Que devons-nous faire si la quantité de commande du client ne respecte pas le MOQ (quantité minimale de commande)?

Dans les achats et la gestion de la chaîne d'approvisionnement, de nombreuses entreprises rencontrent une myriade de défis, non seulement du côté de l'offre, mais plus important encore du côté de la demande. Au fil des ans, il y a eu une différenciation significative de la demande, de nombreuses industries connaissant des tailles de lots plus petites et des changements de demande plus rapides. Par conséquent, la précision des prévisions est devenue un problème critique dans la chaîne d'approvisionnement. Chaque fois que je discute de ces problèmes lors des séances de formation, de nombreux participants espèrent que les prévisions pourraient être plus précises, un peu comme une ligne de "My Oncle Yules": "Quelle surprise ce serait si Yules était sur ce bateau!" Ce que j'aimerais souligner, c'est que même si les yules étaient sur ce bateau, la précision des prévisions ne s'améliorerait pas considérablement. Par conséquent, vous ne devriez pas compter sur la précision des prévisions.

La précision des prévisions peut être améliorée, mais il arrive un point où de nouvelles améliorations deviennent de plus en plus limitées. Cela s'apparente au baseball; Une fois qu'une moyenne au bâton dépasse 30%, cela signifie un joueur professionnel qualifié. Au-delà de ce point, atteindre des moyennes plus élevées devient extrêmement difficile. Tout au long de l'histoire, les joueurs avec une moyenne au bâton supérieure à 40% peuvent être comptés d'une part. Même avec une moyenne de 40%, un nombre important de balles ne sont pas touchées. Les prévisions impliquent de prédire l'avenir, qui, tout comme un baseball lancé rapidement, est chargé d'incertitude. Comme le dit un dicton anglais, "personne n'a de boule de cristal", ce qui signifie que personne ne peut voir clairement l'avenir. Comme le dit le vieil adage, "Si nous savions ce qui se passerait trois jours à l'avance, nous pourrions tous être riches et prospères pendant mille ans." Si les prédictions de trois jours sont si incertaines, qu'en est-il de trois semaines ou trois mois? La simple vérité est que vous ne savez pas ce que vous ne savez pas. Une fois que vous avez épuisé ce que vous savez ou pourrait savoir, ce qui reste, c'est ce que vous ne savez pas, vous ne savez pas. À ce stade, vous laissez le hasard ou cherchez une alternative. Sontrairement fixer la précision des prévisions revient à vous cogner la tête à plusieurs reprises contre un mur - cela peut sembler un effort, mais il y a peu de récompense en réalité.

Avant de rechercher une alternative, réfléchissons à une question: pourquoi les prévisions? Certains pourraient dire que cela est dû à l'incertitude de la demande. Cependant, l'incertitude de la demande est une manifestation, pas l'essence. Par exemple, considérez l'eau du robinet; Parfois, votre ménage utilise plus, parfois moins. La demande est en effet incertaine, mais vous ne prévoyez jamais votre propre utilisation - parcourez le robinet, et les coulées d'eau instantanément, avec un temps de réponse de zéro. Alors, pourquoi s'embêter avec les prévisions? C'est parce qu'il y a un temps de réponse, qui implique la fabrication de produits, le transport et la livraison. Pourquoi ne pas produire des produits à l'avance et les distribuer à des points de consommation, en s'assurant que lorsque la demande survient, ils sont facilement disponibles, un peu comme l'eau du robinet? C'est là que réside la question des coûts et des risques d'inventaire. Comprendre ces points révèle que trouver une "alternative" signifie trouver des moyens de raccourcir le cycle de réponse, y compris la production, le transport et les délais de livraison. Si ce n'est pas possible, les stratégies pour atténuer les risques d'inventaire en localisant les stocks plus près de la consommation deviennent cruciaux. Tout cela relève du domaine des opérations de la chaîne d'approvisionnement. Essentiellement, les opérations de la chaîne d'approvisionnement font partie de la solution pour atteindre la précision des prévisions.

Premièrement, le raccourcissement du cycle de réponse consiste à réduire la production, le transport, la livraison et les temps d'attente pour les produits. Le raccourcissement de ce cycle signifie essentiellement accélérer à la fois les flux de produits et d'informations. La fabrication Lean, une approche largement pratiquée pendant des années, vise à accélérer les flux de produits. Par exemple, l'adoption des changements de moisissures d'une minute réduit les temps d'installation, tandis que l'utilisation de l'entretien préventif réduit les temps d'arrêt de l'équipement. La création de centres de fabrication minimise les temps d'attente pendant les processus de production. Ces efforts, de diverses manières, facilitent le flux de produits plus rapide, raccourcissant ainsi le cycle de production. Mise en œuvre des pratiques 5S sur le plancher de production - outils et matériaux de maintien dans des endroits pratiques - l'insurre des opérations plus fluide et les flux de produits plus efficaces. L'amélioration des taux de livraison des fournisseurs et d'assurer la qualité des produits réduisent également les temps d'arrêt pendant la production et le temps passé à gérer les problèmes de qualité, assurant le flux de produits en douceur. Au cours de plusieurs décennies et industries, les efforts pour accélérer les flux de produits se sont concentrés sur l'amélioration de la transformation, du transport et de la distribution, visant la vitesse, les coûts plus bas et la meilleure qualité.

