Nous avons réussi à faire atterrir des fusées réutilisables. Nous avons construit des voitures capables de rouler de manière autonome dans les rues des villes. Nous avons mis au point des systèmes d'intelligence artificielle capables d'écrire, de raisonner et de générer du contenu d'une manière qui relevait encore de la science-fiction il y a dix ans.
Et pourtant, les industriels américains affichent le même ratio stocks/ventes qu'en 1995.
Prenez un instant pour y réfléchir.
Alors que SpaceX s’employait à réinventer l’aérospatiale en repartant des principes fondamentaux, et que les véhicules autonomes apprenaient à se frayer un chemin dans le chaos de la circulation urbaine, les professionnels de la chaîne d’approvisionnement appliquaient pour l’essentiel la même logique de planification des stocks que celle codifiée par les ingénieurs d’IBM au début des années 1970. Les technologies sont devenues plus sophistiquées. Les hypothèses sous-jacentes, elles, n’ont pas évolué.
C'est le problème d'un billion de dollars dont personne ne veut parler — et c'est justement ce que Erik Bush, vice-président exécutif chargé des opérations internes chez Algo, s'est attaché à analyser, dans le cadre de « The Trillion Dollar Forecast », la série de webinaires organisée par Algo, les facteurs fondamentaux qui limitent les performances des chaînes d'approvisionnement à l'échelle mondiale.
La promesse de l'ERP qui n'a pas été tenue
Remontez dans le temps jusqu'à la fin des années 90. Les entreprises cherchaient désespérément à se moderniser. Le bug de l'an 2000 se profilait à l'horizon. Les systèmes existants craquaient sous le poids de l'ère d'Internet. C'est alors que les éditeurs de progiciels de gestion intégrée (ERP) ont fait leur apparition avec une offre irrésistible : une base de données unique, entièrement gérée, configurable à l'infini et conforme au bug de l'an 2000.
L'analyse de rentabilité s'est pratiquement rédigée toute seule.
S'ensuivirent des projets de mise en œuvre s'étalant sur plusieurs années et coûtant plusieurs millions de dollars qui, à chaque fois, ne parvinrent pas à faire évoluer les indicateurs qui comptaient réellement : la rotation des stocks et les niveaux de service. M. Bush a pu observer cette situation de près lorsqu'il occupait le poste de vice-président des opérations au sein de la division conseil d'IBM :
“ Trois ou quatre ans se sont écoulés, et le système n'est toujours pas opérationnel. Ils ont dépensé des dizaines de millions de dollars de plus que prévu et, au final, quand le système est enfin mis en service, rien ne change : la rotation des stocks ne s'améliore pas, les niveaux de service ne s'améliorent pas non plus. ”
Pourquoi ? Parce que ces projets étaient considérés comme des problèmes informatiques, et non comme des problèmes de performance de l'entreprise. Comme le rappelle Bush, un directeur des systèmes d'information lui a dit sans détour, lors d'une de ces migrations : “ Ce n'est pas un projet commercial, c'est un projet informatique. ”
La chaîne d'approvisionnement n'a été prise en compte qu'après coup. Le directeur informatique était satisfait. Les résultats, eux, ne l'étaient pas.
Wally Leisure, vice-président chargé du développement commercial chez Algo, a observé cette même dynamique de l'intérieur du secteur :
“ La chaîne d’approvisionnement n’était qu’une case à cocher, mais on était très loin de savoir à qui s’adresser au sein de l’entreprise pour discuter de la manière de gérer l’activité. Tout était toujours axé sur l’aspect financier. ”
Et les éditeurs de progiciels de gestion intégrée (ERP) n'étaient pas incités à remettre en question la logique sous-jacente. Leur intérêt était de vendre des licences. Ils ont donc habillé une méthodologie MRP vieille de plusieurs décennies d'une interface utilisateur moderne et ont qualifié cela d'innovation.
La faille à la base
MRP — Planification des besoins en matériaux — est un concept d’une logique séduisante. Anticipez les attentes de vos clients. Remontez le fil de vos délais de production. Achetez, fabriquez et expédiez en conséquence. Tout s’enchaîne à la perfection.
Sauf que ce n'est pas le cas. C'est impossible. En effet, le MRP repose sur deux hypothèses qui ne tiennent tout simplement pas la route dans la réalité.
