Fiabilité prévision

Pages: 10 (2476 mots) Publié le: 9 mai 2011
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. Lestechniques 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 quipermettra 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 SupplyChain 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’améliorerles 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, pland’annonce des nouveaux produits, offre de la concurrence…..) pour les assembler et en tirer une estimation des commandes clients à venir. Comme tout processus, il est plus ou moins fiable (prévisible) et par conséquent, il est important de rapporter les résultats de fiabilité des prévisions à la variabilité de la demande. Il nous propose aussi une analyse comparée du biais et de l’erreur qui nousdémontre que le biais à plus de conséquences sur la conduite de la supply chain que l’erreur intrinsèque comme cette dernière peut-être couverte par du stock de sécurité > Pour Régis Bourbonnais, un pourcentage pour exprimer la fiabilité d’une prévision n’est pas toujours un bon indicateur : A valeur similaire, il est évidemment plus grave de se tromper de 10% pour un article vendu à 10 000 unités-moisque de 50% pour un article vendu à 100 unités-mois. Il nous propose donc une démarche originale permettant d’afficher simultanément sous forme graphique, l’erreur de prévision et le % du CA (ou des volumes) concerné(s)

1 – Mesurer la fiabilité des prévisions – Le point de vue des spécialistes
Nous allons voir ici les points de vue de différents référents en matière de prévisions : > Le corpusde connaissance CPIM, l’APICS propose les indicateurs suivants : A = Actual Demand; F = Forecast n = Nb of periods • • • Forecast Error = A-F Absolute Percentage Error = |A-F|/A *100 MAPE = Moyenne des erreurs absolues en pourcentage = Sum (APE)/n *100 Cette démarche trouve son intérêt dans le fait que l’on visualise en un seul graphique la performance de prévision pour tout un portefeuilleproduit. Par ailleurs, la notion de volumes ou de CA est prise en compte, ce

qui permet d’identifier les axes de travail prioritaire afin d’améliorer les prévisions. La courbe « objectif d’erreur de prévision » repose sur un calcul de la variabilité de la demande pour chaque produit (rapport entre l’écart type et la moyenne). Ainsi, on s’assignera un objectif d’erreur plus bas pour un produit...
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