La rebrique Blogue de SSConseil
L’avènement de la covid a apporté une lumière sur l’importance non négligeable du secteur de l’approvisionnement.
Ce dernier qui souvent opère sous silence, s’est retrouvé au premier loge de toutes les activités, en partant du masque antibactérien au produit de premier nécessité.
L’efficacité de la gestion des stocks s’est révélé être un facteur de différenciation entre les entreprises qui ont su livrer la marchandise ou pas (sans jeux de mots).
L’augmentation soudaine de la demande, en l’absence des données pour élaborer justement des prévisions, a provoquée une pénurie des stocks chez plusieurs entreprises. Cela n’est pas surprenant, car la plupart des modèles mathématiques de prévision se servent des données historiques.
L’approche de prévision classique ne manque pas de bon sens. Cependant, elle serait incontestable dans un monde déterministe, C’est-à-dire, sans événement perturbateur majeur. Par contre, force est de constater que nous faisons de plus en plus face à des situations capables de causer des variabilités importantes dans notre mode de vie (réchauffement climatique, conflit armé, catastrophe naturelle, pandémie, etc.).
Par conséquent, il importe d’avoir une vision Macro dans l’analyse prévisionnelle. Cela implique de considérer les événements connus qui pourraient causer une importante variabilité et d’analyser le comportement des événements similaires dans le temps. Les outils d’analyse comme la simulation de Monté Carlo, l’analyse des situations probabilistes se portent bien à ce contexte.
La connaissance du facteur de risque permettra d’anticiper la réponse au problème. De ce fait, selon le niveau de risque acceptable par l’entreprise et son niveau de service souhaité, les modèles mathématiques permettront de déterminer la quantité du stock d’approvisionnement.