Dans un contexte économique de plus en plus complexe, caractérisé par une demande incertaine mais aussi par de fortes pressions sur les prix qui imposent de réduire tout gaspillage, il est difficile de penser pouvoir respecter les dates demandées par les clients en augmentant les stocks de matériaux et de capacités. Pour rester compétitifs, il est nécessaire d’améliorer le processus de génération et de gestion des prévisions et de vérification de leur faisabilité de production.
Un bon processus prévisionnel permet de réduire considérablement le temps investi dans le processus prévisionnel, de réduire les coûts et d’améliorer le niveau de service à la clientèle. Si le processus prévisionnel est ensuite intégré à la faisabilité de la production, ces avantages sont amplifiés en permettant à l’usine d’augmenter le niveau de productivité et d’éliminer les manquants.
Dans les entreprises manufacturières où les délais de livraison sont réduits par rapport aux délais d’achat et de production, elles doivent équiper le processus prévisionnel d’outils appropriés avec des caractéristiques propres aux entreprises de production. En particulier, l’instrument doit avoir la capacité de :
- Différents niveaux d’agrégation et de détail de la prévision
- Collaboration inter-fonctionnelle dans leur génération
- Calcul de l’erreur prévisionnelle ponctuelle et cumulée
- Analyse du portefeuille de négociations pour les valeurs statistiques des prévisions
- Vérification de la faisabilité du plan prévisionnel
Voyons pourquoi ces caractéristiques sont fondamentales dans la génération et la gestion des prévisions dans une entreprise de production.
1. À chaque horizon, le bon détail de la prévision
Les prévisions ont une fonction différente à long, moyen et court terme. Afin de maximiser la fiabilité des prévisions et de minimiser l’engagement des personnes impliquées dans la gestion du processus, il est souhaitable que les prévisions soient générées avec un niveau d’agrégation différent en fonction de l’horizon temporel.
Les prévisions à long terme permettent l’approvisionnement en matières premières à plus long terme et la planification des composants critiques. En raisonnant sur les familles de produits, le nombre de prévisions à gérer et à contrôler diminue, et la qualité des prévisions augmente en raison du plus grand nombre d’échantillons historiques qui interviennent dans le calcul.
Cependant, au fur et à mesure que vous vous déplacez vers le court terme, vous devez travailler sur des familles de produits moins générales, afin de gérer correctement la planification des composants avec un délai d’exécution intermédiaire. Enfin, à court terme, il convient que les prévisions soient générées directement au niveau du produit fini, afin d’atteindre également le degré de détail nécessaire à une bonne planification des livraisons.
2. Collaboration dans la génération de la prévision
Dans un système de production, il existe des interactions complexes qui ne peuvent être gérées efficacement que par le biais d’un dialogue entre les différentes fonctions de l’entreprise : les niveaux de stock peuvent être liés aux disponibilités financières, les délais d’approvisionnement dépendent des relations avec les fournisseurs, la production a la contrainte des ressources disponibles, le commercial veut respecter les engagements pris avec les clients.
Il est nécessaire que chaque fonction de l’entreprise participe de manière constructive à la définition d’un plan prévisionnel de qualité et réalisable.
Dans de nombreuses situations, la solution de meilleure qualité consiste à introduire un modèle prévisionnel à plusieurs niveaux, où chaque entité est appelée à fournir une « portion » de prévision : les achats développent la prévision de consommation des matières premières, la production celle des produits semi-finis, la fonction commerciale celle du produit fini.
3. Minimise l’erreur prévisionnelle
Chaque prévision doit être accompagnée d’une évaluation de l’erreur prévisionnelle. L’erreur prévisionnelle spécifie, en fixant un degré de fiabilité souhaité de la prévision, la fluctuation possible de la donnée réelle par rapport à celle prévue. En particulier, plus il est nécessaire de regarder loin dans le futur, plus l’incertitude de la prévision et donc l’erreur de prévision est grande.
Pour garantir le niveau de service aux Clients souhaité, la prévision qui alimente le plan de production doit nécessairement tenir compte également de l’erreur prévisionnelle.
