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Support de formation complet sur les auteurs de base en logistique et supply chain management

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Service Level Agreement (SLA)

ILLUSTRATIONS de la définit ion d'offres de services segmentées : exemple 2

Dans cette autre entreprise présente dans la métallurgie lourde et produisant des tubes premium pour différentes industries, le service n'a jamais été une priorité bien que la relation client soit unique car les produits fabriqués sur commandes répondent toujours à des spécificités d'utilisation bien particulières. Historiquement ce qui était d'ordre 1 en lien avec les 5 objectifs contributeurs du Supply Chain Management au business tels qu'évoqués dans l'introduction de ce dossier consacré à la performance de la Supply Chain, c'était et c'est toujours l'optimisation des capacités investies eu égard au caractère très capitalistique de cette industrie. Le positionnement premium de cet acteur lui avait permis jusqu'à encore récemment à ne pas porter une attention significative ni à la valeur générée par le service, ni aux stocks et ni aux coûts logistiques dont les coûts de transport malgré les volumes considérables transportés entre les continents.

Or l'environnement économique plus difficile des secteurs industriels clients et l'arrivée sur le marché de concurrents en particulier chinois et russes ont conduit l'entreprise à identifier le service comme un élément différenciateur. Une enquête auprès des principaux commerciaux au niveau mondial a révélé au-delà de la faiblesse du service proposé aux clients une véritable opportunité pour se montrer plus sensible face à eux en termes de service et plus agressif vis-à-vis de la concurrence.

Différentes offres de service ont été définies et proposées aux cl ients en s'appuyant sur une analyse des facteurs suivants et ce, dans les différentes zones mondiales :

> la taille des commandes et leur caractère récurrent ou spot ;

> la fiabilité des prévisions sur la période de consommation et le niveau de visibilité sur les besoins ;

> le niveau de connaissance des besoins des clients et la qualité de la relation ;

> le délai souhaité ;

> le nombre de références articles ;

> le type de produits, leur niveau de technicité et le risque d'obsolescence ;

> la fréquence d'utilisation des produits par les clients et le processus de production associé soit MTO (Make-to-Order) soit MTS (Make-to-Stock).

En fonction de la typologie de ces besoins, une carte des offres logistiques a été bâtie et formalisée en combinant des services :

 > standards/basiques à la commande ;

> une offre dans le cas de commandes avec peu de références et un haut niveau d'exigence en matière de réactivité ;

> le développement de stocks communs de produits standards pour un pool de clients permettant des délais courts et des prix de vente compétitifs ;

> la mise en place de prévisions collaboratives et de plans de production et de sourcing associés ;

> la proposition de VMI comme dans le cas précédent voire de VOi (Vendor Owned lnventory).

Cet exemple montre que même dans les secteurs industriels capitalistiques comme la métallurgie, le ciment ou les matériaux de construction ou dans des secteurs où les produits ont tendance à devenir des commodités, le service a désormais été identifié comme un levier de création de valeur et de différenciation perçue par les clients.

I LLUSTRATION de la démarche d'élaboration d'une carte de service basée sur plusieurs S LA

Au-delà de la différenciation des offres de service, l'élément clé sous-jacent évoqué dans ce qui précède et que nous allons approfondir dans cet exemple de distribution de pièces de rechange automobile est celui du trade-off c'est-à-dire de la relation entre la qualité de service visée et le niveau des coûts consécutif au service produit. C'est une véritable démarche d'optimisation soutenue par une modélisation (cf. dossier 4) qui doit être entreprise. Le schéma suivant explicite le lien essentiel entre service et coût selon un lien non linéaire :

> La qualité de service, ici l'OTIF, attendue, les prévisions de volume exprimées en chiffres d'affaires et les coûts logistiques unitaires constituent les données d'entrée ;

> Des paramètres techniques tels que le nombre et les fonctionnalités de sites logistiques sont pris en compte ;

> Les données de sortie prennent la forme d'un modèle reliant la qualité de service comme variable explicative et le niveau des coûts comme résultat induit.

