Décisions critiques dans la chaîne d'approvisionnement et comment les prendre correctement

Au cours des dernières décennies, les chaînes d'approvisionnement sont devenues de plus en plus mondialisées, avec des installations de fabrication dispersées et des réseaux logistiques étendus. Cette évolution a été motivée par l'essor du commerce mondial et une focalisation continue sur les principes d’exploitation allégée pour améliorer l’efficacité. Si ces changements ont permis d'optimiser les coûts, ils ont également rendu les chaînes d'approvisionnement plus vulnérables aux perturbations. Des événements récents, tels que la pandémie de COVID-19, le typhon Halong en Asie du Sud-Est, le blocage du canal de Suez et la guerre en Ukraine, ont démontré qu'aucune entreprise mondiale n'est à l'abri d’événements improbables mais à fort impact, également appelés événements “Black swan theory”. 

Les méthodes traditionnelles d'évaluation des risques reposent sur l’estimation de la probabilité et de l’impact financier des perturbations potentielles. Cependant, prédire avec précision la probabilité d’événements peu fréquents est un défi, ce qui conduit souvent les gestionnaires à sous-estimer les risques et à négliger les précautions nécessaires. Alors que les chaînes d’approvisionnement restent en perpétuelle évolution, il devient difficile de maintenir des prévisions de risque précises. À la place, les entreprises peuvent évaluer leur vulnérabilité aux perturbations en utilisant un Jumeau Numérique de la Chaîne d'Approvisionnement (Supply Chain Digital Twin - SCDT), un modèle de simulation dynamique qui reflète la chaîne d'approvisionnement physique réelle. 

En complément de la modélisation par simulation avec les SCDT, la modélisation par optimisation est une autre technique puissante pour prendre des décisions critiques dans la chaîne d’approvisionnement. Nous abordons ci-dessous certaines des décisions les plus importantes et la manière de les aborder efficacement. 

Comprendre l'impact des tarifs et optimiser les flux de la chaîne d'approvisionnement 

Dans toute chaîne d'approvisionnement mondiale, les matières premières et les produits finis traversent plusieurs pays. Les modifications des tarifs douaniers peuvent modifier les flux de matériaux optimaux, impactant le coût de service à différents points de demande. Un Jumeau Numérique de la Chaîne d'Approvisionnement (SCDT) peut analyser ces impacts de coûts en fonction de la configuration existante. Par ailleurs, un modèle d'optimisation intégrant les nouvelles structures tarifaires peut identifier les flux de matériaux les plus rentables tout en minimisant les coûts supplémentaires. 

Par exemple, si les changements tarifaires affectent considérablement la rentabilité, un modèle d'optimisation peut identifier si des ajustements, tels que le déplacement de la production vers une autre installation, la renégociation des contrats avec les fournisseurs ou l'ajustement des prix de vente, sont nécessaires. Des stratégies à long terme, comme l’investissement dans de nouvelles installations ou la fermeture de certaines usines, peuvent également être évaluées à l’aide de ces modèles. 

Évaluer les stratégies de relocalisation et de proximité 

Si l'analyse des tarifs est un défi relativement récent, les perturbations causées par la pandémie de COVID-19 et les événements géopolitiques ont poussé les entreprises à revoir la structure de leur chaîne d’approvisionnement. De nombreuses entreprises optent déjà pour la relocalisation (ramener la production sur les marchés domestiques) et la production de proximité (rapprocher la production des centres de demande) afin de réduire les risques. 

La modélisation par simulation permet d’évaluer les implications financières de ces changements, tandis que la modélisation par optimisation peut orienter les décisions stratégiques concernant l'expansion des capacités des sites existants ou les investissements dans de nouvelles installations. De plus, l’analyse de sites potentiels (greenfield analysis), qui identifie les emplacements optimaux pour de nouvelles usines et entrepôts en fonction des schémas de demande et de la minimisation des coûts, peut soutenir les efforts d'expansion. De même, les fusions et acquisitions entraînent souvent des infrastructures redondantes, et la modélisation par optimisation peut aider à définir la meilleure stratégie de consolidation. 

Cash-to-Serve : optimiser les flux financiers dans la chaîne d’approvisionnement 

Alors que le flux physique des marchandises est souvent au centre des préoccupations, le flux financier — Cash-to-Serve (CTS) — est tout aussi crucial pour le succès d'une chaîne d'approvisionnement. Le CTS mesure le coût total de livraison des produits ou services aux clients, en détaillant les dépenses liées à l'approvisionnement, à la fabrication, à l'entreposage, au transport et à la distribution. Contrairement aux indicateurs de coût traditionnels, le CTS offre une vision globale de l'efficacité financière, permettant aux entreprises d'identifier les inefficacités et d'allouer leurs ressources de manière plus efficace. 

