Planification de la demande : la commande était déjà dans la prévision

Votre prévision d'avril annonce 1 000 unités. Un distributeur envoie une commande ferme de 600. Le système de planification additionne les deux et planifie 1 600. Six semaines plus tard, 400 unités dorment en entrepôt, et tout le monde accuse la prévision. La prévision était juste. La commande y figurait déjà.

La planification de la demande consiste à déterminer de quelle quantité de chaque produit les clients auront besoin, et quand, en combinant les prévisions et les commandes réelles pour que chaque vente attendue ne soit comptée qu'une fois. La moitié du travail relève de la comptabilité : rattacher chaque commande à la prévision à laquelle elle appartient.

La consommation des prévisions : comment les commandes « mangent » la prévision

Une prévision tient la place de commandes que vous n'avez pas encore reçues. Quand la vraie commande arrive, elle doit remplacer une partie de cette réservation, pas s'y ajouter. Les planificateurs appellent cela la consommation des prévisions.

Pensez à un restaurant un samedi soir. Le gérant attend 100 couverts, dont 60 ont réservé. La cuisine prépare pour 100, pas pour 160. Les réservations font partie des 100 ; les 40 autres sont les clients attendus sans réservation.

La difficulté, ce sont les dates. Les commandes tombent rarement la même semaine que la prévision à laquelle elles appartiennent : il faut donc une règle qui fixe jusqu'où une commande peut aller chercher. Cette règle, c'est la fenêtre de consommation : le nombre de périodes, en arrière et en avant, dans lesquelles une commande peut consommer de la prévision.

La planification de la demande avec des dates : un exemple chiffré

Prévision d'avril : 1 000 unités, réparties à raison de 250 par semaine sur les semaines 14 à 17. Une commande de 600 arrive, à livrer en semaine 15.

Sans fenêtre (même semaine uniquement). La commande consomme les 250 de la semaine 15. Les 350 restantes n'ont nulle part où aller et s'ajoutent donc au total. Demande totale : 600 + 250 (semaine 14) + 250 (semaine 16) + 250 (semaine 17) = 1 350. Vous venez de planifier 350 unités que personne n'a demandées.

Fenêtre d'une semaine en arrière et d'une semaine en avant. La commande prend 250 à la semaine 15, puis 250 à la semaine 14 (d'abord en arrière), puis les 100 dernières à la semaine 16. Prévision restante : 150 en semaine 16 et 250 en semaine 17. Demande totale : 600 + 150 + 250 = 1 000. Exactement ce que vous comptiez vendre.

Aucune consommation. 600 + 1 000 = 1 600. Le chiffre du premier paragraphe.

Même prévision, même commande, trois réponses : 1 000, 1 350 ou 1 600. L'écart représente 600 unités de produits finis, et il vient d'un paramétrage, pas du marché.

Deux règles garantissent l'honnêteté du calcul. D'abord, une commande ne doit consommer que la prévision du même article et du même marché : une commande venue d'Allemagne ne doit pas effacer la prévision de l'Espagne. Ensuite, quelqu'un doit décider quand une commande est supplémentaire : un projet ponctuel ou une promotion que la prévision n'a jamais intégrés. Cette décision se prend en réunion S&OP, pas dans la tête d'un seul planificateur.

Biais de prévision et fiabilité des prévisions

Deux produits, qui se vendent chacun exactement 100 unités par semaine pendant quatre semaines.

• Le produit A est prévu à 110 chaque semaine. Erreur : 10 % chaque semaine.
• Le produit B est prévu à 110, 90, 110, 90. Erreur : 10 % chaque semaine également.

Dans un rapport de fiabilité, ils sont identiques : 90 % de fiabilité. Ce n'est pourtant pas le même problème.

Le produit A présente un biais. Il se trompe toujours dans le même sens. Au bout de quatre semaines, vous avez fabriqué 440 unités pour 400 vendues, et 40 unités en trop attendent en rayon. Le mois suivant, il y en aura 80. Le biais s'accumule.

Le produit B est bruité mais sans biais : 400 prévues, 400 vendues. Les erreurs se compensent, et un petit stock de sécurité absorbe les variations hebdomadaires.

Les remèdes diffèrent aussi. Le biais est le plus facile : cherchez-en la cause (des commerciaux qui gonflent les chiffres « par sécurité », le plus souvent) et corrigez-la. Le bruit, lui, ne se discute pas : on le couvre par un tampon ou par un délai plus court. Publiez donc toujours le biais à côté de la fiabilité. Un chiffre de fiabilité seul masque justement la seule erreur que vous pouvez corriger.

Idée reçue : une meilleure prévision réglera les retards de livraison

On est tenté de croire que si la prévision était juste, les commandes partiraient à l'heure. Regardez d'où viennent réellement les retards. Un client commande une pompe spécifique dont le délai est de trois semaines et la veut en deux. Aucune prévision n'y peut rien : cette configuration n'a jamais été prévue. Un produit standard est en retard parce que la ligne de peinture était surchargée, qu'une pièce de fonderie est arrivée avec une semaine de retard, ou que le stock affichait 40 alors que le rayon en contenait 12.

Les prévisions comptent surtout pour les articles fabriqués sur stock et pour les matières à long délai d'approvisionnement. Pour tout le reste, la promesse dépend de la capacité et des matières au moment où la commande arrive. C'est pourquoi vérifier une commande client avant de confirmer la date compte davantage qu'un point de fiabilité des prévisions en plus.

Et il y a une chose à laquelle la planification de la demande ne doit jamais toucher : les composants. Vous prévoyez la pompe ; les joints, les vis et les corps découlent de la nomenclature. C'est le besoin dépendant, et il se calcule, il ne se devine pas.

À quoi cela ressemble dans factory.online

Dans factory.online, la commande client de 600 unités crée directement un besoin de fabrication, et le MRP l'éclate dans la nomenclature pour que chaque rupture reste rattachée à cette commande. Les 400 restantes peuvent être testées dans un scénario de planification avant tout achat : le planificateur voit ce que le volume supplémentaire ferait aux matières et à la capacité, au lieu de le découvrir en stock au mois de mai.

Si vos chiffres de planification dépassent régulièrement ce que vous vendez, réservez une démo et nous passerons en revue vos propres commandes.