Le Test de Performance de la Supply Chain

Le retour sur investissement d’une initiative de supply chain dépend de la performance de la technologie logicielle et des compétences des personnes qui exécutent l’initiative elle-même. Cependant, le retour sur investissement dépend également fortement de la performance actuelle de la supply chain, une performance plus faible offrant plus de possibilités d’amélioration. Ci-dessous, nous proposons un test simple qui peut être réalisé en quelques minutes pour évaluer la performance actuelle de la supply chain de votre entreprise. Malgré la simplicité de ce test, nous pensons qu’il offre une perspective plus précise que la plupart des benchmarks et audits approfondis de la supply chain proposés sur le marché. Cela devrait vous prendre environ 5 minutes de votre temps.

La performance de votre supply chain en 12 questions

1. Votre supply chain peut-elle fonctionner sans Excel ?
2. Considérez-vous l’analyse ABC comme obsolète ?
3. Toutes les données pertinentes sont-elles documentées par vos équipes de supply chain ?
4. Enregistrez-vous les niveaux de stock historiques ?
5. Vos équipes de supply chain surveillent-elles la qualité de leurs données ?
6. Prévoyez-vous les délais de livraison ?
7. Empêchez-vous toute intervention manuelle sur les prévisions ?
8. Gérez-vous les contraintes opérationnelles, par exemple les MOQs, en tant que données ?
9. Quantifiez-vous le coût des échecs de la supply chain ?
10. Vos systèmes de prise de décision peuvent-ils rester sans surveillance pendant une semaine ?
11. Pouvez-vous recalculer toutes les décisions en une heure ?
12. Toutes les décisions sont-elles hiérarchisées les unes par rapport aux autres ?

1. Votre supply chain peut-elle fonctionner sans Excel ?

Si les équipes de la supply chain utilisent des feuilles Excel pour prendre leurs décisions courantes - comme décider des quantités à acheter - alors les opérations peuvent effectivement être considérées comme étant gérées via Excel. Bien qu’il soit parfaitement raisonnable d’utiliser Excel de temps en temps pour explorer des données ou pour enquêter sur un problème de supply chain qui n’a pas reçu beaucoup d’attention par le passé, garder Excel dans le processus de prise de décision quotidienne ne l’est pas. Excel n’est pas l’outil adapté pour générer des milliers, voire des millions de décisions par jour lorsque l’entreprise souhaite fournir un processus de supply chain fiable. Si les décisions de la supply chain dépendent d’Excel, cela implique en pratique que ces décisions ne sont pas aussi optimisées qu’elles pourraient l’être.

2. Considérez-vous l’analyse ABC comme obsolète ?

L’analyse ABC se résume à classer les milliers de produits que votre entreprise vend en 3 à 5 classes définies en fonction de leur volume de ventes récent. Pourtant, ces classes ABC n’ajoutent aucune information. Elles reflètent simplement la demande historique - bien que de manière sommaire - puisque la plupart des informations d’origine sont perdues. L’analyse ABC et toutes ses variantes représentent une méthode d’analyse faible qui tente de réduire la complexité de votre supply chain grâce à des approximations très grossières. Si les décisions de la supply chain reposent sur des règles qui impliquent des classes ABC, alors ces décisions peuvent être améliorées en supprimant simplement les classes ABC et en introduisant des réponses plus granulaires à la demande future projetée.

3. Toutes les données pertinentes sont-elles documentées par vos équipes de supply chain ?

La partie importante de cette question est de savoir qui rédige la documentation. Souvent, il y a peu ou pas de documentation disponible pour les données de la supply chain, qui comprennent - entre autres - l’historique des ventes, l’historique des achats, les niveaux de stock et le catalogue de produits. Cependant, même lorsque cette documentation existe, elle peut ne pas avoir été rédigée par les équipes de la supply chain elles-mêmes, mais plutôt par les équipes informatiques. La documentation des données doit être rédigée du point de vue de la supply chain, sinon elle est garantie de passer à côté des nombreuses subtilités associées aux processus de supply chain de l’entreprise. Le manque de documentation des données entrave bon nombre, voire la plupart, des tentatives de résoudre les problèmes de supply chain persistants et continus. En réalité, ces problèmes sont généralement associés aux cas particuliers, qui auraient pu être correctement gérés en mettant en place des règles précises dédiées à ces cas spécifiques. Cependant, en raison d’un manque de documentation précise axée sur la supply chain, l’entreprise échoue régulièrement à mettre en œuvre ces corrections.