Premièrement : la précision de vos prévisions. Au niveau des catégories, peut-être. Mais au niveau des articles — celui qui détermine réellement les commandes d’achat —, la précision des prévisions tombe régulièrement à 50–60%. À chaque cycle de planification, vous introduisez un signal erroné dans un système conçu pour le considérer comme une vérité.
Deuxièmement : que l'offre évoluera comme prévu. Bush le dit sans détour :
“ Cela suppose également qu’il n’y aura aucune variation, que chaque commande d’approvisionnement que nous passons sera livrée à temps et dans la quantité prévue, et que chaque ordre de fabrication que nous créons sera exécuté avec la qualité requise. Et nous savons à quel point ce concept ou cette hypothèse est fragile. ”
Lorsque l'on construit toute une architecture de planification sur des hypothèses erronées, on n'obtient pas de meilleurs résultats, mais un chaos institutionnalisé. Le fameux effet « coup de fouet », amplifié à chaque maillon de votre chaîne d'approvisionnement.
Les principes fondamentaux, appliqués à la chaîne d'approvisionnement
Elon Musk parle longuement de la « réflexion fondée sur les principes premiers » : décomposer un problème jusqu’à n’en retenir que les vérités absolues, puis reconstruire la solution à partir de là. C’est ainsi que SpaceX a conclu que l’atterrissage et la réutilisation d’un propulseur étaient la clé pour transformer l’équation des coûts des voyages spatiaux. Bush y voit un parallèle direct avec la chaîne d’approvisionnement :
“ Si nous pouvions trouver un moyen de disposer d'un stock suffisant pour être sûrs de toujours avoir le matériel nécessaire à disposition, nous pourrions alors nous adapter au rythme réel de la demande et nous n'aurions plus à dépendre autant de prévisions qui sont, par nature, imprécises. ”
Ce n'est pas une idée nouvelle. Taiichi Ohno l'avait déjà compris il y a plusieurs décennies dans le cadre du système de production de Toyota. Les boucles « kanban ». Les signaux visibles. Un réapprovisionnement adapté à la demande réelle, et non à la demande prévisionnelle.
L'évolution moderne de cette réflexion — MRP axé sur la demande — donne des résultats dans tous les secteurs d’activité. Les entreprises qui l’adoptent constatent une amélioration de la rotation des stocks et des niveaux de service, mais surtout, elles disposent désormais d’un processus de planification que les opérateurs peuvent réellement comprendre et auquel ils peuvent faire confiance, plutôt que d’une « boîte noire » générant une liste interminable d’alertes d’urgence.
Les perspectives sont immenses
À eux seuls, les industriels américains détiennent environ $1 billion de stocks. Bush résume ainsi clairement les enjeux :
“ Si nous pouvions libérer 10 % de cette somme, cela permettrait de dégager 100 milliards de dollars qui pourraient servir à quelque chose de plus important pour nous que de prendre la poussière. ”
La technologie existe. La méthodologie a fait ses preuves. Les études de cas s'accumulent. Ce qui manque, c'est la volonté de remettre en question l'idée reçue selon laquelle la chaîne d'approvisionnement fonctionne forcément ainsi. Comme le dit Bush :
“ Il faut remettre en question les idées reçues qui vous freinent et avoir le courage de vos convictions pour aller de l'avant dans la bonne direction. ”
Ce même courage qui a permis de faire atterrir une fusée sur un navire-drone au milieu de l'océan est à la portée des responsables de la chaîne d'approvisionnement prêts à se poser la question suivante : « Et si nous repartions de zéro ? »
Il s'agit du premier volet d'une série en quatre parties. La prochaine session approfondira le sujet du diagnostic : elle mettra en lumière les hypothèses qui sous-tendent les prévisions classiques et quantifiera les dommages qu'elles occasionnent.
Découvrez ici la série de webinaires « The Trillion Dollar Forecast » →
A propos de l'auteur
Karen McNaughton
Karen est vice-présidente du marketing mondial chez Algo, où elle dirige les stratégies visant à améliorer la notoriété de la marque et à générer de la demande pour la plateforme d'intelligence de la chaîne d'approvisionnement de l'entreprise. Avec plus de vingt ans d'expérience dans des fonctions marketing de haut niveau au sein de diverses organisations technologiques SaaS, Karen apporte une grande expertise dans la direction d'équipes marketing mondiales et dans l'exécution de stratégies de mise sur le marché.