Demand Planning la méthode dite "des animaux"

La planification de la demande est un enjeu clé pour les entreprises. Mieux servir le client, c’est mieux le satisfaire, mais aussi mieux gérer ses approvisionnements, sa production et ses stocks. Toutefois, les produits et services proposés n’ont pas tous le même impact sur le chiffre d’affaires ou la croissance de l’entreprise…

Le processus d’estimation de la demande - la demand planning - commence par la récupération de l’historique des ventes, nettoyé de toutes les données pouvant avoir une influence ponctuelle (promotions…). Afin de mieux estimer la demande, mais aussi de prioriser la production, les produits sont regroupés ensuite selon leur capacité et potentiel de vente.

La classification des produits peut s’appuyer sur de multiples critères, dont deux sont toutefois communs à la plupart des entreprises : le volume de la demande et la stabilité de cette demande. La méthode dite « des animaux » s’appuie sur ces deux critères pour classer les produits et services de l’entreprise.

Cheval, lièvre, taureau fou ou âne ?

Classifier les produits permettra de leur appliquer des modèles statistiques adaptés et de déterminer le temps qu’il faut leur consacrer.

La première classe de produits concerne ceux pour lesquels la demande est forte et peu volatile. Un chiffre d’affaires généré important et des ventes stables donc. Ce sont les chevaux (horses). La classe chevaux ne lèvera que peu d’alertes, mais doit pourtant être au cœur de l’action du planificateur. Il faut s’y attarder, car affiner son modèle statistique pourrait apporter beaucoup de valeur ajoutée et se traduire par un bond conséquent du chiffre d’affaires. Il est recommandé de passer la moitié du temps réservé à l’affinage des modèles statistiques sur les chevaux.

À l’opposé des chevaux se trouve la seconde classe de produits, les lièvres (jackrabbits). La demande est ici faible et très volatile. C’est clairement la catégorie sur laquelle il faudra consacrer le moins de temps. Les modèles statistiques appliqués ne donneront un résultat correct que sur une courte période, et avec un chiffre d’affaires médiocre en bout de chaîne.

De forts volumes de vente et une forte volatilité de la demande, ce sont les taureaux fous (mad bulls). Une activité imprévisible, qui part dans tous les sens. Cette classe de produits doit être regardée de près et demandera des efforts conséquents de la part du planificateur. Les modèles statistiques seront ici souvent peu pertinents. Mais de fréquentes révisions des prévisions, opérées par le planificateur (qui devra compter ici sur sa connaissance du marché), permettront d’obtenir des résultats significatifs sur le chiffre d’affaires généré.

Dernière catégorie de produits, les ânes (donkeys). Fiables, mais peu rapides, ils se traduisent par une faible demande, accompagnée d’une faible volatilité de cette demande. Au démarrage du projet, il faut consacrer le temps nécessaire à la mise en place d’un modèle statistique adapté. Il n’est pas conseillé toutefois d’y revenir par la suite, car même si ce modèle venait à dévier (et mériterait alors d’être révisé), les gains (ou pertes) engendrés ne seront pas significatifs.

Savoir définir ses alertes selon la classe de produits

L’intérêt de cette classification est d’optimiser le travail des planificateurs. Par exemple, pour les chevaux, si la qualité de la prévision est de 90%, tout va bien. Mais si l’écart se creuse de 15%, il faudrait lever une alerte, car l’impact sur le chiffre d’affaires peut devenir rapidement très important. Appliquer le même seuil d’alerte sur les lièvres serait contre-productif, car cela lèverait trop d’erreurs, pour une classe de produits peu importante au niveau du chiffre d’affaires. L’écart maximal avant levée d’une alerte sera donc ici fixé à une valeur bien plus importante : 25% voire 50%.

Cette classification va permettre également de prioriser les tâches à accomplir. Nul besoin d’opérer de multiples interventions sur les chevaux, car la faible volatilité de leur demande fait que le modèle statistique est fiable. Surveillance des performances et optimisation du modèle statistique suffiront, là où les taureaux fous demanderont d’incessantes modifications des prévisions pour maintenir un chiffre d’affaires optimal.

La méthode dite « des animaux » présentée ici n’est qu’une introduction. D’autres classes pourraient être ajoutées, en faisant intervenir par exemple les tendances (forte, faible, positive, négative).

Connaître les tendances permettrait, par exemple, de passer moins de temps sur les produits en fin de carrière. La saisonnalité peut aussi être prise en compte.

Attention toutefois, car le niveau d’abstraction adopté aura une forte influence sur le résultat obtenu : plus les données sont agrégées, plus le signal est propre et facile à forecaster. Le risque est toutefois de passer alors à côté d’un phénomène qui ne toucherait qu’un produit particulier. Un taureau fou se cache parfois dans une harde de chevaux. Il faut donc savoir trouver le bon niveau de granularité.

Thomas Cuvelier, Consultant Digital Supply Chain, TeamWork.