La prévision
Pourquoi prévoir ?
Qu'est-ce qu'une prévision ?
La prévision de la demande est une estimation moyenne de la consommation de nos produits par nos clients sur les périodes futures. On l’associe à une incertitude. Exemple : La demande de mon produit est de 1000 pièces pour le mois d’août avec une incertitude de plus ou moins 100 pièces. L’incertitude sera utilisée pour dimensionner les stocks de sécurité liés aux ventes.
Quelle est la différence entre prévision de la demande et prévision des ventes ?
La prévision de ventes est la part de la demande que l’on prévoit de pouvoir répondre à l’aide de nos stocks et de nos capacités de production. Cette différence est une étape importante notamment dans le cadre d’un processus S&OP (PIC : Plan Industriel et commercial).
Quelle est son utilité ?
La prévision n’est pas une fin en soi. En effet, elle va être utilisée par la plupart des services de l’entreprise pour prendre des décisions opérationnelles, tactiques ou stratégiques. Elle est même souvent à la base de toutes les décisions. Quelques exemples :
Quels sont les gains d'une prévision fiable ?
Une prévision des ventes fiable permet d’optimiser tous les flux car c’est la donnée d’entrée qui permet de prendre les décisions financières, de production et d’approvisionnement. Cela permet de réduire ses stocks et ses coûts, de maximiser ses ventes en améliorant son taux de service client et de répondre plus facilement et rapidement aux évènements imprévus.
Comment calculer une prévision ?
Un processus à adapter à son organisation
Bien que le processus doit être adapté au marché et à l’organisation de chaque entreprise les grandes étapes sont similaires, la prévision est le fruit d’un processus collaboratif. Elle est d’abord initialisée en automatique par des méthodes statistiques (Lissages exponentielles, Holt-Winters, Box-Jenkins, …) ou des algorithmes d’intelligence artificielle prenant en compte l’historique de ventes. Elle est ensuite complétée par un processus collaboratif faisant participer différents services de l’entreprise : Commerce, Supply, Marketing.
La construction d'une prévision collaborative
- Calcul d’une prévision statistique
- Choix de la méthode de prévision
- Suppression de l’impact des évènements exceptionnels passés du calcul statistique (Correction des ruptures : on ne veut pas prévoir les ruptures que l’on a subies dans le passé | promotions : on ne va pas nécessairement faire dans le futur des promotions sur les mêmes articles sur les mêmes périodes)
- Enrichissement de cette prévision à l’aide des données métiers
- Ajout des données marchés
- Annonce des promotions futures
- Déclaration des données sur le cycle de vie :
- Nouveautés
- Fins de vie
- Remplacements
- Référencements et déréférencements
- Enrichissement et validation des chiffres par le commerce
- Animation du processus et partage de la prévision
- Analyse des indicateurs notamment de la fiabilité
- Identification des axes d’améliorations et plan d’action
- Collaboration avec les autres services
Pour mettre en place un processus de prévision performant il faut classer ses produits, donner des objectifs liés à des indicateurs, construire le plan d’action qui en découle et suivre les résultats.
Quel est le travail du prévisionniste ?
Le prévisionniste est responsable du processus de prévision et pas toujours du chiffre final. En effet, ses tâches se décomposent en quatre grandes catégories :
- Analyser les données
- Récolter les informations
- Adapter la prévision
- Partager les informations
Quelles sont les bonnes pratiques du prévisionniste ?
Le prévisionniste a énormément d’articles sous sa responsabilité et un temps limité pour réaliser sa tâche. L’enjeu est donc de passer efficacement son temps sur des tâches à forte valeur ajoutée. L’objectif est d’arriver à classer ses produits, donner des objectifs par catégorie de produit et travailler par exception et par priorité.
Un exemple d'approche
La prévision doit donc être initialisée automatiquement pour tous les produits. Le prévisionniste analyse uniquement les produits dont les résultats sont en dessous de l’objectif.
La première étape est donc de classer ses produits par ordre d’importance. Une première approche assez simple est de faire une classification ABC. Vous pouvez retrouver des informations sur la méthode pour classer ses produits dans la fiche pratique – Classification produit. On pourra ensuite faire évoluer cette application en demandant au commerce les produits « critiques business » par exemple.
La seconde étape est de définir des objectifs mesurables pour chacune de ces catégories. Par exemple, l’objectif pour les produits de classe A est 90% de fiabilité de prévision, 80% pour la classe B et 65% pour la classe C.
La dernière étape consiste à mettre en place le processus qui permet de travailler par exception. Les logiciels de prévision fonctionnent généralement comme cela. Le prévisionniste dispose de la liste des produits de classe A dont la fiabilité est en dessous de 90%, la liste des produits de classe B en dessous de 80% et ainsi de suite. En effet, l’enjeu est bien plus important d’améliorer la prévision d’un article que l’on vend énormément. Par exemple, réussir à augmenter de 85% de fiabilité à 92% un produit de classe A peut représenter une économie de plusieurs dizaines de palette d’une valeur de plusieurs milliers d’euros. Alors qu’augmenter de 50% à 80% un produit que l’on vend 10 fois par an peut ne représenter qu’un colis de quelques euros.
L’objectif est ensuite de trouver les bonnes classifications et les bons objectifs et de les mettre à jour régulièrement afin qu’ils suivent la stratégie de l’entreprise.
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Si vous souhaitez améliorer vos prévisions, Planup propose :
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- De vous accompagner dans le choix et dans la mise en place d’un outil de prévision de ventes (APS : Advanced Planning System)
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