La prévision de la demande dans la chaîne d’approvisionnement

La prévision de la demande est une technique de planification qui permet d’anticiper les besoins du marché. En effet, être en mesure de répondre à la demande de produits ou de services de la part des consommateurs peut faire la différence entre le succès et l’échec d’une entreprise. C’est pourquoi il est essentiel de bien comprendre les facteurs ayant une influence sur la prévision de la demande et les méthodes de calcul.

Qu’est-ce que la prévision de la demande ?

La prévision de la demande est le processus d’analyse prédictive par lequel les entreprises estiment les quantités de produits que leurs clients actuels ou futurs commanderont, afin d’y répondre. Ces estimations permettent d’anticiper le comportement et les décisions du consommateur sur la base de données historiques et d’autres informations.

Avant de procéder à cette analyse fondamentale pour l’activité des entreprises, il faut prendre en compte plusieurs éléments, notamment l’évolution historique des ventes, la période de l’année, le marché, les réglementations sectorielles et le contexte économique locale et mondiale. Le calcul du volume des ventes prévu pour une période donnée permet d’optimiser le processus de production et d’approvisionnement.

Avantages de la prévision de la demande

Ces prévisions aident les chefs d’entreprise et les décideurs à améliorer leurs stratégies par la planification de la production et de la distribution. Voici leurs avantages :

• Négociation de meilleurs contrats avec les fournisseurs.
• Réduction des stocks excessifs grâce aux volumes optimaux, évitant ainsi la péremption et la détérioration des produits.
• Identification et gestion améliorée des contraintes et des goulets d’étranglement.
• Prise de décisions financières judicieuses en matière de personnel ou d’investissements.
• Élaboration de stratégies de marketing plus précises et plus ciblées.
• Anticipation aux évolutions des préférences des consommateurs.
• Rationalisation du fonctionnement des départements tels que les ventes, le service client ou les ressources humaines.

Quels facteurs influencent la prévision de la demande ?

La prévision de la demande est soumise à certains facteurs susceptibles de l’altérer. On en distingue généralement deux catégories : les facteurs externes et les facteurs internes.

• Facteurs externes. Sont compris dans cette catégorie la situation du marché, les revenus des consommateurs, le taux d’emploi, les lois et les réglementations, et des aspects sociaux tels que la culture, la mode ou les tendances.
• Facteurs internes. Les décisions prises en interne peuvent également affecter la demande. La disponibilité des produits ou des services, leur prix et leur qualité, le service au client et les promotions proposées en sont quelques exemples évidents.

Pourquoi la prévision de la demande est-elle importante dans la chaîne d’approvisionnement ?

L’un des meilleurs moyens d’assurer le bon fonctionnement de la chaîne d’approvisionnement consiste en l’élaboration d’une prévision de la demande. Cette analyse contribue à la bonne gestion des stocks, à la planification de la capacité de stockage nécessaire et à l’affectation des ressources.

Lorsque les prévisions sont précises, il est plus facile d’utiliser les bonnes références et d’élaborer une meilleure stratégie d’emplacement des produits tels que les matières premières ou les produits finis. Cela implique également une disponibilité accrue des stocks et permet de fixer des prix conformes aux attentes des clients. Par exemple, une entreprise peut s’appuyer sur des rapports de prévision de la demande pour approvisionner convenablement chacun de ses magasins.

Quelles sont les méthodes de calcul de la demande prévisionnelle ?

Il existe trois groupes principaux de techniques pour réaliser une prévision de la demande :

• Prévisions qualitatives et quantitatives.
• Analyse de séries chronologiques.
• Modèles de causalité.

Prévisions qualitatives

Elles sont basées sur des facteurs subjectifs tels que les tendances ou l’avis du client. Moins rigoureuses que les prévisions quantitatives, elle peut toutefois être utilisée en l’absence d’informations préalables, d’où son intérêt dans le contexte d’un nouveau produit.

