Évaluer le succès de la Supply Chain Quantitative
Il peut sembler quelque peu paradoxal, mais alors que la Supply Chain Quantitative met l’accent sur les méthodes numériques et les mesures, notre expérience nous montre que les métriques ont tendance à en dire trop peu, et souvent trop tard, sur le fait qu’une initiative est sur la bonne voie. Presque toutes les métriques peuvent être manipulées et cela se fait généralement au détriment de la durabilité de l’approche choisie. Ainsi, la Supply Chain Quantitative cherche des améliorations évidentes : si les améliorations sont si subtiles qu’il faut des mesures avancées pour les détecter, alors l’initiative n’en valait probablement pas la peine et devrait être considérée comme un échec. Au contraire, si les améliorations sont visibles et cohérentes sur de nombreuses métriques, et que la supply chain dans son ensemble se sent plus agile et plus réactive que jamais, alors l’initiative a probablement réussi.
Les métriques peuvent être manipulées
Il y a une raison pour laquelle les ingénieurs sont rarement évalués sur la base de métriques : ils sont tout simplement trop doués pour manipuler les métriques, c’est-à-dire profiter des métriques dans leur propre intérêt plutôt que de servir les intérêts de l’entreprise. Les supply chains sont complexes et presque toutes les métriques simples peuvent être exploitées de manière à être totalement destructives pour l’entreprise. On pourrait penser que ce problème est simplement une question de fermeture des échappatoires qui se cachent dans les métriques. Pourtant, notre expérience indique qu’il y a toujours une autre échappatoire à trouver.
Une histoire d’ingénierie inverse des métriques
Prenons un exemple d’e-commerce fictif. La direction décide que les taux de service doivent être améliorés et que le taux de service devient la métrique phare. L’équipe de la supply chain commence à travailler en fonction de cette métrique et propose une solution consistant à augmenter considérablement les niveaux de stock, ce qui entraîne des coûts massifs pour l’entreprise.
En conséquence, la direction change les règles, le montant maximum de stock est défini et l’équipe doit opérer dans cette limite. L’équipe révise ses chiffres et réalise que le moyen le plus simple de réduire les niveaux de stock est de considérer de grandes quantités de stocks comme “morts”, ce qui déclenche des promotions agressives. Les niveaux de stock sont effectivement réduits, mais les marges brutes sont également considérablement réduites dans le processus.
Une fois de plus, le problème ne passe pas inaperçu et les règles sont modifiées une fois de plus. Une nouvelle limite est introduite sur la quantité de stock qui peut être marquée comme “morte”. La mise en œuvre de cette nouvelle règle demande beaucoup d’efforts car la supply chain se retrouve soudainement confrontée à des stocks “anciens” qui devront être fortement remisés. Pour faire face à cette nouvelle règle, l’équipe augmente la part du transport aérien par rapport au transport maritime. Les délais d’approvisionnement sont réduits, les stocks sont abaissés, mais les coûts d’exploitation augmentent rapidement.
Afin de faire face aux coûts d’exploitation qui deviennent incontrôlables, la direction change une fois de plus les règles et fixe une limite supérieure au pourcentage de marchandises pouvant être transportées par avion. Une fois de plus, la nouvelle règle provoque des ruptures de stock qui auraient pu être évitées en utilisant le transport aérien. En raison de contraintes de plus en plus strictes, l’équipe commence à renoncer à tirer parti des réductions de prix proposées par les fournisseurs. Acheter de plus petites quantités est également un moyen de réduire les délais d’approvisionnement. Pourtant, une fois de plus, les marges brutes sont réduites dans le processus.
Rétablir les prix d’achat sur la bonne voie s’avère être un objectif beaucoup plus difficile à atteindre pour la direction. Aucune règle simple ne peut faire face à ce défi, et une multitude d’objectifs de prix pour chaque sous-catégorie de produits sont introduits à la place. De nombreux objectifs se révèlent irréalistes et conduisent à des erreurs. Dans l’ensemble, l’image de la supply chain devient de moins en moins claire. Sous pression de tous côtés, l’équipe de la supply chain commence à ajuster une fonction obscure du processus de planification de la demande : la liste de substitution des produits.
