Le problème de la planification traditionnelle de la chaîne d'approvisionnement

Si vous vous fiez encore à la planification traditionnelle de la chaîne d'approvisionnement, vous planifiez pour un monde qui n'existe plus. Les anciennes règles supposent une stabilité de la demande, des délais prévisibles pour les fournisseurs et des prévisions fiables. Mais dans la réalité ? C'est rarement le cas.

De nombreuses entreprises fonctionnent encore sur la base d'hypothèses dépassées, notamment :

• La demande suit une distribution normale - mais dans le monde réel, la demande est influencée par les promotions, la saisonnalité, les changements économiques et les tendances imprévisibles.

• Les délais d'exécution sont constants, mais les retards des fournisseurs, les goulets d'étranglement dans les transports et les ralentissements de la production sont plus fréquents que jamais.

• Une seule prévision optimale suffit, alors qu'en réalité, une prévision statique est dépassée dès sa création.

Le résultat ? Des coûts plus élevés, des stocks excédentaires, des ruptures de stock fréquentes et des chaînes d'approvisionnement qui craquent sous la pression. Si votre approche de la planification n'est pas conçue pour l'incertitude, vous êtes déjà désavantagé.

Quelle est donc l'alternative ? Une approche plus intelligente, plus adaptable, qui se prépare à de multiples résultats au lieu d'un seul. C'est là que la modélisation probabiliste entre en jeu.

Si vous cherchez un moyen d'anticiper les perturbations, il est temps de repenser le fonctionnement de votre chaîne d'approvisionnement. Découvrez comment les grandes entreprises utilisent la modélisation probabiliste pour transformer la planification dans notre livre blanc : Maîtriser l'imprévisible.

Une approche plus intelligente : Comment la modélisation probabiliste transforme la planification de la chaîne d'approvisionnement

Au lieu de tout miser sur une seule prévision, la modélisation probabiliste évalue des milliers de futurs possibles. Elle ne se contente pas de poser la question suivante : "Quel est le résultat le plus probable ?". Elle pose la question suivante : "Qu'est-ce qui pourrait arriver et comment pouvons-nous nous y préparer ?"

Voici comment cela fonctionne :

• Il effectue des milliers de simulations pour tester différents facteurs de risque, depuis les interruptions des fournisseurs jusqu'aux pics de demande inattendus.

• Identifie les meilleures décisions en matière d'approvisionnement, de capacité et d'inventaire en se basant sur la variabilité en temps réel plutôt que sur des hypothèses rigides et obsolètes.

• Attribue des notes de confiance aux plans de la chaîne d'approvisionnement, afin que vous sachiez non seulement ce qui est susceptible de se produire, mais aussi dans quelle mesure votre plan est réellement résistant.

Plutôt que de réagir lorsque les choses tournent mal, la modélisation probabiliste vous aide à détecter les risques avant qu'ils ne deviennent des problèmes, ce qui vous donneun avantage concurrentiel sur un marché en constante évolution.

La modélisation probabiliste, une réussite dans le monde réel

Johnson Controls : Gestion plus intelligente des pièces de rechange

Johnson Controls, leader mondial des systèmes de construction, avait besoin d'une meilleure visibilité sur la demande de pièces de rechange. Grâce à la modélisation probabiliste, la variabilité de la demande et les fluctuations des délais de livraison ont été mises en évidence, ce qui a permis de réduire les stocks excédentaires tout en garantissant la disponibilité permanente des pièces essentielles. Le résultat ? Des niveaux de service plus élevés, moins de ruptures de stock et un réseau de pièces plus efficace.

Cosmetica : Améliorer la précision des prévisions dans le domaine de la beauté et des soins personnels

Cosmetica, un fabricant de premier plan dans l'industrie de la beauté et des soins personnels, était confronté à la fluctuation de la demande et à la complexité de l'approvisionnement. En passant à la modélisation probabiliste, elle s'est éloignée d'une planification rigide et a adopté des ajustements dynamiques basés sur des données en temps réel. Il en a résulté une réduction de 18 % des stocks excédentaires et un meilleur alignement sur la demande des clients.

MobilityWorks : Planification adaptative de l'inventaire pour un transport accessible

MobilityWorks, leader dans le domaine des solutions de véhicules accessibles, a dû relever le défi de trouver un équilibre entre la demande imprévisible des clients et les attentes élevées en matière de service. Grâce à la modélisation probabiliste, l'entreprise a simulé les fluctuations de la demande et optimisé les niveaux de stock sur plusieurs sites, garantissant ainsi que les bonnes pièces se trouvent au bon endroit, réduisant ainsi les temps d'arrêt et améliorant le service.

quip : Une exécution plus intelligente à grande échelle

quip, une marque innovante de produits d'hygiène bucco-dentaire, se développait rapidement mais était confrontée à des goulets d'étranglement au niveau de l'exécution des commandes et à un mauvais alignement des stocks. La modélisation probabiliste les a aidés à identifier à l'avance les risques liés à la chaîne d'approvisionnement, ce qui leur a permis d'ajuster de manière proactive les stratégies d'approvisionnement et de stockage afin d'éviter les retards. Le résultat ? Des niveaux de service plus élevés et une chaîne d'approvisionnement adaptée à la croissance.

Pourquoi la modélisation probabiliste est l'avenir de la planification de la chaîne d'approvisionnement

Soyons honnêtes : l'incertitude est la seule constante de la gestion de la chaîne logistique. Les entreprises qui s'en tiennent à des méthodes de planification dépassées jouent avec leur efficacité, leurs coûts et la satisfaction de leurs clients. Les risques ?

• Des coûts opérationnels plus élevés en raison d'une mauvaise planification des stocks et des capacités.

• Exposition accrue aux perturbations de la chaîne d'approvisionnement en l'absence de stratégie de secours.

• Perte de revenus et insatisfaction des clients en raison des ruptures de stock et des longs délais de livraison.

Mais les entreprises qui adoptent la modélisation probabiliste y gagnent :

• Résilience - ense préparant à de multiples perturbations potentielles, et pas seulement au scénario prévu.

• Agilité - enajustant l'approvisionnement, la production et les stocks en temps réel.

• Confiance - encomprenant les limites de leur chaîne d'approvisionnement au lieu de prendre des décisions dans l'obscurité.

Planifiez-vous pour l'avenir ou restez-vous dans le passé ?

Les meilleures chaînes d'approvisionnement ne sont pas seulement optimisées, elles sont aussi adaptables. Si votre approche de la planification n'est pas adaptée à l'incertitude, il est temps de changer.

Découvrez comment les entreprises avant-gardistes transforment la planification de la chaîne d'approvisionnement grâce à la modélisation probabiliste. Lire le livre blanc complet : Maîtriser l'imprévisible.  

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