potentiel d’optimisation des opérations d’entrepôt.
00:08:00 L’analyse traditionnelle des séries temporelles de SKU et ses limites.
00:11:00 Les problèmes de synchronisation et d’oscillation dans les supply chains.
00:13:35 Repenser le paradigme pour résoudre le problème.
00:14:25 La perspective de la Supply Chain Quantitative.
00:15:22 Prise de décision en utilisant l’unité la plus rentable à travers le réseau.
00:17:42 Comparer la perspective des séries temporelles de SKU et la liste priorisée des actions.
00:19:14 Tronquer la liste pour obtenir un flux optimal d’entrepôt.
00:20:25 La valeur économique et la décroissance des rendements des unités priorisées.
00:23:58 L’importance du lissage dans les supply chains et ses défis.
00:25:26 Reformuler le problème et changer de perspective pour de meilleures solutions.
00:26:24 Les difficultés à trouver une prévision parfaite des séries temporelles.
00:27:33 Conclusion et réflexions sur les approches classiques.

Résumé

Dans l’interview, Kieran Chandler et Joannes Vermorel abordent les défis de la gestion des entrepôts modernes. Vermorel souligne l’importance de lisser les opérations quotidiennes de l’entrepôt, c’est-à-dire de maintenir un niveau de main-d’œuvre constant d’un jour à l’autre. Il aborde également les difficultés de synchronisation dans les réseaux supply chain et la nécessité de prioriser les décisions en fonction des retours économiques. Vermorel soutient que les approches classiques de l’optimisation de la supply chain sont défaillantes et que changer de perspective sur le problème est nécessaire pour trouver des solutions efficaces. L’interview se termine par les remerciements de Chandler à Vermorel pour le temps qu’il lui a accordé.

Résumé Étendu

Dans cette interview, Kieran Chandler discute avec Joannes Vermorel, le fondateur de Lokad, une société de logiciels spécialisée dans l’optimisation de la supply chain, des défis liés à la gestion des entrepôts modernes. Malgré l’essor de l’automatisation, les entrepôts reposent encore beaucoup sur la main-d’œuvre, en particulier pendant les saisons de pointe. Vermorel explique que les entrepôts modernes sont conçus pour des régimes optimaux, tout comme le moteur d’une voiture. Le problème est que les demandes du marché ne coïncident pas nécessairement avec le statut de productivité maximale de l’entrepôt, et s’écarter du régime optimal peut saturer les équipements ou empêcher leur plein potentiel d’être exploité. La plupart des entrepôts sont automatisés à divers degrés, mais le personnel reste un défi majeur. Des contractuels sont nécessaires pendant les périodes de pointe, mais ils disposent généralement de moins de formation et d’une productivité moindre, tandis que les employés réguliers doivent être payés quoi qu’il arrive. Vermorel souligne l’importance de lisser les opérations quotidiennes de l’entrepôt, c’est-à-dire d’avoir un niveau de main-d’œuvre identique d’un jour à l’autre. Il distingue cela de la rationalisation, qui impliquerait d’investir dans de nouveaux équipements pour améliorer la productivité globale. Vermorel suggère qu’un flux constant d’opérations avec une charge de travail identique chaque jour serait idéal pour éviter de devoir accommoder des variations de source.

Vermorel a expliqué que pour obtenir des opérations d’entrepôt optimales au quotidien, il faut aller au-delà de l’entrepôt lui-même et optimiser l’ensemble de la supply chain. Cela peut être réalisé grâce à l’optimisation au niveau du réseau. Chandler a ensuite interrogé Vermorel sur les défis liés à l’augmentation de la main-d’œuvre et aux coûts associés. Vermorel a expliqué que le coût du personnel supplémentaire n’augmente pas linéairement, car la flexibilité a un coût élevé. Les entrepôts peuvent réaliser des économies d’échelle en étant relativement inflexibles. Les approches classiques de l’optimisation de la supply chain reposent sur la prévision de la charge de travail des entrepôts et l’ajustement des niveaux de personnel en conséquence. Vermorel a soutenu que cette approche est défaillante car elle ne fournit aucun degré de contrôle sur les opérations de l’entrepôt. Il estime que l’approche classique met l’accent sur des déviations et des séries temporelles, qui ne sont que des perspectives de mobilisation de l’entrepôt. Vermorel a souligné l’importance d’aller au-delà de l’entrepôt et d’optimiser l’ensemble de la supply chain pour obtenir une optimisation opérationnelle quotidienne.

