Gérer par exception, le secret de l’efficacité de la supply chain

Par Bernard Milian
warning symbol - supply chain efficiency

Chaque planificateur a aujourd’hui des centaines voire des milliers de références à gérer. Souvent, celles-ci doivent être synchronisées pour permettre d’assemblage de produits avec des nomenclatures complexes, pour lesquelles le moindre manquant stoppe le flux. Si vous fabriquez un ensemble électronique avec des centaines de composants, une simple diode ne coûtant trois fois rien peut tout arrêter.

Passer en revue chaque référence pour prendre la meilleure décision possible n’est plus une option. Il faut aller directement aux situations qui peuvent poser problème.

La difficulté est qu’il faut faire cela dans un contexte très dynamique, fluide et incertain, car la demande et les approvisionnements projetés aujourd’hui changeront peut-être significativement demain.

Générer le bon niveau d’alertes sans générer de bruit intempestif est un défi. Si vous voulez alerter vos planificateurs sur tous les risques, vous aller les noyer sous les alertes. Avez-vous déjà essayé de traiter exhaustivement les messages d’exception d’un système MRP ?

Par ailleurs la sensibilité de la détection des risques doit être adapté à l’horizon sur lequel on travaille.

Alertes d’exécution : ajuster la sensibilité et assurer la discipline

A court terme, pour dans trois heures, pour demain, pour la semaine prochaine, vous pouvez / vous devez être sensibles et précis, sans devenir pour autant hypocondriaques. C’est le domaine du « buffer management » au cœur de la Théorie des contraintes.

Chaque buffer – en particulier de stock et de temps – étant articulé en zones rouges, jaunes et vertes, les planificateurs disposent d’une gradation des alertes, pour réellement se concentrer sur les situations qui méritent attention.

Au-delà de cette fonctionnalité de base de DDMRP, nous avons défini des niveaux de criticité des alertes, et un processus de revue qui permet de ne mettre en relief chaque jour qu’un nombre limité de situations, qu’il s’agisse d’articles stockés ou à la commande, pour éviter les « faux positifs ».

Pour que le processus soit efficace et efficient il doit être suivi de manière discipliné et orchestrée : chacun a un rôle défini – du pilote d’équipement au planificateur – et doit traiter les alertes au fil de l’eau. Une fois enclenchée, cette discipline permet de réduire énormément le niveau de perturbations et de stress, car seuls les nouveaux risques et un nombre limité d’articles sont à traiter.

Un de nos clients nous disait récemment : « depuis que nous sommes sous Replenishment+ nous avons réduit d’un facteur 10 le nombre d’alertes à traiter ». En ayant 10 fois moins d’alertes, les planificateurs gagnent en sérénité, se concentrent sur l’essentiel, et contribuent à l’amélioration.

A titre d’exemple client, pour un portefeuille de 4000 articles, nous devons aujourd’hui traiter 30 alertes critiques – alors que le contexte actuel d’approvisionnement est particulièrement compliqué pour cette entreprise.

DD S&OP : identifier les risques génériques

Si vous êtes à moyen terme, à un horizon de S&OP (ou de DD S&OP), vous devez identifier de manière macroscopique les risques de stocks trop bas ou trop haut, de délai trop long, et les risques capacitaires, pour préparer votre modèle opératoire. Il est inutile de travailler à un niveau fin, les choses vont changer, il faut juste se préparer à avoir la bonne bande passante.

Ne demandez pas à vos demand planners des prévisions précises à trois mois, ou à vos supply planners un plan de production ferme à 6 semaines, ils vont user le soleil, pour pas grand-chose au bout du compte !

Selon vos scénarios de prévision, vous allez identifier les situations à risques – c’est-à-dire les articles ou groupes d’articles dont les stocks risquent de descendre trop bas ou de monter trop haut, et les situations où la charge serait incompatible avec la capacité. Pour limiter ces alertes et se concentrer sur l’essentiel, vous n’allez considérer que les articles qui sont en difficulté pour une période significative.

Ignorez un risque de rupture de 3 jours dans 3 mois, les choses vont évoluer. Par contre un risque de rupture de 3 semaines dans 3 mois mérite qu’on analyse les causes, et si le scénario de prévision est plausible que l’on adapte le dimensionnement des buffers.

Les techniques statistiques et les approches de BI aident à ajuster la sensibilité des analyses pour ne réellement se concentrer sur l’essentiel. Par exemple l’amplitude des fluctuations des buffers projetés dans les simulations de notre module DDS&OP va faciliter la détection de fluctuations de prévision et générer le bon processus de décision.

A cet horizon, ne pas chercher à trop manipuler les buffers. Avant de considérer des facteurs d’ajustements, vérifiez que votre mode de calcul des buffers est pertinent. Ainsi, il est plus pertinent de calculer sur prévision un article a forte saisonnalité ou forte croissance, et vous diminuerez d’autant les besoins de compensation via des facteurs d’ajustement de zones.

Si vos buffers sont conçus et actualisés de la bonne manière, 95% de vos articles projetés ne méritent sans doute pas plus d’attention.

Apprendre au fil de l’eau et augmenter le rapport signal / bruit

La gestion des alertes et l’enregistrement au jour le jour des statuts de buffers permet d’identifier les récurrences et les causes racines, pour alimenter l’amélioration du modèle. Ce processus d’apprentissage permet au fil du temps de réduire encore le niveau de bruit, pour des alertes plus ciblés, pertinentes, et traitées dans l’horizon de temps voulu.

Plus l’environnement est instable, plus il est indispensable de pouvoir focaliser les équipes sur les vraies priorités.

Dans son livre « The Haystack Syndrome » publié en 1990 Eli Goldratt soulignait l’importance de trouver les quelques informations pertinentes au milieu de l’océan de données dans lequel nous évoluons. Ceci est d’autant plus important aujourd’hui, et c’est au cœur de la gestion par exception que nous mettons en place avec nos solutions.

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