La différence entre les solutions de planification avancée (APS) traditionnelles basées sur des optimiseurs et les modèles d'exploitation axés sur la demande (DDOM)

December 12, 2023

La différence fondamentale

Un APS vise à générer un plan hebdomadaire optimisé pour les 12 à 18 prochains mois, en fonction de la demande prévue et d'un modèle de coûts de la chaîne d'approvisionnement. À l'inverse, DDOM planifie la demande réelle jusqu'à la capacité prouvée avant de remplir les réserves de stock qui sont basées sur la demande moyenne prospective ou rétrospective sur le délai de livraison.

Hypothèses principales

Un APS suppose des prévisions hebdomadaires très précises au niveau d'un SKU et la disponibilité de variables quantifiables pour le modèle de coût. Dans DDOM, l'accent est mis sur la fabrication de produits en fonction des commandes des clients ou des besoins confirmés. Il reconnaît l'inexactitude inhérente aux prévisions hebdomadaires et utilise une planification sommaire des capacités pour que le plan reste réalisable.

Fabriqué sur commande (MTO)

Les articles MTO, dépourvus de prévisions, posent des problèmes dans les modèles basés sur l'optimisation, mais s'intègrent parfaitement à l'approche centrée sur la demande du client de DDOM.

Visibilité de la demande

Dans APS, les commandes des clients sont intégrées dans les prévisions hebdomadaires, ce qui entraîne une perte de visibilité sur ce que le client veut et quand. Le DDOM, piloté par la demande réelle, améliore la prise de décision en maintenant la visibilité tout au long du processus.

Exigences relatives aux données

Les APS sont gourmands en données et nécessitent de grandes quantités de données supplémentaires pour fonctionner. Le DDOM nécessite de nombreux points de données similaires tels que les prévisions, les taux de production, les taux de main-d'œuvre, les itinéraires, les qualités de commande minimales, les multiples de commandes ainsi que les capacités des lignes. Les données supplémentaires, cruciales pour l'optimisation de l'APS, incluent les coûts des ruptures de stock, du surstockage, du sous-stockage, les coûts de production et les priorités de la demande. Il ne s'agit pas de points de données que la plupart des entreprises ont en standard.

Et permettez-moi de ne pas mentionner des concepts avancés tels que le multiplicateur de ventes perdues, où la rupture de stock d'un produit empêche le client d'acheter les autres produits que vous avez en stock. Je pourrais faire danser les salles de conférence avec l'opportunité que ce point de données pourrait offrir, mais j'ai laissé les planificateurs se demander comment fournir ces données au niveau des SKU autrement qu'en faisant davantage d'hypothèses.

Le syndrome de la boîte noire

Les APS sont souvent considérés comme des boîtes noires, ce qui oblige les experts à interpréter les décisions à la suite de nombreuses personnalisations effectuées pour rendre le modèle pertinent dans un environnement particulier. En revanche, DDOM est transparent et simple, ce qui élimine la nécessité d'une personnalisation poussée, ce qui nous permet d'utiliser le même modèle pour plus de 150 clients.

Adoption du planificateur

La mise en œuvre de l'APS prend trois à quatre fois plus de temps que celle du DDOM et nécessite souvent une nouvelle mise en œuvre un an plus tard en raison de l'évolution des modèles de coûts et de la dilution des compétences. Les modèles DDOM sont efficaces à 98 % dès le premier jour et la disponibilité d'une formation certifiée conforme aux normes mondiales dispensée par le Institut axé sur la demande facilite le remplacement de planificateurs qualifiés.

Conclusion

Alors que les solutions APS excellent dans les environnements fabriqués sur mesure très limités et complexes, DDOM est plus performant dans les environnements où la priorité de l'approvisionnement pour répondre aux commandes des clients est la clé du succès. Pour ceux qui recherchent le succès grâce à une hiérarchisation et une simplification efficaces des approvisionnements, DDOM surpasse largement les solutions APS.

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