En analysant quels clients, produits ou régions génèrent de la rentabilité, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur les données pour réduire les coûts tout en maintenant la qualité du service. Cela se traduit par une amélioration de la rentabilité, une satisfaction client renforcée et une efficacité opérationnelle accrue. 

Le CTS offre plusieurs avantages clés : 

• Transparence des coûts, permettant de réaliser des économies sans compromettre le service. 

• Amélioration de la rentabilité, en se concentrant sur les clients et produits à forte valeur ajoutée. 

• Allocation stratégique des ressources, pour maximiser les opportunités à fort rendement. 

• Centrage sur le client, en veillant à ce que les opérations répondent aux attentes des clients. 

Gérer la volatilité de la demande : rendre la chaîne d’approvisionnement agile 

La volatilité de la demande est devenue une caractéristique incontournable des chaînes d'approvisionnement modernes. Des pics ou baisses soudaines de la demande, causés par les tendances du marché, la saisonnalité ou des événements imprévus, peuvent perturber même les opérations les mieux planifiées. Pour gérer cette volatilité, les entreprises doivent rendre leur chaîne d’approvisionnement plus agile. 

La modélisation par simulation permet aux entreprises de comprendre l’impact de la variabilité de la demande sur leurs opérations. En simulant différents scénarios, elles peuvent identifier les goulots d'étranglement dans leurs processus de production ou de distribution. La modélisation par optimisation peut ensuite recommander des stratégies pour atténuer ces risques, telles que : 

• Gestion dynamique des stocks : ajuster les niveaux de stocks en temps réel en fonction des prévisions de la demande. 

• Planification flexible de la production : permettre aux lignes de production de basculer rapidement entre les produits pour répondre aux fluctuations de la demande. 

• Stratégies de multi-sourcing : diversifier les fournisseurs pour réduire la dépendance à une seule source et limiter les risques de rupture d'approvisionnement. 

Tester la résistance de la chaîne d’approvisionnement face aux perturbations 

Comme mentionné précédemment, les entreprises doivent se préparer aux événements de type « Cygne noir ». Pour atténuer ces risques, plusieurs stratégies s’avèrent efficaces : 

• Stock de sécurité : maintenir des niveaux de stock suffisants pour assurer le service en cas de perturbation. 

• Capacité excédentaire : garantir une redondance des capacités de production et de stockage pour faire face aux fermetures temporaires. 

• Structure flexible de la chaîne d’approvisionnement : concevoir des réseaux où plusieurs usines peuvent produire les mêmes produits afin d’assurer la continuité des opérations. 

Grâce à un Jumeau Numérique de la Chaîne d'Approvisionnement, les entreprises peuvent mesurer des indicateurs clés tels que : 

• Temps de survie (TTS) : durée pendant laquelle la chaîne d'approvisionnement peut maintenir son niveau de service après une perturbation. 

• Temps de récupération (TTR) : temps nécessaire pour restaurer la chaîne d'approvisionnement à son niveau de service souhaité. 

Conclusion 

Dans un monde incertain, la prise de décisions dans la chaîne d'approvisionnement doit aller au-delà des évaluations de risque traditionnelles. Chez SimWell, nous accompagnons les entreprises dans ces décisions stratégiques grâce à des outils comme les Jumeaux Numériques de la Chaîne d’Approvisionnement et la modélisation par optimisation. 

Rejoignez-nous lors de notre webinaire pour approfondir ces stratégies. 

À propos de SimWell 

SimWell Consulting and Technologies est une entreprise internationale spécialisée dans la simulation, l’optimisation et la technologie des jumeaux numériques. Notre mission principale est de démocratiser la simulation à grande échelle. Nous permettons aux dirigeants et aux opérateurs de maximiser leurs ressources actuelles, d’optimiser leurs opérations et d’améliorer leurs performances grâce à la simulation.

Nous construisons des modèles de l’opération de nos clients, testons des scénarios et prédisons les performances dans un environnement sans risque.

Avec SimWell comme partenaire, votre équipe disposera des outils nécessaires pour prendre des décisions en toute confiance, optimiser vos processus et accélérer la croissance de votre entreprise

Comment ça fonctionne ?

Rédigé par : 

📌 Amit Kumar, Directeur des opérations en Inde chez SimWell 

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