Vermorel a abordé les défis liés à la synchronisation dans les réseaux supply chain. Il a expliqué que la synchronisation peut engendrer des oscillations dans la supply chain, conduisant à des schémas de flux inefficaces. Il a pris l’exemple d’un produit qui subit une rupture de stock chez un fournisseur, ce qui fait que tous les magasins se retrouvent progressivement en rupture de stock. Une fois que le fournisseur reconstitue son stock, une vague de produits traverse la supply chain pour réapprovisionner simultanément tous les magasins. Cela conduit à des oscillations résiduelles, ce qui pose problème pour la gestion de la supply chain. Vermorel a suggéré de rejeter le paradigme qui a été à l’origine du problème et d’aborder la question sous un angle différent pour trouver une solution. Il a souligné l’importance de lisser les promotions et d’avertir à l’avance les entrepôts pour qu’ils aient du stock prêt.

Vermorel a présenté l’approche de son entreprise en matière d’optimisation de la supply chain, qui repose sur une perspective quantitative pour prioriser les futurs possibles et les décisions en fonction des retours économiques. Cette approche n’utilise pas les SKUs ou les séries temporelles, mais plutôt des unités individuelles de produits, chacune ayant un retour économique unique. L’objectif est de trouver l’unité la plus rentable, puis d’identifier laquelle serait la deuxième plus rentable, et ainsi de suite dans la liste. Vermorel a expliqué que, bien que le nombre de décisions potentielles puisse sembler infini, en réalité, il est fini et limité par le nombre d’unités dans l’entrepôt. Vermorel a affirmé qu’en priorisant la liste selon le régime optimal de l’entrepôt, la solution pour l’optimisation de la supply chain peut être obtenue gratuitement. Cette approche se distingue de la perspective traditionnelle SKU plus séries temporelles, qui ne proposait pas les mêmes options au gestionnaire d’entrepôt. Vermorel a soutenu qu’avec la puissance de calcul moderne, le processus d’optimisation est réalisable, quoique pas nécessairement facile.

Vermorel explique que de nombreux entrepôts disposent d’une liste priorisée d’actions, mais qu’ils manquent de granularité dans la prise de décision. Le schéma classique de la supply chain ne fournit que des commandes de réapprovisionnement, laissant à l’entrepôt le soin de décider de l’ordre de priorité. En revanche, la liste priorisée de Lokad permet à chaque unité d’avoir une récompense économique, ce qui aide les entrepôts à prendre de meilleures décisions. Vermorel explique que les premières unités devant être expédiées en urgence sont les plus critiques car elles préviennent des ruptures de stock fortement probables. Cependant, à mesure que l’entrepôt envoie davantage d’unités dans la liste, les récompenses économiques diminuent rapidement. Vermorel note que dans un réseau supply chain régulier, les 10 000 premières unités envoyées par l’entrepôt peuvent bénéficier d’une récompense économique 100 fois supérieure à celle des 10 000 dernières unités. Vermorel suggère qu’en analysant l’ensemble du réseau supply chain, les entrepôts peuvent déterminer la main-d’œuvre quotidienne à appliquer et prioriser leurs actions plus efficacement.

