jets ont été développés à Mondeville. ». Il avait alors déjà mis en œuvre un solide système de reporting basé sur la Business Intelligence. « Une grande force de notre département est le pilotage de notre activité grâce à la Business Intelli- gence, déclarait-il alors, avant de préci- ser : J’ai 3 personnes qui me développent tous les indicateurs dont j’ai besoin : un spécialiste source, un spécialiste make et un spécialiste deliver ». Fort de ce sys- tème puissant et de cette relève prête à le pérenniser, Alain Bigot s’est interrogé sur la manière d’optimiser encore le pilotage et l’exploitation de la Supply Chain, d’où l’idée de créer des indicateurs prédictifs.
Utiliser les données existantes de manière intelligente « Pour bien bénéficier de la puissance
de la Business Intelligence, il faut en premier lieu expli- quer pourquoi nous voulons utiliser ce moyen. Beaucoup de craintes et de freins peuvent apparaître chez les colla- borateurs : peur du changement, peur du flicage, peur de l’erreur… à cause de la grande transparence des données et la détection rapide et facile des anomalies ou écarts, pré- vient Alain Bigot, qui reconnaît : Il a fallu des mois pour gagner la confiance des gens ». En effet, les collaborateurs peuvent craindre, en alimentant un système de suivi aussi précis, « de donner les bâtons pour se faire battre », alors que c’est au contraire en rendant visibles les problèmes que l’on peut ensemble y apporter des réponses et gagner en efficacité. De même, en anticipant les soucis, on peut évi- ter de les gérer en pompier et limiter le stress subi par les équipes. Mais voyons plus en détail quelle est l’architecture de ce système de B.I.. Sur le plan informatique, une plate- forme NT Oracle historise, sur la base de protocoles et selon un rythme adapté à chaque besoin, les données des multiples systèmes d’infor- mation de l’établissement (administra- tif/ production sous SAP, WMS, outils excel, système de ventes…). Et via Desi- gner, de Business Object de SAP, sont transférées les données utiles à l’uni- vers Supply Chain. Puis des requêtes sont élaborées par les managers et recensées dans une bibliothèque (voir schéma Business Intelligence Architec- ture ci-contre). Au niveau de la Supply Chain, cette bibliothèque se compose de 3 univers correspondant à ses 3 grandes fonctions : Deliver, Make et Source.
Un stock dynamique par rapport aux objectifs Ainsi, dans la partie Deliver, le S.I. est par exemple en mesure d’élaborer des prévisions de la charge de l’usine par
AVRIL 2017 - SUPPLY CHAIN MAGAZINE N°113 33
rapport aux stocks de produits finis et de les visualiser sur un seul écran (voir Indicateurs prédictifs: Source – Make – Deliver, Prévision de la charge usine/stocks PF ci-dessous). Le 1er
graphique montre l’état de planification des entre- pôts de stockage (EDL). En bleu figurent les quantités ini- tialement prévues au Business Plan, en jaune, les livraisons effectives aux clients (sorties d’entrepôt). La ligne bleue représente les besoins bruts clients tandis que les histo- grammes verts correspondent aux besoins clients analysés (i.e. corrigés en fonction des commandes et de l’expérience). En découlent en kaki les besoins clients prévisionnels. Le 2nd
1. Business Intelligence : Architecture
graphique en dessous visualise l’Etat des stocks. Agrégé par rapport à la ligne de production, il intègre : le cumul des stocks de produits finis, les encours expédiés en vert clair et le transit usine du jour. Puis ce stock est projeté en fonction du Plan Directeur de Production (PDP). En gris : le stock mini (par rapport au temps de transit et à la varia-
2. Indicateurs prédictifs : Source - Make - Deliver Prévision de la charge usine/stocks PF
©ROBERT BOSCH MONDEVILLE
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