4. Enregistrez-vous les niveaux de stock historiques ?

On ne peut pas optimiser ce que l’on ne mesure pas ; et plus la mesure est précise, plus l’optimisation est facile. La supply chain nécessite de conserver de nombreux ensembles de données historiques : historique des ventes, historique des achats, historique des mouvements de stocks, etc. Cependant, trop souvent, les niveaux de stock historiques ne sont pas correctement enregistrés. Alors que les fournisseurs de ERP / MRP / WMS pourraient arguer que ces données alourdiraient leurs systèmes, l’enregistrement de telles données n’est plus un défi grâce aux capacités de stockage des données disponibles de nos jours. Par conséquent, si vos systèmes de supply chain n’enregistrent pas vos niveaux de stock historiques, il est très probable qu’il y ait très peu de mesures en place pour faire face aux biais introduits par les niveaux de stock eux-mêmes.

5. Les équipes de votre supply chain surveillent-elles la qualité de leurs données ?

Encore une fois, la partie importante de cette question est de savoir qui effectue la surveillance. La qualité des données de la supply chain est un élément essentiel pour assurer le bon fonctionnement des opérations de la supply chain. Pourtant, trop souvent, les équipes de la supply chain ont peu ou pas de moyens de surveiller la qualité de leurs propres données et d’agir en conséquence lorsque les indicateurs clés de performance commencent à s’écarter de leur trajectoire initiale. La valeur est dans l’œil de celui qui regarde. La tâche de surveiller la qualité des données de la supply chain et de résoudre de manière proactive les problèmes qui surviennent au fil du temps ne peut pas être déléguée aux équipes informatiques. Il s’agit plutôt de l’une des principales responsabilités de la supply chain. Lorsque la supply chain n’assume pas cette responsabilité, de nombreux problèmes ont tendance à passer inaperçus et se transforment inévitablement en erreurs coûteuses - bien que généralement dispersées - pour l’entreprise.

6. Prévoyez-vous les délais d’approvisionnement ?

Une bonne prévision de la demande n’est rien sans une bonne prévision des délais d’approvisionnement. En effet, pour acheter ou produire les bonnes quantités au bon moment, l’entreprise a besoin non seulement d’anticiper correctement la demande future, mais aussi d’anticiper correctement la période à couvrir. Les délais d’approvisionnement varient, et tout comme la demande, ils présentent de nombreux schémas statistiques tels que la saisonnalité et l’incertitude. Par exemple, le Nouvel An chinois augmente les délais d’approvisionnement lorsque la fabrication est effectuée en Chine. Lorsque les délais d’approvisionnement ne sont pas prévus, la supply chain a tendance à mal réagir aux variations des délais d’approvisionnement, car ces variations ne sont pas planifiées. La prévision statistique des délais d’approvisionnement aborde directement ce défi, afin de tirer le meilleur parti des prévisions de la demande, qui devraient être générées “par-dessus” les prévisions des délais d’approvisionnement.

7. Empêchez-vous toute intervention manuelle sur les prévisions ?

Si une prévision statistique est incorrecte, alors le modèle statistique sous-jacent doit être corrigé. Si un modèle statistique manque de certaines données critiques qui sont par ailleurs disponibles pour le praticien de la supply chain, alors ces données doivent être saisies et mises à disposition du système. Si le modèle statistique ne peut pas exploiter ces informations supplémentaires, alors ce modèle doit être modifié en faveur d’un meilleur modèle qui peut tenir compte de ces informations supplémentaires. Il n’y a aucune raison valable de tolérer des interventions manuelles sur les prévisions, voire sur les modèles de prévision : non seulement elles sont une perte de temps considérable, mais elles distraient également les praticiens de la supply chain de la résolution des problèmes sous-jacents qui génèrent le besoin d’interventions manuelles en premier lieu.

8. Gérez-vous les contraintes opérationnelles, - par exemple les MOQs, - en tant que données ?

Au-delà des données transactionnelles telles que l’historique des ventes, de nombreux autres ensembles de données sont importants pour prendre des décisions en matière de supply chain : les MOQs (quantités minimales de commande), les coûts de transport, les volumes maximum de conteneurs, les paliers de prix des fournisseurs, les quotas commerciaux, les pénalités contractuelles, etc. Étant donné que les opérations courantes de la supply chain dépendent de ces données, elles doivent être traitées comme des données de production. Cependant, trop souvent, la plupart de ces données mentionnées ci-dessus ne sont même pas correctement suivies dans les systèmes informatiques de production. Au lieu de cela, ces données sont généralement conservées dans des feuilles Excel ou des bases de données Access qui restent largement inconnues du service informatique. Ne pas avoir toutes ces données comme faisant partie des systèmes informatiques de base indique généralement que la production repose sur des sources de données peu fiables, telles que les mêmes feuilles Excel ou bases de données Access. Par conséquent, la supply chain n’est pas entièrement optimisée pour faire face aux types de contraintes mentionnées ci-dessus, de la manière la plus efficace.

