[L’œil de l’expert SEI] Dans la mode, acheter la prévision de vente n’est pas une stratégie efficace (1/3).

– Pourquoi un acheteur ne doit pas acheter la prévision de vente & axes d’optimisation du système d’approvisionnements dans l’industrie de la mode –

Nous initions ici une série de 3 billets dans lesquels nous allons nous intéresser au rôle du système d’approvisionnement dans la performance globale de la Supply Chain et les raisons pour lesquelles il convient de ne pas acheter la prévision de vente brute.

Dans un précédent billet, nous avons vu que les difficultés inhérentes au calcul des prévisions par tailles conduisaient souvent à dégrader les performances globales du système de prévision, même si les prévisions par modèle-coloris (toutes tailles confondues) étaient plus ou moins satisfaisantes dans l’ensemble.

Est-ce à dire que si l’on améliore fondamentalement les prévisions de demande tous les problèmes seront résolus et qu’on n’observera plus dans les stocks restants en fin de saison :

  • des excédents de tailles extrêmes quand les tailles centrales manquent pour des articles à fortes ventes ?
  • pléthore d’articles à faibles ventes ayant été inconsidérément approvisionnés ?

Il est clair que non, car l’expérience montre couramment que les systèmes de prévision et d’approvisionnement se partagent équitablement la responsabilité des dysfonctionnements que l’on peut observer : un bon système de prévision couplé avec un mauvais système d’approvisionnement peut produire des résultats catastrophiques.

Par système d’approvisionnement, nous entendons l’ensemble des règles de gestion qui conduisent à transformer les prévisions de demande en ordres d’approvisionnement (OA) que ces OA soient des ordres de fabrication ou d’achats.

Plaçons-nous dans un contexte de distribution « wholesale » et concentrons-nous sur le travail d’un approvisionneur qui recoit régulièrement les prévisions de demande issues du système de prévision. Il a pour tâche de transformer les quantités prévues en OA auprès des fournisseurs.

Reconnaissons que son rôle est ingrat. Il doit intégrer simultanément dans sa tête une grande quantité de paramètres :

  • Il sait que les prévisions vont s’améliorer au fur et à mesure de l’avancement du cycle de vente, mais il doit néanmoins placer ses premiers OA en début – voire avant le début de tournée – compte tenu de la longueur des délais impliqués.
  • Il doit aussi tenir compte :
    • des annulations possibles de certaines commandes de la part de clients,
    • éventuellement, d’un objectif de CA à réaliser en réassortiment (bien que cela ne soit pas toujours très clair puisque le réassortiment est souvent considéré comme une planche de salut sur l’océan des erreurs de prévision et d’approvisionnement),
    • des minima fournisseurs dont le respect permet de maintenir les prix négociés pour la saison.

Finalement, son travail est très complexe et il est probable qu’un autre approvisionneur placé dans les mêmes conditions aurait sans doute produit un autre plan d’approvisionnement…tout aussi bon ? Là est la question.

Dans cette série de billets, nous verrons comment l’acheteur peut réaliser un plan d’achats plus efficace à travers l’analyse de 4 axes d’optimisation.

 

Prise en compte de l’érosion du carnet de commandes et du réassortiment

On peut déjà débarrasser l’approvisionneur d’au moins deux phénomènes plus ou moins « prévisibles » qui viennent inutilement compliquer sa tâche.

Par exemple, le système de prévision peut déjà prendre en compte :

  • les annulations des commandes (de la part des clients) qui se produisent en général entre la fin du cycle de vente et juste avant la période des livraisons. C’est ce que l’on appelle communément « l’érosion du carnet des commandes ».
  • la politique de réassortiment de l’entreprise, en termes de budget de réassortiment à réaliser.

Ces deux phénomènes peuvent très bien être pris en compte dans la prévision reçue par l’approvisionneur car ils sont statistiquement plus ou moins stables d’une saison sur l’autre. Et pourtant, la plupart des systèmes de prévision les négligent sous le prétexte qu’ils se compensent plus ou moins.

Cela est peut-être vrai en terme de chiffre d’affaires mais certainement faux en termes de produits. Pour éclairer ce point, considérons le classement ABC classique suivant (avec les ordres de grandeurs fréquemment rencontrés) :

  • Articles A : 15% des articles qui font 50% des quantités vendues
  • Articles B : 35% des articles qui font 40% des quantités vendues
  • Articles C : 50% des articles qui font 10% des quantités vendues

L’expérience montre que les annulations sont équitablement réparties sur les 3 classes ABC car ce sont plutôt des commandes qui sont annulées et non pas certaines lignes de commandes (par exemple préférentiellement sur les articles C). Tandis que le réassortiment se fera, lui, préférentiellement sur les articles A.

Par conséquent, les deux phénomènes ne se compensent pas en termes de produits. Et pour optimiser les informations transmises aux approvisionneurs, « érosion » et « réassortiment » doivent être pris en compte séparément dès le système de prévision, et transmis sous la forme :

  • Prévision de demande initiale (commandes initiales) par produit (hors réassortiment)
  • Budget de réassortiment à atteindre (tous produits confondus)

L’érosion et le budget de réassortiment sont en effet très avantageusement estimés dans le système de prévision car ces deux phénomènes peuvent y être traités plus finement par segment de marché (si les calculs de prévision sont bien entendu structurés par segment de marché), alors que l’approvisionneur n’aurait lui qu’une vision globale sans aucun outil permettant une quelconque anticipation.

Dans le prochain post, nous verrons le second axe d’optimisation autour de la qualité de service visée et de la marge d’incertitude sur les prévisions. >> Lire le post suivant