Cependant, dans le cycle de réponse du produit, seule une fraction implique un mouvement réel. La plupart du temps, les produits restent stagnés lorsque les entreprises naviguent sur divers processus, à savoir les flux d'information. Malgré les efforts pour raccourcir le cycle de production, l'efficacité de la fabrication allégée est limitée car le temps pris par les flux d'information reste inchangé. Par exemple, dans certaines entreprises, les commandes des clients subissent un examen du contrat de 1 à 3 jours pour garantir la compréhension; L'approbation avant d'entrer dans un ERP prend encore 1 à 3 jours pour assurer les décisions correctes. Il faut un autre jour pour entrer dans l'ERP, puis un autre jour pour exécuter le MRP, générant enfin des commandes pour les fournisseurs. Avant d'envoyer les commandes aux fournisseurs, ils subissent des approbations supplémentaires en fonction de la valeur de la commande, qui prend à nouveau 1 à 3 jours. Une fois approuvés, les commandes sont passées sur des plateformes de trading électroniques ou envoyées par e-mail aux fournisseurs, en prenant une journée supplémentaire. Tout au long de ce processus, le flux de produits stagne alors que seuls les informations circulent. Dans certaines sociétés, il faut 2 à 3 semaines pour que les informations sur la demande atteignent le fournisseur principal. Alors que ces informations se déroulent dans la chaîne, atteignant les fournisseurs de troisième ou quatrième niveau, cinq à six semaines s'écoulent. Cela explique pourquoi les cycles de livraison pour certains produits s'étendent de trois à six mois. Les cycles de livraison plus longs augmentent la dépendance à l'égard des prévisions.

Les flux d'informations inefficaces posent un problème important. Reconnaissant cela, des efforts considérables ont été faits pour accélérer les flux d'information, tels que l'adoption des technologies de l'information et du commerce électronique pour intégrer certaines décisions dans les systèmes. L'aplatissement des structures organisationnelles pour décentraliser la prise de décision et raccourcir les cycles de décision a été une autre stratégie. Cependant, par rapport aux efforts pour accélérer le cycle de production, les améliorations du flux d'informations sont toujours insuffisantes. Cela présente une opportunité de réduire les cycles de réponse. Une amélioration holistique des processus de chaîne d'approvisionnement de bout en bout se concentre principalement sur l'amélioration des flux d'informations, les opérations de la chaîne d'approvisionnement jouant un rôle central.

Le cycle de réponse des produits ne peut pas se raccourcir infiniment en raison de lois physiques. Par exemple, quelle que soit la vitesse de transport utilisée, il faut encore au moins 10 heures pour voyager de l'Amérique du Nord à l'Asie car vous ne pouvez pas défier les lois physiques en transportant instantanément des marchandises, similaire à l'envoi d'un e-mail. Peu importe à quel point la capacité de production est maigre ou bien planifiée, l'usinage des produits utilisant des tours, des usines ou des broyeurs prend du temps. Par conséquent, il y a une limite au raccourcissement des cycles de réponse; Aller au-delà de ce seuil devient prohibitif. Cela nécessite de traiter les aspects des stocks: pouvons-nous pousser l'inventaire directement à l'endroit où la consommation se produit, un peu comme la façon dont l'eau du robinet est livrée à votre cuisine? De cette façon, lorsque la demande survient, les produits sont facilement disponibles.

Cependant, l'inventaire comporte des risques; Les stocks prolongés pourraient se déprécier, et un excédent de stock pourrait devoir être radié si la demande diminue. Comment atténuer ensuite les risques d'inventaire? C'est là que le design standardisé entre en jeu.

La conception de normalisation fonctionne à plusieurs niveaux: (1) en utilisant des composants standard industriels, qui est la forme optimale de normalisation; (2) même pour les articles personnalisés, l'utilisation de la même pièce personnalisée sur plusieurs produits constitue une forme de normalisation; (3) Bien que la conception des produits ne soit pas standardisée, la normalisation du processus de fabrication réduit la complexité de production et raccourcit les cycles de production. Les avantages de la normalisation des économies d'échelle et de la mise en commun des risques. Les avantages de l'échelle sont évidents. La mise en commun des risques est simple: plus le produit est standardisé, plus le risque de stockage des stocks est faible, car si un client n'en a pas besoin, un autre peut, réduisant ainsi la demande de prévisions précises. De même, avec plus de clients utilisant