On pourrait être tenté d’alimenter le plan de production avec la prévision majorée de l’erreur prévisionnelle ponctuelle, pour être sûr de maintenir le niveau de service. Mais l’erreur prévisionnelle calculée ponctuellement sur les différents compartiments temporels surestime
4. Pas seulement des données historiques
La base de calcul traditionnelle de tout système de prévision est la consommation passée. Cependant, les données historiques ne sont pas toujours suffisantes pour obtenir des prévisions de qualité. En effet, pour de nombreuses entreprises caractérisées par une forte variabilité de la demande de produit fini, alimenter le plan de production avec des prévisions générées à partir des seules données historiques devient un peu comme essayer de conduire une voiture sur une route sinueuse en regardant exclusivement dans le rétroviseur.
La gestion du portefeuille acquis et du portefeuille de négociation devient fondamentale.
- Le portefeuille acquis représente une composante certaine de la prévision, et dans certaines entreprises, il peut également s’étendre de manière significative à l’avenir, bien qu’avec des degrés différents de saturation de la capacité totale. Ne pas tenir compte du portefeuille acquis signifie renoncer à la gestion d’une donnée connue qui améliore la précision de la prévision.
- Le portefeuille de négociations doit être analysé pour évaluer de manière statistique les pourcentages de transformation des négociations en ordres et mettre en évidence les erreurs systématiques en excès ou en défaut.
5. Faisabilité de la prévision
Dans une gestion correcte du processus prévisionnel, la génération des prévisions ne représente qu’un point d’arrivée intermédiaire. L’autre activité fondamentale consiste en la « quadrature » des prévisions avec les contraintes de disponibilité du matériel et des ressources présents dans l’entreprise.
Alimenter un plan de production avec des prévisions de consommation irréalisables signifie mettre en crise l’ensemble de la chaîne logistique : les Achats approvisionnent les matériaux trop à l’avance, la Production est mise en difficulté par le manque de composants critiques ou par des problèmes de capacité, les dates de livraison promises ne sont pas respectées. En d’autres termes, les coûts augmentent et la satisfaction des clients diminue.
Pour assurer l’alimentation cohérente du plan de production, il est important de vérifier la faisabilité des prévisions à travers les mêmes logiques et moteurs de calcul que les systèmes avancés de planification de la production (APS). Cela permet de simuler l’évolution future du plan de vente en mettant en évidence à l’avance toutes les criticités possibles en termes de matériaux et de ressources, et en évaluant leurs effets sur le chiffre d’affaires et la marge.
Quels sont les meilleurs outils pour soutenir le processus de génération et de planification de la prévision de la demande ?
Les outils les plus utilisés sont les logiciels dits de prévision, qui permettent de générer les prévisions de la demande, de les analyser et de les gérer dans le temps. Dans la plupart des cas, ces logiciels sont conçus pour créer des prévisions dans les entreprises de distribution et sont ensuite étendus aux entreprises de fabrication en adaptant leurs algorithmes.
Mais les entreprises de distribution et de production ont des besoins et une dynamique qui peuvent différer considérablement et les logiciels de ce type ne peuvent apporter que des avantages modestes au risque de réduire l’efficacité de la production. En effet, en l’absence d’algorithmes spécifiques à la production, la prévision de la demande est très éloignée de ce que la production est capable d’absorber comme un plan réalisable. Ce découplage risque de créer des ordres d’achat qui ne sont pas absorbés, ce qui augmente le niveau des entrepôts et provoque la rupture de stock des produits requis, ce qui entraîne une forte réduction du niveau de service à la clientèle.
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Prévisions de fabrication de Cybertec : prévisions fiables et réalisables pour les entreprises de fabrication
Le « Manufacturing Forecasting » de Cybertec est le seul outil de génération et de gestion des prévisions de la demande créé sur mesure pour le monde manufacturier, s’adressant à toutes les entreprises manufacturières où les délais de livraison sont réduits par rapport aux délais d’achat et de production.
Les entreprises qui utilisent la solution « MF » de Cybertec parviennent à accroître leur compétitivité en générant et en gérant des prévisions de qualité partagées entre les différentes fonctions de l’entreprise. Le planificateur de demande, dans des cycles interactifs rapides, parvient facilement à :
- Augmenter la fiabilité des prévisions et réduire le temps nécessaire à leur gestion ;
- Intégrer les prévisions de consommation de matières premières et de produits semi-finis aux prévisions de vente des produits finis ;
- Vérifier la faisabilité d’un plan prévisionnel sur la base des ressources disponibles dans l’entreprise ;
- Améliorer la capacité à planifier de manière ciblée les campagnes promotionnelles.
