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Webinaire : moderniser la planification de la supply chain
Au cours de ce webinaire, Flowlity montre aux responsables de le Supply Chain comment faire évoluer le Supply Planning, au-delà d'Excel et des modules ERP traditionnels, vers des décisions probabilistes pilotées par l'IA.
Les outils traditionnels ont été conçus pour la stabilité, et non pour la volatilité. Cette session montre comment une planification de la supply chain moderne améliore la disponibilité des articles tout en réduisant les stocks.
Ce que couvre ce webinaire :
- les limites de performance d'Excel et des outils traditionnels
- les principes de la planification probabiliste, basée sur les exceptions
- comment moderniser votre système sans projet informatique lourd
Pour l'aspect pratique concernant les stocks, notre article sur les algorithmes de prévisions probabilistes explique comment redimensionner les marges de sécurité une fois que la planification devient probabiliste.
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grâce à l'IA.
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FAQ
Les réponses aux questions fréquentes
Quelle différence entre l'approche de Flowlity et la méthodologie DDMRP ?
Flowlity et le DDMRP (Demand Driven MRP) partagent un objectif commun : mieux positionner les stocks tampons pour absorber les aléas et éviter l’effet bullwhip (coup de fouet) dans la supply chain. Cependant, leur approche méthodologique diffère notablement. Le DDMRP est une méthode déterministe qui définit des buffers de stock à des points de découplage fixes et ajuste ces buffers principalement en fonction de règles prédéfinies (couleurs vert-jaune-rouge en fonction de la consommation par exemple). Cela fonctionne bien pour des produits à demande relativement stable, mais peut montrer ses limites sur des produits à forte volatilité de volume.
Flowlity, de son côté, adopte une approche dynamique et probabiliste : la solution calcule en continu des stocks de sécurité optimisés en se basant sur des prévisions de consommation actualisées et sur l’évaluation de l’incertitude via l’IA . En pratique, Flowlity va ajuster dynamiquement vos stocks tampons en fonction des risques détectés (hausse soudaine de la demande, retard fournisseur) plutôt que de s’en tenir à une taille de buffer figée jusqu’à la prochaine revue. Ceci est une approche « pilotée par les flux » où les buffers sont recalculés fréquemment grâce aux prévisions et à la détection précoce des variations , alors que le DDMRP classique prévoit souvent une révision périodique plus espacée.
À noter que Flowlity identifie aussi les points de découplage critiques dans la chaîne (comme le préconise le DDMRP) afin de découpler la demande et l’offre aux bons endroits, mais la différence est que ces points sont gérés de façon plus intelligente et adaptable grâce au machine learning. En somme, Flowlity reprend l’esprit du demand-driven (pilotage par la demande) tout en y ajoutant la puissance de l’IA pour gagner en réactivité. Les entreprises qui trouvent le DDMRP trop rigide ou manuel apprécieront la capacité de Flowlity à automatiser le recalcul des paramètres (buffers, réapprovisionnements) en continu.
D’ailleurs, selon Flowlity, le DDMRP pur trouve ses limites sur les produits très volatils – c’est justement là que l’approche IA de Flowlity fait la différence en absorbant mieux l’incertitude.
Qu’est-ce que l’optimisation des stocks ? Pourquoi est-elle importante ?
L’optimisation des stocks consiste à déterminer et à maintenir les bons niveaux de stock pour chaque article, de manière à satisfaire la demande tout en minimisant le capital immobilisé et les coûts de stockage. Autrement dit, il s’agit de trouver le juste équilibre : éviter les ruptures de stock (qui entraînent des ventes perdues) tout en évitant les surstocks (qui génèrent des coûts inutiles).
Une bonne optimisation des stocks est importante car elle améliore la rentabilité et le taux de service client : l’entreprise dispose des produits qu’il faut quand il faut, sans excès.