Dans l'exemple ci-dessous, deux business modèles ont été testés : le premier (courbe noire) prend en compte un modèle de distribution soutenu par des sites de stockage alors que le second (courbe violette) s'appuie sur un réseau logistique multiniveau combinant un stock national et des plates-formes de cross-dock en aval associé à une répartition des articles en fonction de leur rotation.

Service Level Agreement (SLA)

Dans cette société de distribution, les coûts logistiques des sites logistiques et des points de vente (transport. manutention, stock, préparation de commande) ont été ramenés au chiffre d'affaires qui est une donnée partagée au niveau des principales fonctions. Cette approche a aussi permis de valoriser et de mettre en évidence les gains associés au passage d'un business modèle donné à un autre dont les gains sur achat auprès des fournisseurs mais aussi de modéliser la croissance du chiffre d'affaires.

L'analyse des résultats montre que :

> Le coût de la qualité de service : plus la pente de la courbe augmente, plus le point supplémentaire de qualité de service coûte cher. 11 est donc essentiel de bien réfléchir avant de s'engager dans une offre de service supérieure auprès de ses clients ;

> L'impact des volumes sur le profil des amortissements des infrastructures logistiques : la courbe noire bénéficie non seulement d'un business modèle logistique différent mais aussi d'un chiffre d'affaires plus élevé. Le budget logistique est proportionnellement moins important, ce qui donne une courbe plus basse ;

> Le type d'organisation est essentiel : la situation cible ne suit pas la même loi de comportement que la situation actuelle, ceci est lié à un changement d'organisation : relocalisation des stocks, redéfinition du schéma des flux, amélioration des systèmes d'information, partenariat avec les fournisseurs ...

En synthèse, le SLA est la figure imposée incontournable de la conception de toute solution Supply Chain au sens large. L

'écoute des clients est la seule approche qui permet de prendre en compte leurs besoins et de formuler des réponses aux questions suivantes essentielles et structurantes :

> Quelles localisations géographiques pour les opérations industrielles (fabrication des produits) et logistiques (production du service) tout au long de la chaîne de valeur par rapport aux lieux de consommation ?

> Quelle est la répartition idéale de la valeur ajoutée le long de cette chaîne dans une logique économique (part relative des coûts et approche du coût complet bout en bout), financière (niveau des stocks) et fiscale (imposition relative en fonction des lieux) ?

> Quelle est la politique make or buy de ces opérations ?

> Quelle est la nature des opérations couvertes par les sites qui ont la possibilité d'intégrer sur un même lieu des fonctionnalités de plus en plus étendues en combinant les types d'opérations ?

> Quel est le niveau de flexibilité des solutions ainsi conçues et déployées et la capacité à les faire évoluer voire à en modifier complètement la nature (niveau d'agilité) ? Comme on le comprend à travers ces questions, quelle que soit la solution Supply Chain qui intègre les composantes industrielles et logistiques, en aucun cas la proximité avec les clients ne pourra être occultée et le SLA est la meilleure approche pour nourrir ce lien. Le responsable Supply Chain en tant que « propriétaire » des services ajoutés au produit se doit de conserver et de faire vivre cette proximité.

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En résumé

Réalisé � 1 Produit Date Quantité Lieu ' Capacité de réponse de la SC ' ' ' ' ' � Capacité de la SC à tenir engagement L'OTIF (« On Time ln Full ») est l'indicateur qui mesure la capacité de la Supply Chain à délivrer les commandes des clients conformément aux conditions de références qui ont été définies. Sur une période de référence, on compare pour chacune des commandes la réalisation de ces conditions et on calcule le pourcentage de ces commandes respectant ces conditions de référence pour un cl ient ou un marché donnée. Cette conformité recouvre a minima : le produit. la date, la quantité et le lieu de livraison (« commandes livrées complètes à temps ») mais elle peut recouvrir d'autres notions comme la facturation, la documentation, l'installation ... Cette notion de conformité encore appelée « Perfect Order » est à définir en fonction des attentes du marché.