Ces nouvelles capacités permettent à l’entreprise d’être très flexible et réactive au marché cible, en vérifiant à l’avance la faisabilité de la demande et en prenant les décisions appropriées à temps. De cette façon, la planification de la demande parvient à guider la production en se concentrant sur les objectifs de l’entreprise, atteignant en peu de temps :
- Réduction des coûts et du temps investis dans le processus de prévision ;
- Augmentation du niveau de service en éliminant les ruptures de stock ;
- Réduction du niveau de WIP et de matière première associée à une augmentation de la productivité.
Pourquoi nos clients choisissent-ils le MF de Cybertec ?
- Il est possible de vérifier la faisabilité de la prévision en utilisant les moteurs de calcul du système avancé de planification de la production CyberPlan, l’APS de Cybertec. L’intégration étroite entre les deux systèmes évite la dispersion des données sur des outils différents et d’intégration complexe, garantissant une grande cohérence et compatibilité de l’information. Dans le cas où le plan prévisionnel n’est pas réalisable, Commercial, Production et Achats peuvent exploiter les capacités de simulation de l’outil et procéder de manière collaborative à la définition d’une solution partagée. Inversement, l’identification précoce des périodes de faible charge, peut-être liées à un nombre limité de centres de production, peut devenir une information essentielle pour piloter correctement les efforts des commerciaux et pour planifier des campagnes promotionnelles ciblées.
- La solution « Manufacturing Forecasting » de Cybertec permet de générer des prévisions non seulement au niveau du produit fini, mais également au niveau des familles de produits variables sur l’horizon de prévision. Il aide également les entreprises à identifier les niveaux d’agrégation optimaux grâce à l’analyse des communautés de composants et de ressources critiques.
- Grâce au calcul de l’erreur prévisionnelle ponctuelle et de l’erreur prévisionnelle cumulée, il permet une estimation optimale de l’erreur qui accompagne la prévision sur tout l’horizon. De cette façon, il est possible d’alimenter correctement le plan de production, en évitant un excès de prudence qui a pour seul effet d’introduire des gaspillages, des inefficacités et des problèmes de faisabilité.
- La gestion des données historiques est intégrée à la gestion du portefeuille acquis et à la gestion du portefeuille de négociation. La solution « Manufacturing Forecasting » est en mesure d’analyser le portefeuille de négociations en évaluant de manière statistique les pourcentages de transformation des négociations en ordres et en mettant en évidence les erreurs systématiques en excès ou en défaut. Sur la base de cette analyse, une prévision d’acquis caractérisée par un haut degré de fiabilité est générée.
À qui s’adresse la solution MF de Cybertec ?
Les prévisions de fabrication de Cybertec conviennent à toutes les entreprises de production où les délais de livraison sont réduits par rapport aux délais d’achat et de production. Le MF est utilisé avec succès par des entreprises de taille moyenne/petite à de grandes multinationales dans les secteurs de produits les plus variés.
Il convient donc aux entreprises de production qui souhaitent améliorer leur capacité à générer et à gérer des prévisions fiables dans le temps en évaluant en temps réel la faisabilité et le plan prévisionnel avec le plan de production et d’achat.
Qui est Cybertec ?
Cybertec est né en 1991 à l’initiative de l’ingénieur Helmut Kirchner dans le but de fournir aux industries des solutions pour une chaîne d’approvisionnement à haute performance et pour une prévision, une planification et une programmation efficaces de la production. Le facteur distinctif de l’entreprise réside dans le fait qu’elle a développé en interne et amélioré pendant plus de vingt-cinq ans un ensemble d’outils facilement adaptables aux particularités de chaque réalité de production. Des outils de simulation uniques sur le marché, puissants et rapides, pour développer des plans de production optimaux avec une grande flexibilité. Logiciel parfaitement intégré aux principaux systèmes de gestion. Grâce aux idées de centaines d’entreprises clientes (dont Cefla, ABB, General Electric, Gewiss, Vertiv) et à l’expérience de ses consultants, Cybertec propose des solutions complètes inégalées.
Revoir le processus de prévision de la demande est un moment délicat, qui conduit souvent à un changement dans la façon de travailler. Une phase que les entreprises voient souvent avec crainte. Nos clients sont accompagnés et soutenus dans ces phases de croissance par des consultants professionnels et certifiés par l’APICS (The Association for Operations Management) et par un service d’assistance compétent. Le jeu d’équipe est la clé du succès. Les projets qui naissent sont orientés vers la valeur et l’obtention de résultats durables, afin de lancer un processus d’amélioration continue.
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