Dans la chaîne d'approvisionnement moderne, la prévision est nécessaire pour les entreprises qui fabriquent leur propre stock, en particulier pour les articles qui ne sont pas fabriqués sur commande. Les fabricants utiliseront la prévision des matériaux pour s'assurer qu'ils produisent suffisamment de stock pour satisfaire leurs clients sans entraîner de surstock.
Mais en même temps, les prévisions ne doivent pas être insuffisantes pour que le fabricant se retrouve sans stocks suffisants pour honorer ses commandes. Le coût de l’incapacité à maintenir des prévisions précises peut être financièrement catastrophique.
Comment les prévisions sont élaborées
Des prévisions sont élaborées pour les produits finis, les composants et les pièces de rechange d’une entreprise. Les prévisions sont utilisées par l'équipe de production pour développer les déclencheurs de bons de commande, les quantités et Stock de Sécurité les niveaux.
Les prévisions ne sont pas statiques et doivent être révisées régulièrement par la direction. Il s'agit de garantir que les informations sur les tendances futures, l'environnement interne ou externe sont intégrées dans les prévisions pour donner un calcul plus précis.
Les prévisions peuvent être statistiques ou non statistiques.
Prévisions statistiques
La prévision est un calcul alimenté par les données de transactions en temps réel et basé sur un ensemble de variables configurées pour un certain nombre de situations de prévision statistique.
Les professionnels de la planification doivent utiliser un logiciel pour fournir la meilleure situation de prévision possible. Ceci est souvent laissé sans contrôle pendant de longues périodes. Pour utiliser au mieux les techniques de prévision du logiciel de chaîne d'approvisionnement, les planificateurs doivent revoir les décisions liées à l'environnement interne et externe. Ils doivent ajuster le calcul pour fournir une prévision plus précise basée sur les informations actuelles dont ils disposent.
Les prévisions statistiques sont les meilleures estimations de ce qui se passera dans le futur, sur la base de la demande passée. Les données historiques sur la demande peuvent être utilisées pour produire une prévision en utilisant régression linéaire simple. Cela donne un poids égal à la demande des périodes historiques et projette la demande dans le futur.
Mais les prévisions actuelles mettent davantage l’accent sur les données de demande les plus récentes que sur les données plus anciennes. C'est ce qu'on appelle le lissage et est obtenu en accordant plus de poids aux données récentes. Le lissage exponentiel fait référence à une pondération toujours plus grande accordée aux périodes historiques les plus récentes. Par conséquent, une période d’il y a deux mois a un poids plus important qu’une période d’il y a six mois.
Facteur Alpha
La pondération est appelée facteur Alpha. Plus la pondération – ou facteur Alpha – est élevée, moins les périodes historiques sont utilisées pour créer la prévision.
Par exemple, un facteur Alpha élevé donne une pondération élevée aux périodes récentes. D’un autre côté, la demande d’il y a un ou deux ans est si légèrement pondérée qu’elle n’a aucune incidence sur les prévisions globales. Un facteur Alpha faible signifie que les données historiques sont plus pertinentes par rapport aux prévisions.
Les périodes historiques contiennent généralement des données sur la demande d'un mois fixe, par exemple juin ou juillet. Mais cette méthode peut laisser place à des erreurs, car certains mois comportent plus de jours que d’autres, tandis que d’autres comportent des jours fériés. Cela peut créer une variation dans le nombre de jours de travail.
Certaines entreprises utilisent la demande quotidienne pour atténuer cette erreur. Mais si le prévisionniste comprend l’erreur, des périodes historiques mensuelles peuvent être utilisées avec un indicateur de suivi pour identifier le moment où la prévision s’écarte de la demande réelle. Le niveau auquel le signal de suivi signale l'écart est déterminé par le prévisionniste ou le logiciel et varie selon les secteurs, les entreprises et les produits.
Un petit écart peut nécessiter une intervention lorsque le produit prévu est de grande valeur, alors qu'un article de faible valeur peut ne pas nécessiter un examen minutieux des prévisions à un niveau aussi élevé.
Prévisions non statistiques
Des prévisions non statistiques se trouvent dans gestion de la chaîne d'approvisionnement logiciel où la demande est prévue en fonction des quantités déterminées par les planificateurs de production.
Cela se produit lorsque le planificateur indique une quantité subjective selon laquelle il estime que la demande sera sans aucune référence à la demande historique. L'autre prévision non statistique se produit lorsque la demande pour un article est basée sur les résultats des exécutions de planification des besoins en matériaux (MRP).
Cela prend la demande pour le bien fini et fait exploser le nomenclature une demande est donc calculée pour les composants. La demande de composants peut ensuite être modifiée par le planificateur en fonction de son évaluation et de sa connaissance de l'environnement actuel.
La prévision qui en résulte est basée sur la demande actuelle et n’intégrera aucune demande des périodes précédentes. De nombreuses entreprises utiliseront une combinaison de prévisions non statistiques et statistiques pour l’ensemble de leur gamme de produits.
Pourquoi la prévision stratégique est-elle importante?
Il existe plusieurs facteurs pour lesquels un fabricant peut souhaiter adopter la prévision dans le cadre de sa stratégie. En voici quelques-uns:
- Conserver la satisfaction du client. La prévision aidera à prédire l’offre afin de maintenir la production à temps. Ceci, à son tour, satisfera les clients car il n’y a aucun retard dans la livraison et l’exécution des commandes.
- Réduire les coûts. Étant donné que les entreprises peuvent prévoir la quantité d'un produit dont elles auront besoin, elles peuvent réduire la production et le stockage par rapport aux coûts de stockage, en particulier pour les articles qui ne sont pas fabriqués sur commande. En sachant exactement quelle quantité produire, cela réduit l’utilisation des installations, de la main-d’œuvre et de l’entreposage. Ceci, à son tour, peut contribuer à maintenir des prix compétitifs, ce qui, à son tour, conduit également à fidéliser les clients.
L'essentiel
Les prévisions donnent au planificateur une idée de la demande future, mais aucune prévision n’est totalement exacte. L’expérience et la connaissance des planificateurs de l’environnement actuel et futur sont importantes pour déterminer la demande future pour les produits d’une entreprise.
