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C’est une démarche intéressante et pertinente qui rend les stocks évolutifs en fonction de la demande et assure la cohérence des processus Supply Chain depuis la prévision jusqu’à l’orga- nisation de la production, en passant par l’opti- misation des stocks intermédiaires», estime Charles Turri (Vinci Consulting).


DDMRP vs Prévisions ?


Ce pilotage court-terme supprime-t-il le besoin de faire des prévisions ? Non, justement ! « Dans le MRP, les prévisions commerciales sont prévues pour le pilotage des opérations. Dans le DDMRP, ce n’est pas le cas. On adapte le buffer par rap- port à ce qui a été vendu sur les derniers mois. Et les prévisions servent uniquement au processus S&OP pour se projeter à trois à six mois en termes de capacités », expose Paul Cordié, Managing Director d’O2X Conseil. Même point de vue de Laurent Penard, Fondateur de Citwell : « La pré- vision de la demande est une question d’horizon. Le DDMRP ne le résout pas à court/moyen terme, il traite la demande connue à court/moyen terme. C’est un modèle adapté aux produits de grande consommation et aux industries à forte cadence. Quand on l’adopte, on continue à faire des prévi-


sions comme avant mais sur un axe famille tech- nologique et S&OP pour tenir compte des contraintes industrielles et répondre aux pro- blèmes de lissage de l’activité (dans le cas où les moyens sont saturés) et de besoin d’anticipation. En fait, les solutions sont complémentaires : Si l’on a des prévisions fiables à la référence, on n’a pas besoin de DDMRP. Il faut segmenter les pro- duits pour savoir comment les traiter au mieux et faire un tableau de décisions en fonction de divers critères (moyens sur-capacitaires ou pas, beau- coup de renouvellement d’articles ou pas…) », poursuit-il.


Machine Learning, le pouvoir des « agents »


Ainsi, l’avenir tendrait vers une segmentation des méthodes par type de produits pour prendre la plus adaptée. Un bon moyen de gagner en per- formance certes, mais sans doute pas de réduire la complexité. Va-t-on pouvoir compter sur les APS pour apprendre par eux-mêmes (machine lear- ning) et guider les utilisateurs ? Selon Gilles Alais (Barloworld SCS), les APS sont déjà auto-appre- nants : « Si l’on considère les analyses de risques demande et fournisseurs issus de l’analyse des


Cédric Hutt, Directeur


Général Adjoint d’Azap


OCTOBRE 2014 - SUPPLY CHAIN MAGAZINE ■ N°88 79


©AZAP


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