Pourquoi l'utiliser ?

Objectifs

> Mesurer la capacité de la Supply Chain à pourvoir s'engager et répondre à ses différents cl ients.

> Cet indicateur est stratégique pour maintenir et capter des parts de marché : il est possible d'établir une corrélation entre l'OTIF et le gain ou la perte de chiffre d'affaires pour chaque segment cl ient.

Contexte

 L'OTIF est l'indicateur fondamental qui mesure l'efficacité client d'une Supply Chain en terme de fiabilité. C'est un indicateur composite dont il est essentiel de bien mesurer les composantes qui font l'objet de l'évaluation de performance. Sa responsabilité est partagée entre la Supply Chain, les commerciaux et les industriels. Comment l'utiliser ? Étapes Derrière l'apparente simplicité de l'indicateur, la définition précise de l'OTIF est complexe et change foncièrement la valeur de l'OTIF :

  1. Définition de la date de référence : date initiale demandée par le client (appelé OTIF-R pour Request, dans ce cas, certaines demandes où le lead time demandé "tl § n'est pas contractuel peuvent être exclues 'Ri du calcul de l'OTIF) ou date d'engagement :� par la Supply Chain (appelé OTIF-P pour .B Promise). Si le client est amené à changer :l � ces dates, la référence est remplacée par g cette nouvelle date. c ·.§
  2. Définition de la maille de mesure : mesure -5 par ligne de commande ou pour l'ensemble 8 � d'une commande du client. Dans ce dernier .; cas des pondérations peuvent être réalisée � en fonction des volumes de la commande . 1 -g
  3. Définition de tolérance de conformité c 6 pour les dates et les quantités (livraison @ à +/- 24h) ou d'une graduation de conformité en fonction de l'écart par rapport à la référence (une commande livrée avec 1 jour de retard sera évaluée à 75 %).
  4. Définition du périmètre de commandes concernées par l'OTIF (dénominateur) : inté­gration des commandes bloquées en crédit ou hors offre (code article fermé) par exemple. Méthodologie et conseils

> La définition précise de l'OTIF nécessite de partir des attentes des clients. Pour cette raison l'OTIF est mesuré par client ou par segment client (il doit être mesuré pour chacune des familles commerciales du S&OP).

> Un OTIF de 100 % est très coûteux et n'est pas nécessairement attendu : il s'agit de bien définir les objectifs d'OTIF pour chacun des segments client et produits concernés (cf. outil précédent).

> La fréquence de calcul et de suivi de l'OTIF doit devenir de plus en plus élevée : d'un suivi traditionnel en fin de mois, on passe progressivement à un suivi hebdomadaire puis quotidien afin de mieux expliquer les causes et de réagir à boucle courte.

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CAS D'APPLICATION de mesure du Lead Time

Adapté des travaux de Rajan Suri sur le Quick Response Manufacturing (QRM) Considérons le produit phare d'une usine (appelé dans la suite « PF »). Ce produit est vendu à un volume de 20 unités par jour. L'usine travaille 7 jours par semaine. Le cl ient a une attente d'un délai maximum entre sa commande et sa livraison de 5 jours calendaires. Dans le cas contraire l'entreprise n'est plus dans le marché et le client s'oriente vers un autre fournisseur. > Cette famille de produit nécessitant un long lead time de mise à disposition, un stock est constitué avant les étapes de conditionnement et d'expédition. > Le service client est en mesure de traiter les commandes client dans un délai d'environ 1 jour. À l'issue de ce traitement un ordre de prélèvement dans le stock de produits finis est réalisé. > La préparation et l'expédition de la commande prennent en moyenne 2 jours. > Le délai de transport jusqu'au point de livraison client est d'environ 2 jours.

