Dossier : Gestion de la demande - 3/3
Dossier : Gestion de la demande - 3/3
Le pilotage de l’activité à partir de l’analyse de la demande : le support efficace des outils de prévision
 La présentation et l’utilisation des informations présentes dans les modules de Demand Management, ressemblent fortement à celles des applications d’aide à la décision (OLAP, EIS,...) qui reposent sur des architectures conçues autour de bases de données multi- dimensionnelles (et de leurs performances fonctionnelles et techniques).
Elles permettent à l’utilisateur de :
 agréger et désagréger les données sur les séries historiques et les prévisions,
balayer les données selon différents axes de vue de la pyramide sur des mailles de temps différenciables,
pouvoir opérer des traitements de type drill down (désagrégation/reconsolidation sur des arbres de données),
réviser et réconcilier les différents inputs apportés par les fonctions et acteurs de l’entreprise.
 De plus les modules de "demand planning" des progiciels de Supply Chain Management comportent des principes d’architecture de communication qui facilitent l’approche collaborative comme par exemple l’architecture DOMA (Distributed Object Messaging Architecture) de NUMETRIX, ou les outils de workflow avec traçabilité complète de I2 TECHNOLOGIES.
Le processus de la gestion de la demande est un processus vivant, qui s’alimente par la connaissance des différents paramètres du marché (notion d’intelligence du marché) et en intègre les événements pour approcher la réalité.
Aussi la prise en compte d’un nombre illimité d’événements, comme le proposent les différents éditeurs, rend nécessaire l’utilisation d’outils de calcul puissants capables de mettre en évidence leurs impacts respectifs et/ou conjugués sur la demande future.
Ce processus de gestion dit de business release, peut être caractérisé de la façon suivante :
création de la prévision statistique brute issue de l’algorithmie basée sur l’historique de ventes,
épuration du bruit statistique, des épiphénomènes et des événements improbables et/ou non récurrents,
ajustements de la prévision par le Marketing en appliquant une modélisation événements (modification de prix de vente, plan média et promotionnel, cycle de vie produit, lancements de nouveaux produits, etc),
ajustements de la prévision par les ventes, notamment par la modification des espérances de vente par zone,
application d’une restriction par les capacités de production et les niveaux budgétaires,
analyses sur la prévision, comportant la mesure de la performance de celle-ci, la manipulation/désagrégation des données, les allocations et ajustements des différentes fonctions,
fixation consensuelle et collaborative de la prévision nette et diffusion de celle-ci par le Supply Chain Planner (Planificateur ou Demand Manager) aux différents utilisateurs concernés.
Le rôle crucial de l’intervention humaine
 Toutefois, si un processus aussi complexe de par la multiplicité des intervenants qu’il touche et les traitements d’informations qu’il nécessite, suppose l’utilisation d’un outil, l’intervention humaine n’en reste pas moins déterminante pour lui donner un sens au niveau :
de la logique de l’analyse,
de l’interprétation et de l’utilisation des paramètres,
de l’exploitation des résultats qu’il propose,
des décisions qu’il implique.
Autant mentionner que l’organisation et la qualité du processus de constitution, exploitation et mesure de la performance des prévisions de demande devient une phase critique de la conduite de démarche de SCM, pouvant, selon un spécialiste de ce type de démarche, consommer jusqu’à plus de 80% du temps et des ressources Projet.
La puissance des outils
Les grands éditeurs de solutions SCM présents sur le marché français (I2 Technologies, Logility, Manugistics, Numétrix, Synquest,...) et les éditeurs de modules spécialisés de prévision (Aperia, Diagma, Europe Conseils, Futurmaster, Logistics Software, Ouroumoff Informatique, etc) apportent leur pierre à l’édifice de cette transition en développant fortement :
la puissance (bibliothèque de modèles mathématiques auto adaptative et auto correctrice),
la souplesse (base de données multi- dimensionnelle permettant des vues et agrégats multiples sur les objets de prévision choisis),
la convivialité (simplicité et ergonomie)
de leur module de prévision de la demande.
Dans toutes les architectures applicatives présentées, ce module constitue le point d’entrée majeur de toute la logique de planification globale et synchronisée de l’entreprise comme l’illustre le schéma suivant :
Jean-Luc Lebascle
Fin de ce dossier consacré à la Gestion de la demande. Retrouvez l’intégralité de cette étude en consultant les archives.
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