Vermorel a soutenu qu’équilibrer l’équilibre d’un réseau est crucial pour un directeur de supply chain. Le lissage, processus visant à éliminer les irrégularités dans les données afin d’obtenir une tendance plus claire, est essentiel pour garantir le bon fonctionnement des supply chains. Vermorel a souligné que le lissage avait toujours été présent en arrière-plan pendant des décennies, mais qu’il manquait une solution du point de vue classique. Il a suggéré que reformuler le problème et adopter une perspective du manifeste de la Supply Chain Quantitative peut aider à prioriser les décisions en fonction des retours économiques, menant ainsi à une solution gratuite. Vermorel a conclu que modifier le padding pouvait aboutir à une solution relativement facile à mettre en œuvre.

Vermorel explique qu’il est facile d’identifier les problèmes de supply chain, mais changer son approche du problème est difficile car cela nécessite de réimaginer l’ensemble du réseau supply chain sous un angle différent. Il lui a fallu, à lui et à son équipe, plusieurs années pour trouver une solution. Au départ, ils pensaient qu’une meilleure prévision des séries temporelles était tout ce dont ils avaient besoin pour résoudre le problème, mais ils se sont rapidement rendu compte qu’une prévision parfaite n’existe pas. Cependant, changer de perspective sur le problème élimine le besoin d’une prévision parfaite. Vermorel suggère que beaucoup de gens se renferment sur eux-mêmes et font comme si ces problèmes n’existaient pas en utilisant des approches classiques. L’interview se termine par les remerciements de Chandler à Vermorel pour le temps qu’il lui a accordé et sa clôture.

Transcription Complète

Kieran Chandler: Aujourd’hui, nous allons discuter de la manière dont les entrepôts peuvent prioriser les décisions, et en particulier, du concept de lissage. Alors, Joannes, qu’est-ce qui, selon toi, dans les caractéristiques des entrepôts modernes les rend si difficiles à gérer ?

Joannes Vermorel: Un entrepôt moderne est pratiquement conçu pour un régime optimal, tout comme le moteur de votre voiture. Vous bénéficiez d’économies d’échelle parce que vous avez vos employés réguliers, et si vous devez fonctionner au-delà de la productivité de pointe, vous finissez par avoir besoin de contractuels. Vous devez généralement les payer plus cher à l’heure, et ils disposent d’une formation moindre, ce qui entraîne une productivité réduite. D’un autre côté, si vous avez moins de personnes, vous avez des employés à temps plein que vous payez quoi qu’il arrive. Donc, même si vous décidez d’opter pour un régime plus lent, vous finissez toujours par payer toutes ces heures à la fin du mois ou du trimestre.

Et ce n’est qu’en regardant l’élément de la main-d’œuvre. La réalité est qu’aujourd’hui, la plupart des entrepôts sont automatisés à des degrés divers avec des convoyeurs, des robots prépareurs de commandes et bien d’autres choses. Ces investissements sont généralement calibrés pour un certain flux de marchandises. Si vous vous en écartez, soit vous surchargez vos équipements, soit vous ne les utilisez pas à leur plein potentiel.

En fin de compte, vous avez un régime optimal, ou parfois vous configurez votre entrepôt pour avoir peut-être deux régimes optimaux, l’un pour la basse saison et l’autre pour la haute saison. Mais vous ne pouvez pas avoir de dispositif qui fonctionne de manière optimale dans tous les régimes. Vous devez choisir certaines conditions, et le problème, c’est que ce que le marché demande peut ne pas être en phase avec le statut de productivité de pointe de votre entrepôt.

Kieran Chandler: D’accord, et lorsque nous avons abordé le sujet d’aujourd’hui, le lissage des opérations d’entrepôt, tu étais très pointilleux sur le terme “lissage”. Pourquoi ce mot est-il si important comparé à quelque chose comme “rationalisation” ?

Joannes Vermorel: Je fais référence à l’idée que les opérations quotidiennes de l’entrepôt peuvent être lissées, c’est-à-dire que le nombre de personnes dont vous avez besoin est à peu près le même d’un jour à l’autre. Je ne parle pas de rationalisation, qui impliquerait d’investir dans un nouveau convoyeur pour améliorer la productivité globale de votre entrepôt. Une fois cet investissement réalisé, vous revenez à la situation initiale, c’est-à-dire que vous souhaitez lisser vos opérations quotidiennes d’un jour à l’autre. Cela s’explique par le fait que les variations nécessitent plus ou moins de personnel, et il est très difficile de s’adapter. En général, parce qu’il est difficile de s’adapter, le meilleur moyen serait de ne pas avoir à accommoder ces variations du tout. Ainsi, vous pouvez réellement avoir un flux constant d’opérations avec une charge de travail cohérente chaque jour.

