Depuis la crise du COVID, les évènements ont impacté les chaînes d’approvisionnement de tous les secteurs. Qu’il s’agisse de nouvelles pandémies, de pénurie de matières premières, du contexte géopolitique ou de catastrophes naturelles, les risques d’instabilité sont encore bien présents. Plus que jamais, il est essentiel pour les entreprises d’optimiser la supply chain afin d’anticiper de futurs bouleversements.
Une supply chain au fonctionnement plus agile
Avec le numérique, les consommateurs ont un besoin d’immédiateté et des exigences toujours plus élevées. Disponibilité du produit, délais de livraison, modes de livraison, modalités de retour, frais de livraison et proximité sont des critères décisifs. Le numérique a aussi multiplié la concurrence, augmenté l’impact du prix sur la demande, accéléré les montées en puissance de nouveaux produits et segments de marché, etc.
L’un des principaux défis des entreprises est aujourd’hui de placer la demande client au centre de leur chaîne d’approvisionnement. Que l’on soit au niveau d’un point de vente, d’un dépôt régional, d’un dépôt national, d’un fournisseur, les prévisions de demande consommateur doivent être l’unique source de calcul du besoin en approvisionnement.
Les autres axes d’amélioration portent sur la répartition des stocks de sécurité, l’optimisation et la fiabilisation de l’approvisionnement avec prise en compte de l’ensemble des contraintes (capacités linéaires, capacités de stockage, ressources humaines, contraintes de transports, barèmes fournisseurs, minimums de commande, durées de conversation, etc.).
Prévision de demande du consommateur : enjeu majeur pour la supply chain
Concernant la maîtrise de la demande consommateur, il faudra toujours s’appuyer sur les historiques de ventes, mais ceux-ci doivent impérativement être enrichis d’informations additionnelles impactant la demande. Avec la multiplication des promotions et des pénuries longues, les corrections d’historiques sont plus complexes et l’utilisation des nouveaux outils technologiques s’avère être une aide précieuse.
Parallèlement, il convient de renouveler les méthodes de prévisions conventionnelles. Le machine learning présente de nombreux atouts, mais s’appuyer sur les mêmes données que les méthodes classiques n’améliore pas la précision des prévisions. D’autres variables telles que les variations de prix, la capacité linéaire attribuée, les prix concurrents, les changements d’assortiment, etc. doivent être utilisées.
Le machine learning permet de prendre en compte le contexte global et les interdépendances entre les produits d’une catégorie. Les moteurs de machine learning sont passés du domaine de la recherche au domaine applicatif, la sélection et la modélisation des données en entrée sont clés.
L’analyse prédictive de la demande via le machine learning offre à l’entreprise une solution pour optimiser l’efficacité de sa chaîne d’approvisionnement. Le spectre d’application ne se limite pas à l’optimisation des stocks et des flux de marchandises, il peut s’étendre à l’optimisation de l’assortiment.
Répartition des stocks de sécurité, optimisation des flux et fiabilisation de l’approvisionnement
L’approvisionnement basé sur une disponibilité garantie par le fournisseur doit être repensé. Les pénuries se généralisent. Les ruptures longues, la vulnérabilité liée à une source d’approvisionnement unique, obligent les distributeurs à identifier les fournisseurs sensibles et les niveaux de risques. Les solutions sont nombreuses et doivent être envisagées, testées et appliquées.
Défaillances fournisseurs, dépassements de capacités logistiques, blocage dans les transports, etc. peuvent être anticipés avec mise en place automatique des scénarii alternatifs validés par l’ensemble des acteurs. Les outils de prévisions et d’approvisionnements sont des outils de pilotage, de simulations de scénarii, et de mise en application du scenario retenu. A l’aide de ces outils, l’ensemble de la chaîne gagne en flexibilité, l’agilité et la réactivité étant devenues clés.
La collaboration est essentielle. Il est important d’impliquer tous les maillons de la chaîne afin que chacun puisse jouer son rôle dans l’organisation. Le travail en silo n’a plus sa place. Une approche globale avec une stratégie commune favorise une prise de décision plus cohérente. Dans leurs différents domaines, les collaborateurs ont ainsi une vision plus complète de l’amélioration des performances.
En contrepartie, vision 360 et stratégie globale induisent plus de centralisation. Concernant la répartition central/local le curseur se déplace vers la centralisation.
Basée sur la demande consommateur, une supply chain agile contribue à une adaptation plus rapide des processus aux nouvelles contraintes, aux aléas, aux évolutions du marché. Les niveaux de stocks, les coûts de transports sont optimisés. Le réseau de fournisseurs est étoffé et les circuits de distribution sont organisés pour approvisionner les multiples canaux de vente (hypermarchés, supermarchés, magasins de proximité, partenaires, web, etc.). Assortiment et supply chain sont indissociables.
L’efficacité d’une supply chain se mesure toujours en réduction des niveaux de stocks, réduction de la casse, augmentation de la disponibilité, réduction des coûts logistiques, réduction des démarques. Elle se mesure aussi dans sa capacité à offrir une vision 360, à simuler différentes hypothèses, à proposer de nouveaux services et à s’adapter aux stratégies de l’entreprise en perpétuel mouvement.
Par Antoine Blaevoet, Head of Product Development chez Optimix