En résumé

Assurer un niveau satisfaisant de fiabilité des prévisions est un objectif essentiel pour tout Supply Chain Manager qui doit anticiper la mobi lisation de moyens et de ressources coûteux. La mesure de la fiabilité à partir du biais a pour objectif de vérifier la qualité du processus de prévision qui dépend du choix des paramètres (horizon, maille, période) de la prévision, de celle des données, du processus impliquant une série d'acteurs et des méthodes de modé­ lisation et de calcul. Il existe plusieurs méthodes d'évaluation de la fiabilité d'une prévision et le choix de la méthode appropriée doit être fait en fonction de sa praticité d'utilisation tant au niveau des calculs que de son exploitation. Cette mesure doit être util isée dans un double souci technique et managérial. Le niveau de fiabilité dépend de l'horizon sur lequel la prévision est faite. Cet horizon est fonction des décisions qui doivent être prises au niveau tactique pour les ressources mobilisées.

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CAS : éval uation de fiabilité des prévisions

Dans cet exemple, on constate que pour la série X la MAD est plus faible mais que le biais est non nul alors que pour la série Y malgré une MAD élevée, le biais est nul. Le biais est un indicateur plus souvent utilisé car plus tactique alors que la MAD est plus opérationnelle. Éliminer le biais est une priorité car cela correspond au type d'erreurs de prévisions ayant l'impact le plus négatif.

En effet :

- Une surestimation systématique des prévisions pour assurer par exemple un meilleur niveau de service, réaliser le plan annuel malgré des changements environnementaux drastiques ou encore pour faire face à une tendance de la production à sous-produire a des conséquences très négatives sur le niveau des stocks voire sur l'accroissement de capacité comme réponse aux difficultés d'approvisionner ;

- Une sous-estimation des prévisions par exemple pour réduire les stocks ou jouer avec la capacité industrielle disponible peut conduire à des retards de livraison et à des niveaux de service non atteints.

Dans certains cas, on peut compléter les analyses précédentes par le calcul de l'adhérence du plan de la demande qui est une solution intermédiaire entre le biais et la MAD selon la formule suivante : Respect du plan de la demande exprimé en % Prévu - !Prévu - Réel! Prévu

Il est calculé au niveau de la famille S&OP une fois par mois. Dans le secteur automobile où nous l'avons vu appliqué et dans lequel la recherche de la qualité totale est la règle, l'approche est la zéro tolérance concernant un éventuel écart. Si le réel est deux fois plus important que la prévision, cet indicateur devient négatif et par convention il est ramené à une valeur nul le.

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I LLUSTRATION de l'application des outils de gestion de base à un environnement Supply Chain complexe

La complexité en Supply Chain s'apprécie en particulier par le nombre d'articles du portefeuille commercial. Dans l'exemple cidessous d'une entreprise offrant ses produits très diversifiés dans une logique BtoB vers des clients issus de secteurs industriels et de distribution très variés, la catégorisation est une obligation permettant de simplifier et de rationaliser. Mais cette catégorisation s'est accompagnée d'une rationalisation préalable du portefeuille de produits qui a permis de diviser par 2,7 le nombre de références articles en 4 ans à partir d'un référentiel articles initial de 50 000 SKU.

Dans ce cas, les 2 critères qui ont été utilisés pour effectuer une double classification Pareto sont :

- Le nombre de lignes de commandes qui permettent de prendre en compte la stabilité ou non de la demande, un nombre faible rendant l'exercice de la prévision très aléatoire et difficile ; - La valeur des produits. Le résultat de cette classification figure dans le tableau ci-dessous :

En résumé

L'utilisation d'une ressource se définit de façon simple par la part du temps où elle n'est pas inactive. On mesure l'utilisation par le ratio sur une période de temps entre la charge de travail moyenne générée par la réalisation de la demande et la capacité moyenne de la ressource. L'utilisation est mesurée aussi bien pour des ressources techniques (équipement. machine ... ) que des ressources humaines (compé­ tences ... ) pour les ressources les plus critiques (chère et/ou rare) Un équilibre est à définir entre l'utilisation des ressources critiques et le délai souhaité : plus la ressource est chargée, plus les files d'attente généreront de long délai de mise à disposition. À l'inverse, une utilisation minimum est à garantir pour rentabiliser l'investissement réalisé ...

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