9. Quantifiez-vous le coût des échecs de la supply chain ?

Les supply chains échouent régulièrement : les ruptures de stock se produisent tout le temps, les stocks morts se produisent également tout le temps. S’il ne fait aucun doute que réduire la fréquence et l’ampleur de ces échecs n’est pas seulement souhaitable mais presque toujours possible, la perfection n’est pas un objectif raisonnable. Un certain degré d’échecs de la supply chain se produira toujours car rechercher la perfection - c’est-à-dire zéro échec - serait beaucoup plus coûteux que les échecs eux-mêmes. Il y a un équilibre à trouver entre le coût du stock et le coût de la rupture de stock. Si les coûts économiques associés aux échecs de la supply chain ne sont pas quantifiés, il n’y a aucun moyen de savoir si l’entreprise prend réellement trop peu ou trop de risques. En pratique, cela implique que l’entreprise n’optimise pas correctement les risques liés à sa supply chain.

10. Vos systèmes de prise de décision peuvent-ils rester sans surveillance pendant une semaine ?

Des millions de décisions doivent être prises chaque semaine en ce qui concerne toute supply chain de taille importante. Alors que les équipes de la supply chain peuvent être soutenues par les systèmes informatiques, ces dernières ne peuvent raisonnablement pas gérer chaque décision individuellement - il y en a tout simplement trop. En conséquence, toutes les supply chains modernes fonctionnent en utilisant au moins un certain degré d’automatisation, éventuellement via des concepts aussi rudimentaires que l’inventaire Min/Max. Si les systèmes de prise de décision de la supply chain ne peuvent pas rester sans surveillance pendant une semaine, cela signifie que ces systèmes produisent sans aucun doute des décisions déconseillées qui nuiront à votre entreprise. En pratique, cela implique également que ces décisions “déconseillées” sont prises en permanence, simplement parce qu’il n’y a souvent personne disponible pour annuler manuellement de telles décisions. Ainsi, si votre entreprise ne fait pas confiance à son propre système d’automatisation pour maintenir les choses en marche en douceur pendant une semaine, il y a beaucoup à gagner en corrigeant les parties “déconseillées” de l’automatisation de la supply chain.

11. Pouvez-vous recalculer toutes les décisions en une heure ?

L’agilité est essentielle dans toute supply chain. Les contextes commerciaux changent et des scénarios hypothétiques doivent être étudiés en permanence. Il est souvent inutile d’obtenir une réponse en temps réel des systèmes lorsqu’il s’agit de modifier une hypothèse fondamentale, telle que le transport des marchandises par avion ou par mer. Cependant, en ce qui concerne les modèles de la supply chain, il est essentiel qu’une réponse puisse être obtenue en une heure environ. La gestion de la supply chain devrait être en mesure d’obtenir des retours d’information dans la même journée sur une approche qu’elle souhaiterait tester, au moins d’un point de vue de simulation. Étant donné que les simulations nécessitent généralement plusieurs tentatives pour “bien faire” avec les paramètres appropriés - à moins que tous les modèles puissent être réexécutés en une heure - il n’y a aucune chance d’obtenir de tels retours d’information dans la journée. Les entreprises qui n’ont pas la capacité de régénérer toutes les décisions de la supply chain avec des hypothèses variables sont des entreprises qui ne peuvent pas explorer les options de la supply chain qui leur sont disponibles non plus. Beaucoup de potentiel reste ainsi inexploité.

12. Toutes les décisions sont-elles hiérarchisées les unes par rapport aux autres ?

De nombreux systèmes traditionnels de supply chain mettent l’accent sur les silos : les décisions sont prises localement sans tenir compte de l’ensemble. Par exemple, si un entrepôt est à court d’un produit spécifique, il est préférable de s’assurer que les quelques unités de stock restantes sont distribuées aux magasins qui en ont le plus besoin. Lorsque les décisions sont prises de manière isolée, un seul magasin peut passer une grosse commande pour le produit et ainsi provoquer une rupture de stock dans l’entrepôt, alors que le magasin n’avait pas vraiment besoin de commander autant à ce moment précis. Les entreprises qui prennent leurs décisions de supply chain de manière isolée négligent systématiquement l’ensemble en oubliant que la plupart des décisions de supply chain ont tendance à avoir des conséquences non locales. Par conséquent, à moins que vos décisions de supply chain ne soient déjà systématiquement hiérarchisées les unes par rapport aux autres, il existe des gains de performance à réaliser en mettant en place une telle hiérarchisation.