Kieran Chandler: En une seule journée, la question est la suivante : comment y parvenir ? Comment optimiser les opérations quotidiennes ?

Joannes Vermorel: Si vous vous concentrez uniquement sur ce qui se passe dans l’entrepôt, vous ne pouvez pas. Mais dès que vous commencez à regarder également la supply chain, il devient possible de lisser les opérations quotidiennes de n’importe quel entrepôt grâce à l’optimisation au niveau du réseau.

Kieran Chandler: Examinons certains des défis en jeu. Tu as mentionné un peu la main-d’œuvre, et il est intéressant de constater qu’à mesure que celle-ci augmente, on utilise plus de personnel et les coûts n’augmentent pas de manière linéaire. Pourquoi cela ?

Joannes Vermorel: Les coûts n’augmentent pas de manière linéaire parce que les contractuels coûtent plus cher et disposent de moins de formation. Si vous aviez votre équipe habituelle de 50 personnes et que vous deviez faire appel à 20 personnes supplémentaires, ces 20 personnes pourraient vous coûter autant que vos 50 personnes d’origine. Les contractuels facturent un tarif horaire plus élevé pour leur flexibilité. Ainsi, l’adaptabilité sur le marché implique que la flexibilité est une option, mais une option coûteuse. Dans un entrepôt, vous vous retrouvez avec des économies et des déséconomies d’échelle dès que vous vous écartez de votre régime optimal.

Kieran Chandler: Parlons de l’approche actuelle. Dans quelle mesure les approches classiques fonctionnent-elles lorsqu’il s’agit de travailler dans ce régime idéal ?

Joannes Vermorel: C’est très intéressant. D’un point de vue classique de la supply chain, ce problème n’existe même pas. Quand on examine les théories, c’est déroutant. Je fais référence à la croyance qu’il existe quelque chose appelé un SKU et une série temporelle. Je pense qu’aucun des SKU ni des séries temporelles ne sont réellement réels ; ils ne sont qu’une perspective de mobilisation sur votre entrepôt. La planification classique de la supply chain met l’accent sur les SKU et les séries temporelles. Il s’avère que, lorsque vous adoptez cette perspective, la charge de travail de votre entrepôt n’est pas quelque chose sur laquelle vous avez du contrôle. On se retrouve avec des personnes essayant de prévoir la charge de travail des entrepôts afin d’ajuster le personnel. J’affirmerais qu’il s’agit d’un point de vue complètement erroné sur le problème. C’est intéressant parce que, selon la perspective classique, l’idée d’optimiser les opérations de l’entrepôt et de les lisser n’est pas envisageable, car rien dans la planification ne vous confère un quelconque degré de contrôle à ce sujet.

Kieran Chandler: C’est très intéressant car tous les gestionnaires d’entrepôt que j’ai rencontrés se rendent compte qu’ils bénéficient d’économies d’échelle massives lorsque l’entrepôt s’écarte du régime. Il est donc évident que le lissage des flux est d’un intérêt primordial. Je veux dire, c’est une démarche évidente. Mais quand les gens prennent du recul et se demandent comment nous allons faire cela, ils se rendent compte qu’ils n’ont aucun levier. Il n’y a rien dans l’organisation, dans le logiciel, etc., qui leur donne du contrôle. Et le problème, c’est qu’au fond, il n’existe tout simplement aucun moyen d’exercer ce contrôle.

Joannes Vermorel: D’accord, mais ce genre de gestionnaire d’entrepôt réagit sûrement simplement à la demande qui se produit en amont. Alors, quel degré de contrôle peut-il réellement avoir, puisqu’il ne fait que réagir à ce que les clients achètent au final ?

