Mesurer significativement la fiabilité des prévisions – un facteur clé de succès de la Supply Chain ? Par Olivier ARDOUIN, CPIM, CSCP – A Vision Conseil Et Jean-Baptiste DELAFOY, CPIM – Schneider Electric Résumé
La fiabilité des prévisions est aujourd’hui un enjeu majeur pour celui qui souhaite minimiser ses coûts et ses stocks tout en maintenant un excellent niveau de service client. Les techniques de prévision des ventes permettent aujourd’hui au Supply Chain manager une bonne anticipation de son activité. Dès lors, pourquoi voit-on encore des managers afficher d’excellents niveaux de fiabilité de leurs prévisions avec des résultats opérationnels décevants ? C’est à cette question que l’on tentera de répondre en présentant une réflexion sur la mesure de la fiabilité des prévisions qui permettra à l’auditoire d’avoir une réelle compréhension de la contribution de ses prévisions à l’atteinte des objectifs du Supply Chain Manager. Après avoir balayé les différentes mesures existantes, on s’apercevra rapidement que ce qui est important, n’est pas tant la formule utilisée pour le calcul de la mesure que la compréhension que l’on en a. Nous réfléchirons alors aux besoins du Supply Chain Manager : Avoir une mesure porteuse de sens et utile pour le pilotage de la chaîne Sur la base de ces éléments, nous étudierons quelques clefs qui permettent de répondre efficacement à ces besoins, puis nous conclurons par l’adage : « On améliore que ce que l’on mesure ». Dès lors, seule la capacité de l’entreprise à mesurer de façon significative la fiabilité des prévisions permet d’améliorer les prévisions et donc par voie de conséquence ses résultats opérationnels.

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MAD =Sum |A-F|/n Standard Deviation =√ (sum(A-F)2 / n-1) Bias = Sum (A-F)/n Tracking signal = Bias*n/MAD

> Pour Tom Wallace, par exemple, la prévision des ventes est un processus par lequel on traite des données d’entrée (taille du marché, parts de marché, saisonnalité, promotions, avant-ventes, plan