{"id":1350,"date":"2015-02-05T16:38:23","date_gmt":"2015-02-05T15:38:23","guid":{"rendered":"http:\/\/wp.unil.ch\/hecimpact\/fr\/?p=1350"},"modified":"2023-06-13T13:40:57","modified_gmt":"2023-06-13T11:40:57","slug":"le-temps-c-est-de-largent-mesurer-la-valeur-des-delais-de-production-dans-la-supply-chain","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/hecoutreach\/fr\/le-temps-c-est-de-largent-mesurer-la-valeur-des-delais-de-production-dans-la-supply-chain\/","title":{"rendered":"Le temps, c\u2019est de l\u2019argent: mesurer la valeur des d\u00e9lais de production dans la supply chain"},"content":{"rendered":"\n

D\u00e9finir les temps de production optimaux dans une cha\u00eene d\u2019approvisionnement (supply chain) implique de r\u00e9aliser un certain nombre d\u2019arbitrages difficiles. Une nouvelle \u00e9tude rend ce calcul beaucoup plus facile, permettant aux entreprises de comprendre plus pr\u00e9cis\u00e9ment la valeur r\u00e9elle du temps de production dans la supply chain.<\/p>\n\n\n\n

Le temps, c\u2019est de l\u2019argent, n\u2019est-ce pas? Mais quelle est la r\u00e9alit\u00e9 de cette maxime populaire en mati\u00e8re de gestion de la cha\u00eene d\u2019approvisionnement? Au cours des ann\u00e9es 1980, le temps \u00e9tait consid\u00e9r\u00e9 comme l\u2019une des principales armes dans la bataille pour la supr\u00e9matie de l\u2019entreprise. Le Boston Consulting Group d\u00e9fendait la concurrence bas\u00e9e sur le temps, la Harvard Business Review publiait un article intitul\u00e9 \u00ab\u00a0Time – The Next Source of Competitive Advantage\u00a0\u00bb (Le temps, prochaine source d\u2019avantage concurrentiel). En g\u00e9rant leur supply chain, les soci\u00e9t\u00e9s prenaient le pas sur leurs rivales en r\u00e9duisant leurs cha\u00eenes d\u2019approvisionnement, minimisant ainsi les d\u00e9lais qui s\u00e9parent la production de la livraison.<\/p>\n\n\n\n

Et puis, le doute a commenc\u00e9 \u00e0 s’installer. Dans de nombreux cas, les cha\u00eenes logistiques semblaient s\u2019allonger, se r\u00e9pandant autour du globe, avec des d\u00e9lais de r\u00e9alisation de plus en plus longs. La question s\u2019est encore compliqu\u00e9e lorsque certains ont sugg\u00e9r\u00e9 que la valeur du temps d\u00e9pendait du type de produit.<\/p>\n\n\n\n

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Dans le cas de produits dits \u00ab\u00a0innovants\u00a0\u00bb et de demande volatile, le d\u00e9fi consiste \u00e0 accro\u00eetre la flexibilit\u00e9 et \u00e0 r\u00e9duire les temps de r\u00e9ponse au march\u00e9, afin que le client obtienne ce qu\u2019il veut, quand il veut.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Le temps \u00e9tait toujours consid\u00e9r\u00e9 comme une valeur importante pour les produits \u00e0 forte marge r\u00e9pondant \u00e0 une demande volatile (qualifi\u00e9s \u00ab\u00a0d\u2019innovants\u00a0\u00bb dans un article de r\u00e9flexion de Marshall Fisher, de l\u2019universit\u00e9 de Wharton). La volatilit\u00e9 de la demande signifie qu\u2019il existe toujours un risque d\u2019inad\u00e9quation entre offre et demande.  Une demande insuffisante laisse \u00e0 l\u2019entreprise un stock \u00e0 brader pour l\u2019\u00e9couler; trop de demande, et l\u2019entreprise est en rupture de stock, renonce \u00e0 certaines ventes et m\u00e9contente ses clients. Dans ce cas, la r\u00e9duction des co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 l\u2019inad\u00e9quation devrait donc s\u2019av\u00e9rer payante. Le d\u00e9fi consiste \u00e0 accro\u00eetre la flexibilit\u00e9 et \u00e0 r\u00e9duire les temps de r\u00e9ponse au march\u00e9, afin que le client obtienne ce qu\u2019il veut, quand il veut. Des d\u00e9lais de production plus courts devraient faire la diff\u00e9rence. Le temps est pr\u00e9cieux.<\/p>\n\n\n\n