Kieran Chandler: Mais le font-ils vraiment ?

Joannes Vermorel: Et généralement, vous voyez que c’est le genre de situation où les gens sautent à la conclusion, oh oui, je veux dire, nous avons une demande en diamant, quel que soit le système, euh, oui, c’est très rationnel. Elle est guidée par les ventes, l’historique, et ainsi de suite. Mais l’est-elle vraiment ? Vous voyez, parce que, encore une fois, revenons au padding. Le padding, c’est que vous avez des SKU et des séries temporelles. Où est le réseau ? Le réseau n’existe pas dans votre padding. Et j’oserais dire que, généralement, les réseaux – le réseau de supply chain – n’existent pas en tant que tel dans les logiciels qui font réellement fonctionner la supply chain. Et cela peut sembler déroutant, car les gens diront : « Mais nous avons toutes les transactions. Nous avons tous les mouvements de stocks. » Certes, le réseau existe, diront-ils. Moi, je dirais que non, il n’existe pas. Et en fait, si vous regardez comment la très, très grande majorité des supply chain software sont implémentés…

Kieran Chandler: Qu’est-ce que cela signifie ?

Joannes Vermorel: Cela signifie que vous avez un SKU. En gros, cela veut dire qu’il y a un réapprovisionnement pour les magasins. Mais les réapprovisionnements se font selon une sorte de politique, je dirais, glorifiée de min-max. Ainsi, une politique min-max signifie simplement que vous avez une condition déclenchante qui correspond à votre niveau moyen de stocks. En gros, lorsque vous atteignez un certain niveau de stocks, vous déclenchez le réapprovisionnement. Essentiellement, une politique min-max consiste d’abord en une condition à atteindre, puis, une fois cette condition satisfaite, vous déclenchez une certaine quantité à réapprovisionner. Cette quantité peut être d’une seule unité, à la manière du kanban. Euh, vous vendez une, vous réapprovisionnez une, mais parfois, comme il y a des multiplicateurs de lots – parce que vous avez des packs ou une notion d’economic order quantity – et bien d’autres contraintes, vous choisirez une quantité légèrement plus élevée. Et ainsi, du point de vue de l’entreposage, vous vous retrouvez presque chaque jour avec une multitude de SKU descendants qui finissent par atteindre leur condition déclenchante. Vous voyez ce que cela signifie, et par conséquent, vous vous retrouvez avec toutes ces indications du type « envoyez-moi plus de marchandises », ce qui aboutit à une liste de tâches quotidiennes à réaliser par l’entrepôt lui-même. Mais, en y regardant de plus près, l’entrepôt n’a aucun contrôle sur aucune de ces quantités.

Kieran Chandler: D’accord, donc ce que vous dites, c’est qu’en adoptant cette approche SKU et séries temporelles, vous examinez les choses de façon très isolée et vous ne tenez pas compte du reste du réseau et de la manière dont il interagit. Alors, comment lisseriez-vous ces activités et réduire ces pics ?

Joannes Vermorel: Avant d’en venir là, il faut analyser plus en profondeur ce qui se passe avec les biais, car sinon il est très difficile de comprendre la solution. La première chose qui se produit quand on combine biais et analyse des séries temporelles, c’est qu’on se retrouve avec une multitude de synchronisations à travers le réseau de supply chain. On pourrait penser : « Oh, c’est très bien, j’ai des événements synchronisés dans ma supply chain », mais non, ce n’est absolument pas le cas. En termes de lissage des flux, c’est sans doute votre pire scénario.

Kieran Chandler: Quel serait un exemple d’un de ces événements synchronisés ?

