Gérer les pics de demande : stratégies pour un dimensionnement efficace des stocks

Qu'est-ce qu'une demande normale pour un produit, et qu'est-ce qui est atypique ?

Comment déterminer le niveau des stocks en fonction de la variabilité de la demande et tenir compte des pics de demande ?

Ces questions ne remontent pas à l'apparition du DDMRP. Cependant, le DDMRP leur offre un nouveau cadre en intégrant la notion de “demande qualifiée” dans l'équation du flux net qui déclenche une commande de réapprovisionnement.

La prise en compte de cette “ demande qualifiée ” distingue clairement un tampon DDMRP d'un point de contrôle classique ou d'un kanban, qui ne réagissent généralement qu'à la consommation réelle.

Intégrer les pics de demande dans le flux

La “ demande éligible ” comporte trois éléments.”

• Commandes en attente
• Ce qu'il faut pour aujourd'hui
• Pics de demande à venir

En intégrant les pics de demande futurs — des demandes qui pourraient à terme disparaître ou évoluer —, l'équation des flux intègre un risque calculé. Bien sûr, ne pas anticiper ces demandes pourrait également nous exposer à un risque ; il est donc important d'en tenir compte.

Ce mécanisme de détection des pics fait souvent l'objet de nombreuses questions lors de la conception des modèles DDMRP. Quel seuil de détection faut-il utiliser ? Quel est l'horizon de détection ? Quel est le lien entre la taille de la zone rouge et la détection des pics ? Quel est l'horizon de visibilité disponible concernant les besoins fermes ?

D'après notre expérience, il est nécessaire de mener quelques essais pour trouver le bon réglage. Les simulations basées sur l'historique de la demande nous permettent de poser les bonnes questions, et l'analyse critique des pics de demande lors du réglage du modèle nous permet d'ajuster la mise en service.

Prévoir la variabilité de la demande

La première question à se poser est la suivante : quelle est la demande “ normale ” que je devrais être en mesure de satisfaire dans un délai court à partir du stock disponible ?

Prenons l'exemple de l'article présentant l'historique de la demande ci-dessous :

Il est évident qu'il y a des pics de demande, qui surviennent environ une fois par mois.

Si l'on exclut ces pics, la demande se présente comme suit :

La question est la suivante : mon stock tampon DDMRP doit-il être dimensionné pour répondre à l'ensemble de la demande, y compris les pics, ou uniquement à cette demande “ de base ” ?

La différence entre ces deux options représente, pour ce seul article, un investissement en actions de 10 000 €.

La réponse dépendra de notre connaissance du contexte commercial.

Ces pics, lorsqu'ils correspondent à la réception de commandes, doivent-ils faire l'objet d'une expédition immédiate, ou recevons-nous ces commandes à l'avance ? Si nous en avons connaissance dans un délai donné, nous pourrions y réagir en utilisant la détection des pics. Dans le cas contraire, nous n'avons d'autre choix que de les prendre en compte pour dimensionner la zone rouge. Dans le premier cas, nous devrions prendre ces pics en compte pour le calcul de l'ADU. Dans le second cas, il vaut mieux les exclure.

Dans cet exemple, l'analyse a révélé que les pics observés sur cet article étaient dus à un centre de distribution en aval au sein de l'entreprise, qui avait mis en place un réapprovisionnement mensuel à partir du centre de distribution dont nous examinons l'historique de la demande. La solution a consisté à passer à un réapprovisionnement hebdomadaire en mode VMI, ce qui a considérablement réduit la variabilité de la demande et, par conséquent, les besoins en stock du centre de distribution. Méfiez-vous de la variabilité auto-induite !

Les algorithmes d'analyse des données nous aident à détecter ces situations, mais c'est l'expertise des équipes qui nous permettra de définir la conception adéquate du modèle. En d'autres termes : il faudra procéder à des ajustements au fil du temps.

Calibrage de la détection des pics

Dans le cas présent, nous privilégierons un paramétrage dont le seuil de détection des pics est d'environ 200, ce qui nous permettra de détecter 4 pics sur une période de 2 ans.

Voici quelques conseils pour vous aider à régler la détection des pics :

• Lorsque nous détectons un pic, nous réagissons “ à la demande ” à cet événement, et transmettons ainsi la variabilité de la demande à notre fournisseur ou à notre service de production. Ainsi, plus nous détectons de pics, plus nous transmettons de variabilité et de pression en amont.
• À l'inverse, plus on compense la variabilité de la demande grâce à la zone rouge, plus on stabilise le marché, mais plus on augmente l'investissement en stocks.
• Assurez-vous que la demande “ normale ” soit couverte par la zone rouge de vos articles stratégiques. Par exemple, la demande relative à un composant, qui est déclenchée par les ordres de fabrication des articles parents, dépend de la taille des lots de ces matériaux parents. La zone rouge doit couvrir ces besoins sans détecter de pics.
• Veillez à ce que les pics de demande soient analysés quotidiennement par les responsables de la planification. Un pic indique une demande atypique. Une demande atypique doit donner lieu à une décision : dois-je négocier un calendrier de livraison avec mon client, dois-je expédier mon stock au risque de compromettre d'autres commandes, dois-je demander à mon fournisseur de faire un effort ?
• Déterminez la fréquence des pics par élément, puis passez en revue les éléments présentant des pics fréquents dans vos routines DDS&OP.
• En cas de délais de production longs, réduisez l'horizon de détection des pics ; en cas de délais de production courts, allongez-le (y compris au-delà du délai de production découplé, surtout si votre capacité est limitée).
• La convention, qui s'avère efficace dans de nombreux cas, consiste à détecter les « sikes » à 50% de la zone rouge. Ce seuil peut souvent être relevé afin de rendre le modèle moins sensible.

Le réglage adéquat de la détection des pics nécessite quelques essais et doit s'inscrire dans le cadre d'une démarche d'amélioration continue. Ce processus vous permettra de mieux comprendre votre demande quotidienne et, par conséquent, de repérer des opportunités de réduction de la variabilité de cette demande.