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Le Bon sens de la logistique"Le Bon sens de la logistique"
Extraits de l'ouvrage d'Etienne Gancel
Editions Publibook


Introduction

La logistique est l’activité ayant pour but la bonne gestion des flux physiques de marchandises entre les acteurs économiques ou entre des entités plus petites, que l’on peut décrire au sein de ceux-ci. La logistique est liée à l’information. Or, les techniques de l’information ayant évolué plus rapidement que toutes les autres ces dernières années ou décennies, la logistique s’est structurée en une science moderne en évolution rapide.

La logistique utilise de l’information et génère de l’information sous forme d’ordres, d’objectifs et de statistiques. Les informations nourrissant le management logistique sont des besoins exprimés par des clients et des informations concernant les stocks et capacités de production, liées à une échelle de temps. Ces données sont dépendantes d’un nombre de paramètres très divers, indépendants ou inter agissant les uns sur les autres. Elles sont donc modélisables par des lois statistiques décrivant leur occurrence aléatoire. Cet aspect hasardeux des phénomènes renforce le caractère excitant de cette science, d’autant plus que les systèmes d’information sont maintenant capables de traiter un nombre inimaginable de données et donc, de mettre à notre disposition des outils statistiques évolués.

De quoi parlerons-nous ?

La logistique est un grand domaine. La partie qui nous intéressera est celle relative à l’organisation et aux calculs, lesquels peuvent souffrir d’un peu plus de complexité, maintenant que nous sommes assistés par l’informatique, si le résultat est une meilleure maîtrise des phénomènes aléatoires qui s’y rapportent. Le terme « logistique » vient d’ailleurs du mot grec logistikos qui signifie « relatif au calcul ». Lorsque l’on sait bien calculer, on sait bien modéliser et nous en profiterons pour tirer des conclusions de ces modèles, qui participeront à une meilleure approche stratégique de l’organisation industrielle et commerciale. En effet, derrière le mot logistique est toujours sousentendue une dimension pratique. Nous approfondirons également quelques concepts innovants et étendrons la réflexion au plus large, le domaine de la mondialisation, comme à l’analyse microscopique de ce qui se doit se passer au coeur des machines et systèmes

À un bout de la chaîne – en anglais, on parle bien de supply chain – se trouve le domaine des prévisions de ventes ou de consommation. En fait, il s’agit de déterminer ce qui va se passer à l’autre bout de la chaîne et qui va guider nos décisions tout au long du processus. Par analogie avec le flot d’une rivière, l’extrémité où se passe la consommation est appelée l’aval.
En amont, se posent les problèmes d’approvisionnement. De même que l’on peut identifier plusieurs niveaux de consommation, en aval, on peut étudier plusieurs niveaux d’approvisionnement en amont, et comme sur le cours d’une rivière, ce qui est en aval d’un point est en amont d’autres points. Ce qui se passe en amont influe sur l’aval, et vice versa de préférence.
Tout au long de la chaîne, se trouvent, en général des stocks ou en-cours. Tout comme les bras morts d’une rivière, leur existence est souvent l’expression de dysfonctionnements ou d’aléas historiques. Par exemple, un équipement de production en panne génère un stock en son amont, si le flux ne peut être stoppé temporairement. Une grève des transports a le même effet. Mais, fort heureusement des stocks ont parfois été installés volontairement, comme les barrages sur une rivière, pour justement faire face à ce genre d’imprévu. Par exemple, en aval d’un système de transport pouvant être gravement perturbé par des impondérables.
Cette probabilité étant perçue, ou parfaitement connue, le problème reste de savoir quelle quantité raisonnable il faut mettre en stock, ici ou là.

Tous ces problèmes ont une solution, à condition toutefois, que l’on sache ce que l’on veut. En même temps que l’on admet que ces problématiques sont supportées par des lois de probabilités et de statistiques, on accepte qu’il reste toujours une probabilité, même infinitésimale, que les phénomènes prennent une ampleur au-delà de ce que l’on a retenu dans nos hypothèses de calcul.

Par exemple, si l’on vend des chaussures et que l’on a modélisé le profil de sa clientèle féminine comme chaussant, en moyenne du 39, distribué selon une loi normale autour de cette moyenne, avec un écart type de 1.35 pointure, alors on approvisionnera des modèles selon une gamme de dimensions correspondant au public que l’on veut atteindre. Si l’on veut satisfaire 99 % des clientes, il faudra approvisionner environ 3 % de chaque modèle en pointure 36, et autant en pointure 42. Si l’on a prévu de n’acheter, en tout que dix paires de chaque modèle, car on veut attirer un public plus large avec un choix de modèles plus grand, il faudra se contenter de ne satisfaire qu’au mieux 90 % des clientes, avec un modèle en 37, un en 41, et deux de chacune des autres pointures intermédiaires de chaque modèle. Pour tous les problèmes que l’on se propose d’étudier, sachant ce que l’on veut (99 %, 90 % de couverture des besoins, ou un grand choix de modèles), on pourra déterminer les règles à suivre, mais il faudra accepter quelques défaillances, même en suivant ces règles, qui seront le fait des situations que l’on a décidé de ne pas couvrir.

Alors, anticiper et gérer le hasard, pourquoi pas ? Si l’on accepte ses caprices après les avoir évalués par la détermination statistique, pour en diminuer l’impact.




Chapitre 4. Synthèse en neuf principes de base

1. Utiliser les données passées, qui ont l’avantage d’une certitude indiscutable, pour prendre les décisions concernant le futur

Évidemment, lorsqu’elles peuvent être enrichies des résultats d’une analyse prospective du futur, c’est mieux, mais le passé sur une période assez longue instruit plus sûrement que les prévisions données par des individus.
Ceux-ci peuvent être enclins à vouloir agir sur le futur, ou par intérêt quelconque, à en minimiser ou maximiser les évolutions. Ils peuvent aussi, tout simplement, se tromper – L’erreur est humaine – Ou prendre leurs désirs pour des réalités.

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Chapitre 5. La supply chain, élément de décision stratégique (ou illustration des neuf principes de base)

Les chapitres précédents avaient pour but d’optimiser les indicateurs de performance de la supply chain, dans un environnement donné d’approvisionnement et de ventes.
C’est-à-dire trouver le meilleur compromis entre l’assurance d’un taux de service performant aux clients, des stocks faibles tout au long de la chaîne, et des approvisionnements les plus constants possible.

Nous allons maintenant utiliser les résultats de cette étude pour optimiser l’environnement et agir ainsi, plus en amont encore, sur les conditions dans lesquelles sera bâtie la supply chain pour lui garantir le contexte le plus favorable à la performance. Évidemment, il peut paraître ambitieux de vouloir agir sur l’environnement. Quel logisticien a le pouvoir d’empêcher des grèves chez ses fournisseurs, de faire en sorte que les produits soient vendus selon un flux régulier, ou de diviser par trois les délais de livraison ?
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