En effet, la direction a rapidement réalisé dans le processus que certaines ruptures de stock n’étaient pas aussi impactantes que d’autres, car certains des produits manquants avaient plusieurs substituts quasi-parfaits. Par conséquent, tout le monde s’est mis d’accord pour dire que les ruptures de stock sur ces produits pouvaient être largement négligées lors du calcul du taux de service global. Cependant, l’équipe de la supply chain, qui opère maintenant sous une pression énorme, commence à étirer l’objectif de cette liste d’un à deux crans au-delà de son intention initiale : des produits qui ne sont pas si similaires sont répertoriés comme des substituts quasi-parfaits. Les indicateurs de taux de service s’améliorent, mais l’activité ne s’améliore pas.
Le piège du succès
Les indicateurs peuvent être manipulés et si les équipes sont soumises à des incitations toxiques, les indicateurs seront très probablement utilisés de manière trompeuse. Cependant, la situation n’est pas aussi grave qu’il n’y paraît. En fait, notre expérience indique que sauf dans les cultures d’entreprise vraiment dysfonctionnelles, les employés ne tendent généralement pas à saboter leur travail. Au contraire, nous avons observé que la plupart des employés sont fiers de faire ce qui est juste, même si cela signifie que les politiques de l’entreprise doivent être un peu étirées.
Par conséquent, au lieu de retirer la liberté à l’équipe chargée de mettre en œuvre la stratégie d’optimisation de la supply chain, il est important d’encourager l’équipe à élaborer un ensemble d’indicateurs qui éclairent l’initiative de la supply chain dans son ensemble. Le rôle de la direction n’est pas d’imposer des règles basées sur ces indicateurs, mais plutôt de remettre en question la réflexion stratégique qui sous-tend ces indicateurs. Fréquemment, l’objectif immédiat ne devrait même pas être d’améliorer les valeurs des indicateurs, mais d’améliorer la définition même des indicateurs.
En réalité, tous les indicateurs ne sont pas également précieux pour une entreprise. Il faut généralement beaucoup d’efforts pour élaborer des indicateurs qui donnent une perspective significative sur l’entreprise. Ce travail nécessite non seulement une bonne compréhension de la stratégie de l’entreprise, mais aussi une connaissance approfondie des données sous-jacentes, qui sont accompagnées d’une myriade d’artefacts et d’autres bizarreries numériques. Ainsi, les indicateurs doivent avant tout être considérés comme un travail en cours.
Nous avons constaté qu’un fort indicateur de succès dans tout projet de supply chain est la qualité des indicateurs qui sont établis tout au long de l’initiative. Pourtant, c’est un peu paradoxal, mais il n’existe aucun indicateur raisonnable pour évaluer réellement la pertinence de ces indicateurs. Voici quelques éléments qui peuvent aider à évaluer la qualité des indicateurs :
- Y a-t-il un consensus au sein des différentes équipes de la supply chain selon lequel les indicateurs capturent l’essence de l’entreprise ? Ou que les perspectives commerciales implicitement promues par les indicateurs ne sont ni à court terme ni aveuglées ?
- Les indicateurs ont-ils une réelle profondeur lorsqu’il s’agit de concilier les chiffres avec les facteurs économiques ? La simplicité est souhaitable, mais pas au détriment d’une mauvaise compréhension de l’ensemble.
- Les artefacts de données sont-ils correctement pris en compte ? En général, il y a des dizaines de subtilités “gotchas” qui doivent être prises en compte lors du traitement des données extraites des systèmes de l’entreprise. Notre expérience nous dit d’être méfiants lorsque les données brutes semblent suffisamment bonnes, car cela signifie généralement que les problèmes n’ont même pas été identifiés en tant que tels.