Joannes Vermorel: Supposons, par exemple, que vous ayez un entrepôt qui dessert des magasins et que vous subissiez une rupture de stock chez votre fournisseur. Ainsi, l’un de vos fournisseurs connaît une rupture de stock, et vous ne pouvez pas fournir un produit donné aux magasins. Les magasins s’épuisent progressivement en stocks. Évidemment, c’est un peu aléatoire ; certains magasins avaient plus ou moins de stocks initialement lorsque le fournisseur est tombé en rupture. Mais disons qu’après quelques jours ou quelques semaines, nous pouvons raisonnablement supposer que tous les magasins sont en rupture de stock, et que l’entrepôt l’est également pour ce produit.

Ensuite, le fournisseur reconstitue son stock. Ce qui se passe, c’est qu’au moment précis où votre fournisseur reconstitue son stock, une grande vague de produits va circuler dans votre supply chain pour réapprovisionner tous les magasins en même temps. Et comme vos magasins sont probablement conçus de manière similaire, ils présentent de nombreuses similitudes ; cela signifie qu’initialement, vous pouviez constater que les niveaux de stocks étaient répartis de manière aléatoire entre vos magasins. Mais la rupture de stock a tout simplement synchronisé le schéma de réapprovisionnement pour ce produit à travers votre réseau.

Vous voyez, tous les magasins se sont retrouvés en rupture en même temps, et ils se réapprovisionnent tous simultanément. Et si vous regardez la série temporelle des flux pour le produit, vous verrez une chute à zéro, un grand pic, puis, très probablement, une oscillation résiduelle très marquée, comme des échos de la rupture. En réalité, de nombreux éléments provoquent ces oscillations. Les ruptures de stock en sont une, les promotions en sont une autre, et il peut y avoir des effets liés au calendrier. Peu importe s’il s’agit d’un réseau de distribution ou d’une supply chain manufacturing multi-échelons, c’est le même phénomène. Fondamentalement, vous avez de nombreux phénomènes qui créent de la synchronisation et des oscillations dans votre supply chain.

Kieran Chandler: D’accord, mais des éléments comme les promotions vont toujours exister. Alors, comment peut-on les lisser ? S’agit-il plutôt d’une question de prévenir les entrepôts à l’avance et d’avoir des stocks prêts quand ces promotions arrivent ?

Joannes Vermorel: Le fait est que si vous voulez résoudre le problème, vous devez d’abord rejeter le paradigme qui a créé ce problème initialement. C’est probablement la perspective la plus intrigante. Il y a franchement des problèmes pour lesquels la seule manière d’y faire face est de commencer par regarder le problème sous un autre angle. Et parfois, quelque chose d’extrêmement déroutant se produit lorsque l’on commence à examiner le problème sous une autre perspective.

Kieran Chandler: Donc, si nous abordons le problème sous un autre angle, nous pourrions trouver une solution qui est littéralement gratuite. C’est très déroutant, mais cela arrive parfois. Voyons d’abord comment nous pouvons aborder le problème différemment, puis examinons si, par hasard, nous pouvons obtenir la solution gratuitement.

Joannes Vermorel: L’angle différent est fondamentalement ce que Lokad a exposé dans son manifeste de la Supply Chain Quantitative il y a quelques années. Il s’agit de futurs possibles ou de décisions, tous priorisés selon leur retour économique. Ainsi, si nous commençons à examiner le problème sous cette perspective de la Supply Chain Quantitative, nous n’avons plus de SKU, ni de séries temporelles. Ce que nous avons, ce sont des unités de produits, chacune étant unique, comme un flocon de neige. Nous n’essayons pas de regrouper toutes ces choses en SKU. La question que nous nous posons est la suivante : étant donné tous ces futurs possibles dans lesquels le marché demandera des choses différentes, quelle unité l’entrepôt doit-il décider d’expédier en aval vers une localisation ? Nous ne pouvons pas les connaître, car il existe une incertitude irréductible. Nous pouvons identifier l’unité qui maximise les retours économiques. Ainsi, il y aura une unité qui sera la plus rentable sur l’ensemble du réseau. Si nous n’avions qu’une seule unité à expédier, ce serait celle-là. Conceptuellement, une fois que j’ai décidé que mon unité numéro un serait cette unité, je peux déterminer quelle serait mon unité numéro deux, la deuxième plus rentable. Nous pouvons examiner tous les emplacements, toutes les unités, tous les retours économiques, et déterminer quelle est la deuxième unité la plus rentable. Nous pouvons parcourir cette liste de décisions.