• Méthode Delphi. Il s’agit d’une technique selon laquelle les prévisions sont établies à partir d’un recueil d’estimations d’experts. Offrant des résultats plus précis que les prédictions individuelles, son principe est d’éviter les biais.
• Études de marché. Elles comprennent des rapports sur l’expérience client, des études de cas et des focus groups ou groupes de discussion.
• Consensus d’un panel d’experts. Des données et des avis d’un comité d’experts sont recueillis, ils votent ensuite sur le sujet traité et prennent une décision ou font une recommandation.
• Prospective visionnaire. Un groupe de spécialistes partage ses visions de l’avenir dans un rapport afin de prendre des décisions.
• Analogie historique. Il s’agit d’examiner les événements du passé pour identifier ce qui pourrait se produire à l’avenir.

Prévisions quantitatives

Elle s’appuie sur des statistiques et des indicateurs objectifs. Très pratique pour l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et pour la planification des stocks et des ventes à court et à long terme.

• Prévision naïve. Elle se sert des données historiques pour anticiper l’avenir, sans tenir compte des nouvelles tendances ou des nouveaux événements.
• Prévision saisonnière. Elle utilise des chiffres saisonniers historiques, mais est parfois soumise à des événements tels que d’éventuels ralentissements économiques ou la disponibilité des références.
• Taux de croissance historique. Même si les performances antérieures ne garantissent pas les résultats futurs, cette méthode permet souvent d’analyser la croissance d’une entreprise au cours des cinq dernières années et peut fournir des informations de grande valeur.
• Régression linéaire. C’est un processus permettant d’identifier, à partir d’un ensemble de points, une relation de cause à effet entre une variable et un résultat. Il est ainsi possible de vérifier, par exemple, combien d’appels commerciaux ont abouti à une vente.

Une autre technique de prévision quantitative est la méthode des moyennes simples ou des mesures simples. Elle consiste à calculer un stock de sécurité ou un stock minimum pour répondre aux commandes. La formule de calcul est la suivante :

Où DLM est le délai maximum de livraison, calculé en tenant compte des éventuels retards ; DNL est le délai normal de livraison ; et DM est la demande moyenne prévue pour un produit donné, calculée en divisant le nombre d’unités par le nombre de jours.

Analyse de séries chronologiques

La prévision d’une demande potentielle se fait à partir de données portant sur plusieurs années. Celles-ci doivent être de qualité et correspondre à un schéma clair et cohérent.

• Moyenne mobile. Une série de valeurs exprimées en fonction du temps est lissée sur un graphique. Sa direction indique la tendance.
• Lissage exponentiel. Sur le même principe que la moyenne mobile, des pondérations décroissantes sont attribuées au fur et à mesure que les informations deviennent obsolètes, les informations plus récentes sont donc valorisées.
• Projection de tendances. Permet d’identifier les tendances ou les événements futurs par extrapolation des chiffres historiques.

Modèle de causalité

Ce groupe comprend les outils de prévision les plus perfectionnés et adaptés au long terme.

• Modèle de régression. C’est une technique statistique qui définit une ligne pour mesurer la relation entre deux variables.
• Modèle économétrique. Il s’agit d’un modèle économique basé sur des hypothèses formulées à partir de données historiques.
• Enquête sur les intentions d’achat. Elle permet de prendre des décisions de management et de marketing ou d’identifier des opportunités au sein de l’entreprise.
• Modèle input-output. C’est l’un des modèles le plus utilisés, il analyse l’interdépendance des industries dans une économie.
• Analyse du cycle de vie du produit. Elle porte sur la totalité des éléments, des matières premières aux déchets. 

Comment améliorer la précision dans la prévision de la demande ?

Il n’est pas toujours simple de réussir les prévisions de la demande, c’est pourquoi des outils numériques sont mis à la disposition des entreprises pour leur faciliter le travail. La digitalisation de la gestion des stocks, c’est-à-dire la collecte d’informations sur les flux de marchandises au sein des installations, fournit des données sur la rotation des produits. À l’aide d’un logiciel de gestion d’entrepôt (WMS), vous pouvez connaître à tout moment la nature de vos stocks, leur provenance, leur emplacement et leur destination, et ce, avec une visibilité en temps réel.

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