Pourtant, pour ce que Fisher qualifiait de produits \u00ab\u00a0fonctionnels\u00a0\u00bb (soit des produits avec une demande stable et pr\u00e9visible, et une longue dur\u00e9e de vie), le temps avait une moindre importance. Dans le cas d’une demande constante, optimiser la supply chain et minimiser les co\u00fbts physiques li\u00e9s \u00e0 la transformation, au stockage et au transport, auront plus d’impact sur les b\u00e9n\u00e9fices qu\u2019une r\u00e9duction des temps de production.<\/p>\n\n\n\n

En cons\u00e9quence, les \u00e9tudes se sont attach\u00e9es \u00e0 cat\u00e9goriser les produits comme \u00ab\u00a0fonctionnels\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0innovants\u00a0\u00bb. Les soci\u00e9t\u00e9s se sont efforc\u00e9es de cr\u00e9er des cha\u00eenes d\u2019approvisionnement allong\u00e9es, mais tr\u00e8s efficaces pour les produits fonctionnels. Les avantages per\u00e7us, en termes de co\u00fbts, de cha\u00eenes d\u2019approvisionnement allong\u00e9es, ont conduit les entreprises \u00e0 chercher \u00e0 \u00e9liminer la volatilit\u00e9 de la demande (en n\u00e9gligeant la valeur du temps) par l\u2019anticipation, la modularisation et la normalisation.<\/p>\n\n\n\n

Quoi qu\u2019il en soit, les apparences peuvent \u00eatre trompeuses. Les produits ne peuvent pas toujours \u00eatre cat\u00e9goriquement r\u00e9pertori\u00e9s comme \u00ab\u00a0fonctionnels\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0innovants\u00a0\u00bb. Les managers ont du mal, en se servant des indications qualitatives disponibles, \u00e0 \u00e9valuer l\u2019impact d’une d\u00e9cision de rapprocher la production du march\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

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\"CDF<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Pr\u00e9sentation de l’outil CDF:
\u00bb Regardez la vid\u00e9o (en anglais)<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Aujourd\u2019hui, une nouvelle \u00e9tude remet la question du temps au c\u0153ur du d\u00e9bat; m\u00eame pour les produits qui semblent \u00eatre purement fonctionnels. OpLab, dirig\u00e9 par Suzanne de Treville, professeure en gestion des op\u00e9rations \u00e0 HEC Lausanne, Universit\u00e9 de Lausanne, a d\u00e9velopp\u00e9 des outils de finance quantitative qui permettent de calculer, dans le cas d’un produit faisant partie d’une cha\u00eene d’approvisionnement \u00e9tendue, la r\u00e9duction de prix \u00e0 appliquer afin de compenser les co\u00fbts de l’inad\u00e9quation due \u00e0 un temps de production plus long.<\/p>\n\n\n\n

La valeur r\u00e9elle des d\u00e9lais de production<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dans un article publi\u00e9 dans le Journal of Operations Management<\/em>, Suzanne de Treville et ses coll\u00e8gues d\u00e9crivent l\u2019application de ces outils de finance quantitative aux cha\u00eenes d\u2019approvisionnement de trois firmes internationales: Nissan Europe, GSK Vaccines et Nestl\u00e9 Suisse.<\/p>\n\n\n\n

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Les r\u00e9sultats d\u2019OpLab ont amen\u00e9 la direction g\u00e9n\u00e9rale \u00e0 s\u2019interroger pour la premi\u00e8re fois sur le gel du calendrier de production.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Nissan Europe applique la pratique traditionnelle de production all\u00e9g\u00e9e consistant \u00e0 geler le calendrier de production trois semaines avant la production finale, afin d\u2019optimiser le processus d\u2019assemblage. Cela est cens\u00e9 diminuer les co\u00fbts de production de 1 \u00e0 2%. Cependant, l\u2019application des outils d’OpLab a montr\u00e9 que ce gel du calendrier n\u2019\u00e9tait probablement pas justifi\u00e9 en termes de co\u00fbts, \u00e9tant donn\u00e9 le niveau pr\u00e9visible des co\u00fbts d\u2019inad\u00e9quation. Les r\u00e9sultats d’OpLab ont amen\u00e9 la direction g\u00e9n\u00e9rale \u00e0 s\u2019interroger pour la premi\u00e8re fois sur le gel du calendrier de production, ouvrant la voie \u00e0 de nouvelles perspectives en mati\u00e8re de personnalisation et de production locale.<\/p>\n\n\n\n

