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RÉSUMÉ
De plus en plus, les entreprises doivent malgré les attaques financières, spéculatives et économiques, se maintenir sur le marché, en poursuivant qui plus est l’effort d’innovation. Dans la conjoncture actuelle, prévoir les tendances d’un environnement changeant et complexe est devenu un enjeu fort pour toute activité, quel que soit le secteur. Le supply Chain management est une réflexion globale sur la logistique de l'organisation visant à augmenter la flexibilité, la réactivité et la proactivité de l’entreprise dans une démarche de prévision. En complément aux méthodes traditionnels, de nouvelles approches et concepts permettent un autre regard en support dans l'estimation des prévisions et l’ajustement des capacités et investissements. Ces propositions s'adressent aux prévisions de ventes, achats de produits, ressources matérielles, humaines et budgétaires, pour tout type de produits faisant l'objet d'un cycle de vie significatif. La maîtrise globale, stratégique et tactique de la supply Chain est maintenant devenue incontournable dans la course à la performance des entreprises.
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Daniel LECOEUVRE : Ingénieur ESME – CPIM - Ancien Manager Materials Management & Marketing IBM - Formateur – coach (ISLI – MAI – EMA – universités... entreprises)
INTRODUCTION
Moyennes mobiles à pondération multiple, régression linéaire, lissage exponentiel, inférence statistique, modèles stochastiques... ces méthodes amplement représentées dans les progiciels de prévision ont fait leurs preuves. Toutefois, la mondialisation avérée ne cesse de rendre plus complexe l'appréhension des paramètres et variables de nos prévisions, d'augmenter l'incertitude et de faire frissonner nos intervalles de confiance.
On peut simplifier le compliqué, mais pas la complexité ; les systèmes experts, « neuronaux », apprenants sont une bonne réponse à cette complexification, mais, encore faut-il maîtriser leurs entrées et sélectionner les plus représentatives.
Les managers et prévisionnistes opérationnels ne sont pas tous experts en statistiques. Les premiers ont tendance à faire aveuglément confiance, ou à rejeter sans compromis les résultats scientifiquement calculés. Les derniers, en phase de routine, finissent par perdre une partie du sens de leur multi-paramétrage et de leur capacité d'analyse. Bien souvent, les réunions transverses de prévisions/planifications stratégiques ou tactiques (PIC, BP...) se résument en affrontements de chapelles où, par manque de démonstrabilité, après de longs échanges houleux, les chiffres retenus sont ceux de qui parle le plus fort.
Ne finit-on pas par oublier de prendre le recul nécessaire à la gestion de la complexité ? Ne faut-il pas, de temps en temps, enlever les lunettes pour scruter l'horizon ?
En fait, nous sommes en majorité d'accord pour reconnaître que, devant la difficulté de prévoir, l'utilisation de deux méthodes et/ou de scénarii est une bonne pratique.
L"objectif de l" article est de proposer, en complément aux méthodes plus traditionnelles, des approches et concepts permettant un autre regard en support de l'estimation des prévisions, transversalement, sans frustration, avec un rationnel global et une facilité de partage, de suivi et de pilotage. Ces propositions s'adressent aux prévisions de ventes, achats de produits « indépendants » ou communs, ressources matérielles, humaines et budgétaires, pour tout type de produits faisant l'objet d'un cycle de vie significatif (deux ans minimum).
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4. Prévisions à moyen et court terme
Nous aborderons ici les prévisions tactiques à horizon de 1,5 à 2 ans (PIC), et opérationnelles de l'année en cours.
Nos outils informatiques regorgent d'approches quantitatives valables (moyennes mobiles, régressions linéaires, lissages exponentiels, pondérations multiples de saisonnalité, d'événements...). Mais, ici encore, l'expérience montre qu'il faut aussi prendre du recul, et être surtout capable d'aider les décideurs.
Nous allons encore faire appel aux approches précédentes et en proposer une nouvelle pour le court terme.
4.1 Produits existants à longue durée de vie
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Analyse du cycle de vie
Elle est bien évidemment primordiale pour définir les pentes actuelles de tendance.
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La méthode Delphi et les cycles économiques sont ici d'un intérêt moindre, mais méritent qu'on les garde en mémoire d'arrière plan.
Lors de réunions PIC, on commence généralement par analyser l'année en cours avant de chiffrer l'année suivante, et, à cette occasion, le jeu de chapelles va bon train. Ces réunions des directions tactiques de l'entreprise vont mettre en présence, bien entendu, la production et le commercial, mais aussi, généralement le marketing, la logistique industrielle, les achats, les R, RH, finances et organisation.
La problématique vient généralement du fait que certaines fonctions ont des contraintes et des intérêts internes opposés. Le commercial souhaite faire ses quotas, donc a tendance à amplifier ses prévisions pour ne pas subir de pénurie. La production, qui n'aime pas avoir à réduire des capacités fraîchement accrues, tirera ses chiffres vers le bas pour travailler à pleine charge sans avoir à licencier ultérieurement.
Dans les multinationales, les représentants des différents pays vont s'affronter violemment en cas de pénurie, pour tirer (au prorata) le maximum de « supply » pour leur pays... les latins sont très coquins dans ce domaine (on peut voir des estimations consciemment doublées !...).
Face à ces « jeux d'influence », qui rendent les réunions improductives et frustrantes pour certains, il est essentiel d'avoir un bon outil de « vente » (de ses prévisions) et communication ; « La Banane » (développée en 1984 par D. Lecoeuvre) peut rendre de très bons services...
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - DE ROSNAY (J.) - Le macroscope. - Le seuil (1975).
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(2) - Rowe et wright - The Delphi technique as a forecasting tool – issues and analysis. - International Journal of Forecasting, vol. 15, issue 4, oct. 1999.
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(3) - MÉLÈSE (J.) - L'analyse modulaire de systèmes (AMS). - Éditions Hommes et Techniques (1972).
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