Kieran Chandler: D’accord, donc vous avez une liste infinie de décisions, et elles sont toutes priorisées. Comment décidez-vous où mettre fin à cette liste ?

Joannes Vermorel: Tout d’abord, vous arriverez au bout, car, à un moment donné, votre entrepôt sera vide. Vous n’avez qu’un nombre fini d’unités dans votre entrepôt, donc le nombre de décisions est potentiellement conceptuellement infini, mais en réalité il est très fini. Il est limité par le nombre même d’unités présentes dans votre entrepôt. Vous pourriez penser : « Oh, mais mon entrepôt contient des millions d’unités. » Oui, mais les ordinateurs sont puissants de nos jours, et même s’il faut énumérer des millions d’unités, ce n’est pas un problème. Un seul cœur d’ordinateur effectue des milliards d’opérations par seconde. Je ne dis pas que c’est facile, mais c’est certainement très faisable. Pour revenir au problème, vous pouvez tronquer cette liste priorisée pour atteindre le régime optimal de l’entrepôt. Si vous faites cela, vous obtenez la solution gratuitement. Vous avez un entrepôt où vous avez simplement décidé que ce que vous expédieriez aujourd’hui correspondrait exactement à votre régime optimal en termes de Kieran Chandler: Alors Joannes, pouvez-vous nous parler des défis auxquels les entrepôts sont confrontés en matière de l’optimization de la supply chain ? Joannes Vermorel: Oui, bien sûr. Lorsque nous examinions le problème sous l’angle des SKU et des séries temporelles, les options n’existaient pas. Le gestionnaire d’entrepôt n’avait aucune liste d’actions priorisée. Il n’avait qu’une liste de réapprovisionnements. La seule option pour l’entrepôt était d’ignorer ces quantités et peut-être d’ignorer certains magasins – c’est-à-dire ne pas servir certains magasins ou produits – car il n’avait rien de suffisamment granulaire pour décider exactement quoi faire. Il ne recevait que des ordres de réapprovisionnement indiquant « expédier 50 unités vers tel endroit » puis un autre ordre disant « expédier 25 unités vers un autre endroit ». La planification classique de la supply chain ne précise pas quel ordre est le plus important. Ce n’est même pas une question posée. Ainsi, parce que ce n’est pas une question, il n’y a pas de réponse. Et si vous regardez selon la méthode Lokad, qui est différente, notamment parce que vous disposez de cette liste priorisée où chaque unité reçoit sa récompense économique, soudain, si vous voulez lisser le flux des entrepôts, c’est une évidence, car il suffit de tronquer la liste de ce que vous souhaitez expédier jusqu’au régime optimal des entrepôts.

Kieran Chandler: Ainsi, nous avons observé que 10 000 unités sont expédiées par les entrepôts. Ce qu’on constate généralement, c’est que la récompense économique associée aux premiers 10 000 unités sur 100 000 est littéralement 100 fois supérieure à celle des 10 000 dernières unités. Il ne s’agit pas simplement de rendements décroissants progressifs, mais d’un déclin extrêmement rapide, où les 10 % supérieurs de ce que vous envoyez valent 100 fois plus que les 10 % inférieurs. Alors, cela fait-il vraiment une différence si, un jour donné, vous décidez d’expédier 90 000 unités ou 110 000 unités par rapport à expédier simplement 100 000 unités ?