- Les décisions générées à partir des indicateurs choisis ont-elles du sens ? Si une décision, qui est par ailleurs alignée sur les indicateurs, ne semble pas avoir de sens, alors elle n’en a probablement pas ; et le problème réside fréquemment dans l’indicateur lui-même.
À bien des égards, élaborer de bons indicateurs, c’est comme orienter la gravité vers le puits du succès : à moins qu’il n’y ait une intervention, le cours naturel de l’action est de descendre la pente vers le bas, qui se trouve être précisément là où se trouve le succès. Connaître la profondeur exacte du fond n’est même pas strictement nécessaire, tant que chaque étape du voyage vers le bas améliore les choses pour l’entreprise.
Des décisions saines conduisent à de meilleures performances
Dans la supply chain, même les meilleurs indicateurs ont un inconvénient majeur : les chiffres sont généralement en retard. Les délais peuvent être longs et les décisions prises aujourd’hui peuvent ne pas avoir d’impact visible pendant des semaines, voire des mois. De plus, la Supply Chain Quantitative, qui met l’accent sur les améliorations itératives et incrémentales, complique encore davantage cette question. Cependant, l’utilisation de méthodes non incrémentales serait encore pire, bien que pour d’autres raisons. Par conséquent, les indicateurs ne peuvent pas être les seuls signaux utilisés pour évaluer si l’initiative est sur la bonne voie.
Générer des décisions saines est un signal simple, mais sous-estimé, d’une performance supérieure. En effet, à moins que votre entreprise ne se porte déjà très bien avec sa supply chain, il est fort probable que les systèmes continuent de produire des décisions “insensées” qui sont corrigées manuellement par les équipes de la supply chain. Le but de toutes les “alertes” ou mécanismes réactifs similaires est précisément de pallier les problèmes en cours grâce à des efforts correctifs manuels continus.
Amener l’initiative de la Supply Chain Quantitative à un point où toutes les décisions - générées de manière entièrement robotisée - sont considérées comme saines ou sûres est une réalisation beaucoup plus importante que la plupart des praticiens ne le réalisent. L’accent mis sur les décisions “robotisées” est important ici : pour jouer selon les règles, aucune intervention humaine ne devrait être nécessaire. Ensuite, par “sain”, nous entendons des décisions qui semblent toujours bonnes aux praticiens même après avoir passé quelques heures à enquêter sur le cas ; ce qui ne peut naturellement pas être fait régulièrement, en raison du nombre considérable de décisions similaires à prendre chaque jour.
Notre expérience indique que chaque fois que les décisions automatisées sont considérées comme fiables, la performance se concrétise ultérieurement lorsque ces décisions sont réellement mises à l’épreuve de leur utilisation “en production”. En effet, le “test de santé” est un test très strict pour la logique de prise de décision. À moins que votre entreprise ne tire déjà parti de quelque chose de très similaire à la Supply Chain Quantitative, alors, très probablement, les systèmes existants mis en place par votre entreprise sont loin de passer ce test. En conséquence, des erreurs non détectées sont commises en permanence et l’entreprise finit par payer cher pour ce flux continu de problèmes.
Ensuite, d’un point de vue opérationnel, dès que les décisions de la supply chain deviennent automatisées, les équipes de la supply chain sont libérées de la servitude de nourrir leur propre système avec un flux interminable de saisies manuelles. Ces gains de productivité peuvent être réinvestis là où cela compte réellement : pour affiner les détails de la stratégie de la supply chain elle-même, ou pour surveiller de plus près les fournisseurs afin de résoudre les problèmes de la supply chain qui proviennent de leur côté. L’augmentation des performances, obtenue grâce à une optimisation purement quantitative de la supply chain, est intensifiée par les gains obtenus par les équipes de la supply chain qui peuvent enfin trouver le temps d’améliorer les processus et les flux de travail.