Flowlity vs B2Wise (solution DDMRP) : quelles différences ?

B2Wise est un éditeur proposant une solution basée sur la méthodologie DDMRP (Demand Driven MRP) de bout en bout. Cela signifie que B2Wise implémente strictement les principes du DDMRP : identification des points de découplage, calcul des buffers verts/jaunes/rouges, ajustements des tailles de buffers selon la consommation récente, etc.

Pour les entreprises qui ont décidé d’adopter le DDMRP comme doctrine de planification, B2Wise fournit un outil spécialisé, conforme au livre « Demand Driven ». Flowlity, quant à lui, n’est pas un outil DDMRP au sens strict, mais il peut intégrer les principes du demand driven de manière plus flexible et intelligente. Voici les différences clés à noter :

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• Portée méthodologique : B2Wise suit le DDMRP “by the book”, ce qui est parfait si vous voulez appliquer cette méthode rigoureusement. Flowlity offre une approche plus hybride : vous pouvez définir des points de découplage et des buffers, mais ceux-ci seront recalculés par l’IA de Flowlity en fonction des prévisions probabilistes. En quelque sorte, Flowlity étend le DDMRP en y ajoutant de la prévision avancée plutôt que de se baser uniquement sur des règles de taille de buffer statiques.

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• Prévisions vs. positionnement piloté par l’ordre : Le DDMRP, par philosophie, se méfie des prévisions et préfère se baser sur les commandes réelles (demand driven) en ajustant les buffers aux extrêmes. Flowlity considère que les prévisions, si elles sont bien traitées (de façon probabiliste), apportent une information précieuse pour anticiper. Ainsi, Flowlity va projeter la consommation future pour ajuster les stocks cibles, là où B2Wise va principalement réagir à la consommation effective récente. Cela donne à Flowlity une longueur d’avance pour les produits où on dispose de signaux de tendance (par exemple, on sait qu’il y aura une promotion ou un lancement à venir – Flowlity en tiendra compte explicitement, alors qu’un pur DDMRP ajustera les buffers après coup).

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• Adaptabilité : Si vos opérations sortent du cadre du DDMRP pour une partie de votre activité, B2Wise sera moins à l’aise car il est vraiment conçu pour cette logique. Flowlity est plus généraliste – il peut gérer du demand driven (piloté par la demande) tout en gérant en parallèle du prévisionnel classique pour d’autres flux. Par exemple, vous pourriez appliquer une logique type DDMRP sur vos composants (avec Flowlity identifiant des buffers sur ces derniers) et une planification prévisionnelle sur vos produits finis – tout dans le même outil. Cette polyvalence est utile pour des entreprises qui ne veulent pas se restreindre à une seule méthode.

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• Communauté vs. Innovation AI : B2Wise s’inscrit dans la communauté DDMRP très active (formations, certification, etc.). Flowlity s’inscrit dans la vague IA appliquée à la supply chain. Si vous cherchez à capitaliser sur la communauté DDMRP, B2Wise vous fournira l’outil conforme et vous pourrez échanger avec d’autres utilisateurs DDMRP sur les meilleures pratiques. Si vous cherchez à expérimenter une approche plus novatrice sur vos stocks, Flowlity vous fera bénéficier des dernières avancées algorithmiques (tout en étant DDMRP-compliant sur la notion de découplage, comme mentionné précédemment).

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En résumé, choisir B2Wise revient à adopter 100% le standard DDMRP avec un outil dédié, tandis que choisir Flowlity c’est opter pour une solution d’optimisation par l’IA qui peut incorporer du demand driven de façon plus souple. Pour un adepte puriste du DDMRP, B2Wise sera naturel.

Pour une entreprise qui veut une supply chain data-driven et évolutive, Flowlity apportera une valeur ajoutée en sortant des cadres figés du DDMRP lorsque nécessaire (par exemple, sur les produits très volatils, comme discuté plus haut). L’idéal est d’analyser vos contraintes : Flowlity peut d’ailleurs simuler un mode DDMRP vs un mode AI pour comparer l’impact sur vos stocks et votre taux de service.

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(Nos équipes peuvent vous accompagner dans cette réflexion et vous présenter comment Flowlity gère concrètement un scénario DDMRP versus son mode optimisé standard.)

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