Joannes Vermorel: La réponse est qu’en réalité cela ne fait presque aucune différence, et c’est très déconcertant car les praticiens de la perspective classique pourraient penser que c’est un gros problème lorsque l’entrepôt n’a pas la capacité. Par exemple, si l’entrepôt doit expédier 100 000 unités aujourd’hui et qu’il ne peut expédier que 90 000, ils diraient que c’est un gros problème. Mais pourquoi est-ce un gros problème ? La réponse est que les 10 000 unités qu’ils ne peuvent pas expédier ne sont pas priorisées. Potentiellement, parmi ces 10 000 unités qu’ils ne peuvent pas expédier, il pourrait y avoir des éléments absolument urgents et critiques, et comme il n’y a pas de priorisation, personne ne le sait. Habituellement, juste parce qu’ils le font au hasard par nécessité, il y a de fortes chances que 10 pour cent des 10 000 unités que vous ne pouvez pas expédier aujourd’hui fassent partie des 10 choses les plus critiques que vous devriez expédier. Mais comme vous ne pouvez pas prioriser, vous vous retrouvez avec un gros incident supply chain.

Kieran Chandler: Ainsi, quand vous constatez ces rendements décroissants, il vous suffit d’équilibrer approximativement l’équilibre de votre réseau. Alors que nous commençons à conclure, pour un directeur supply chain qui regarde probablement ceci, pourquoi le lissage est-il si important ? Est-ce quelque chose qu’il pourrait facilement mettre en œuvre ou modifier par rapport à cette approche classique des séries temporelles biaisées, ou est-ce quelque chose qui est en réalité assez difficile et qui prendra une longue période d’adaptation ?

Joannes Vermorel: Le lissage, je dirais, a toujours été en arrière-plan pendant des décennies. J’en ai discuté avec de nombreux directeurs supply chain, et c’est un mouvement évident qui présente de l’intérêt en raison des déséconomies d’échelle qui se produisent dès que vous vous écartez de votre régime optimal et de vos flux.

Kieran Chandler: De toute évidence, du point de vue classique, ce problème n’a aucune solution. Est-ce possible du point de vue classique ?

Joannes Vermorel: Non. Peu importe que votre technologie soit super crude comme les moyennes mobiles ou super avancée comme deep learning car, de votre point de vue, ce problème n’a pas de solution. Tout d’abord, vous devez en quelque sorte recadrer le problème. L’élément intéressant est que, lorsque vous abordez le problème sous cette perspective du “Manifeste de la Supply Chain Quantitative”, avec tous les futurs possibles et toutes les décisions possibles priorisées selon les récompenses économiques, vous obtenez la solution gratuitement. Si vous êtes prêt à changer votre perspective, cela devient très facile. Mais changer votre façon d’aborder le problème est en réalité assez difficile. Vous devez réimaginer les mêmes réseaux supply chain que vous avez vus toute votre vie et les examiner sous un angle complètement différent. D’ailleurs, chez Lokad, il m’a fallu, ainsi qu’aux équipes, plusieurs années pour parvenir au point où nous avions trouvé un moyen d’aborder le problème sous un angle complètement différent, où la solution était possible. Ce n’est pas évident, et rien ne dit que votre perspective sur ce problème est erronée. Pendant des années, aux débuts de Lokad, nous pensions qu’il nous suffisait d’une meilleure prévision des séries temporelles, et peut-être que si nous avions une meilleure prévision des séries temporelles, tout se mettrait en place. Par exemple, si nous avions la prévision des séries temporelles parfaite, rappelez-vous ce que j’ai dit à propos du responsable d’entrepôt qui souhaitait une prévision de la demande parfaite pour son entrepôt ? Si vous pensez en termes de séries temporelles, vous pensez : “Il me suffit d’une prévision parfaite, et cela résoudra mon problème.” Oui, mais le problème est que cette prévision parfaite n’existe pas. Fait intéressant, si vous changez votre perspective sur le problème, le besoin même d’une prévision parfaite n’existe plus non plus.

Kieran Chandler: D’accord, il nous faudra conclure ici. Cela semble certainement indiquer que, avec certaines de ces approches classiques, beaucoup de gens se mettent la tête dans le sable et font comme si ces problèmes n’existaient pas du tout. Voilà donc tout pour cette semaine. Merci beaucoup de nous avoir suivis, et nous nous reverrons lors du prochain épisode. Au revoir pour l’instant.