GSK Vaccines exploitait ses cha\u00eenes d\u2019approvisionnement de fa\u00e7on \u00e0 minimiser les co\u00fbts de production: tr\u00e8s forte utilisation des capacit\u00e9s et allongement de la cha\u00eene d\u2019approvisionnement afin de permettre \u00e0 la production d\u2019\u00eatre r\u00e9alis\u00e9e sur le site le plus efficace. En cons\u00e9quence, les temps de r\u00e9alisation de l\u2019op\u00e9ration de conditionnement pouvaient atteindre en moyenne dix mois. Une grande partie des activit\u00e9s de GSK se d\u00e9roulent cependant dans le cadre d\u2019un appel d\u2019offres, pour lequel GSK ne re\u00e7oit confirmation  que deux mois avant la livraison. La production devait donc d\u00e9marrer bien avant que le r\u00e9sultat de l\u2019appel d\u2019offres ne soit connu, avec un risque identique de gain ou de perte au moment du lancement de la production. Les outils d\u2019OpLab ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour quantifier les co\u00fbts de ces longs d\u00e9lais de production. La r\u00e9duction du d\u00e9lai de r\u00e9alisation est ainsi devenue une priorit\u00e9 pour la direction. L\u2019objectif \u00e9tant d’obtenir un d\u00e9lai de r\u00e9alisation moyen \u00e0 deux mois pour les produits soumis \u00e0 appel d\u2019offre, afin que la production soit consacr\u00e9e \u00e0 une commande sp\u00e9cifique une fois la confirmation communiqu\u00e9e \u00e0 la direction.<\/p>\n\n\n\n

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les r\u00e9sultats ont d\u00e9montr\u00e9 \u00e0 la direction que les campagnes promotionnelles \u00e9taient susceptibles de r\u00e9duire les profits.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Chez Nestl\u00e9 Suisse, un produit fonctionnel par essence s\u2019est r\u00e9v\u00e9l\u00e9, de fa\u00e7on assez surprenante, \u00eatre responsable d\u2019importantes inad\u00e9quations entre l\u2019offre et la demande, pr\u00e8s de la moiti\u00e9 de sa production devant \u00eatre r\u00e9cup\u00e9r\u00e9e. L\u2019outil OpLab a \u00e9t\u00e9 d\u00e9ploy\u00e9 pour tenter de comprendre pourquoi les co\u00fbts d\u2019inad\u00e9quation \u00e9taient si \u00e9lev\u00e9s. Bien que le produit ait une longue dur\u00e9e de conservation et r\u00e9ponde \u00e0 une demande stable, les campagnes promotionnelles faisaient varier la demande dans le temps, accroissant sensiblement sa volatilit\u00e9. Ces r\u00e9sultats ont montr\u00e9 que les campagnes promotionnelles augmentaient de fa\u00e7on importante les co\u00fbts du d\u00e9lai de r\u00e9alisation de ce produit, qui ne se comportait plus, d\u00e8s lors, comme un produit fonctionnel. Le co\u00fbt de production avec un d\u00e9lai de r\u00e9alisation long aurait d\u00fb \u00eatre au minimum deux fois moins \u00e9lev\u00e9 que celui dont la production n\u2019\u00e9tait engag\u00e9e qu\u2019une fois la demande connue. Les \u00e9conomies de co\u00fbts \u00e9tant consid\u00e9rablement plus modestes, les r\u00e9sultats ont d\u00e9montr\u00e9 \u00e0 la direction que les campagnes promotionnelles \u00e9taient susceptibles de r\u00e9duire les profits.<\/p>\n\n\n\n

Dans ces trois entreprises, les d\u00e9lais de production se sont av\u00e9r\u00e9s plus co\u00fbteux que ce qui \u00e9tait attendu. HEC Lausanne met aujourd’hui gratuitement \u00e0 disposition l’outil d\u00e9crit dans cet article<\/a>, au titre de service public. Cet outil permet aux responsables de cha\u00eenes d\u2019approvisionnement d\u2019obtenir une vision plus pr\u00e9cise de la relation entre la demande et le temps, ind\u00e9pendamment du fait que le produit concern\u00e9 soit consid\u00e9r\u00e9 comme \u00ab\u00a0fonctionnel\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0innovant\u00a0\u00bb. Cela devrait \u00e9galement leur permettre de trancher plus facilement entre flexibilit\u00e9 et efficacit\u00e9, en int\u00e9grant la valeur du temps comme facteur de l\u2019avantage concurrentiel.<\/p>\n\n\n\n

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Apprenez-en plus sur l’outil Cost Differential dans cette vid\u00e9o<\/a> (en anglais) ou testez-le directement sur: https:\/\/cdf-oplab.unil.ch<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Lire le document de recherche original: Valuing Lead Time<\/a>, Suzanne de Treville, Isik Bicer, Val\u00e9rie Chavez-Demoulin, Verena Hagspiel, Norman Sch\u00fcrhoff, Christophe Tasserit, Stefan Wager.<\/p>\n\n\n\n

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Cr\u00e9dit photo: Robert Scoble \/ Flickr CC<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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