Plan Industriel & Commercial

On a vu précédemment que la gestion de l'entreprise se présente comme un tout indivisible. Mais chaque jour est prise une multitude de décisions qui entraînent un certain nombre de résultats. Aussi il importe de les distinguer selon leur niveau d'importance. Les différentes décisions prises ont en effet des influences diverses sur la réalisation des objectifs de l'entreprise.

La vision actuelle des problèmes de stratégie d'entreprise apparente l'établissement du plan de production à une décision « tactique » prise par la direction générale. Ne pas faire de prévision au niveau de la direction générale consiste alors à déléguer cette prise de décision à des niveaux subalternes dans l'organisation de l'entreprise. L'information disponible à ce niveau est alors moindre et, conformément au principe d'un système considéré comme un tout, le risque d'erreur augmente de par la moindre qualité de l'information disponible. De plus, nier l'importance de la prévision équivaut alors à ignorer la hiérarchie des ordonnancements.

Le plan directeur est alors le résultat d'une négociation entre les différents secteurs d'activité de l'entreprise. Il doit permettre de mettre en accord les objectifs commerciaux et les moyens tant techniques que financiers de l'entreprise. Il en résulte des décisions d'investissements dans tous les domaines. En tant que tel, le plan industriel et commercial n'est pas une prévision. Il résulte d'un certain nombre d'arbitrages et de calculs pour lesquels les prévisions de vente sont des données d'entrée des calculs.

Deux principes fondamentaux se retrouvent à la base de tout plan de production : l'extrapolation et l'évaluation.

L'évaluation utilise les renseignements acquis sur les tendances futures par les services commerciaux et marketing.

L'extrapolation consiste à exploiter les renseignements passés, c'est-à-dire, de manière générale :

• à recueillir les données sur le passé (notion d'historique) ;
• à imaginer que la tendance (le trend) représentée par ces données dans le passé va se reproduire dans l'avenir. Pour cela on pondère ces données (« lissage » de l'historique) en tenant compte de leur âge (plus la donnée est âgée et moins elle a de poids) et leur état (exceptionnel ou non ; élimination des anomalies).

Bien que l'extrapolation apparaisse comme beaucoup plus scientifique, donc séduisante pour un esprit scientifique, elle n'est pourtant pas forcément la méthode qui donnera les meilleurs résultats, puisqu'elle est basée sur une démarche probable.

Les difficultés pratiques sont de trois ordres :

• la demande à satisfaire se révèle le plus souvent irrégulière, voire saisonnière ;
• le directeur de production doit s'accommoder d'un nombre croissant de rigidités. Les possibilités d'aménager la capacité de production à court terme s'amenuisent avec l'évolution du contexte socio-économique ;
• les délais techniques, incompressibles, de mise en œuvre des moyens industriels sont très longs :
  • délais d'installation de nouveaux matériels ;
  • formation du personnel et bouleversement des plannings d'atelier ;
  • disponibilité de la sous-traitance ;
  • délais d'approvisionnement en matières et composants.

Il est important d'établir une relation avec la gestion commerciale pour l'obtention des données passées, ainsi que pour la vérification du modèle et sa remise en cause.

Notre objectif est de démontrer comment l'ERP SQUALP peut, de manière pratique, à l'échelle de l'entreprise intégrée, élaborer un plan directeur puis un plan de production. C'est pourquoi nous n'avons pas voulu entrer dans le détail des méthodes mathématiques ou algébriques utilisées.

Afin de répondre aux nécessités de fiabilité de l'information obtenue directement de tous les services de l'entreprise, il a été imaginé plusieurs modes de calculs :

• additifs ou multiplicatifs ;
• modèles avec ou sans tendances, connus sous le nom de « séries chronologiques ».

Cette méthode consiste à faire la moyenne arithmétique d'un nombre de périodes donné puis, à chaque changement de période, à supprimer la plus ancienne période et à la remplacer par la nouvelle période connue.

Elle cherche à se délivrer des inconvénients énoncés ci-dessus. Dans un lissage exponentiel, on établit la prévision du mois suivant en corrigeant la dernière prévision par une partie de l'écart entre celle-ci et la réalisation.

L'évaluation, ou méthode Delphi, appliquée par l'ERP SQUALP, combine le passé et les indicateurs subjectifs sur l'avenir. Ainsi, par exemple, on demandera à chaque représentant d'un secteur commercial les volumes qu'il estime pouvoir vendre dans les périodes considérées, pour chaque produit ou famille de produits introduits dans le plan directeur. À l'aide des volumes intégrés dans le plan, on bâtira 3 hypothèses :

• la première hypothèse basse (A), dite pessimiste ;
• la deuxième hypothèse haute (B), dite optimiste ;
• la troisième hypothèse réaliste (C), dite cible.

Il existe une corrélation entre ces trois hypothèses, d'où la possibilité d'obtenir la moyenne statistique M et l'écart type S :

Dans une loi normale, la probabilité de se retrouver en dehors d'un intervalle de trois écarts types de part et d'autre de la moyenne n'est que de 0,0026.

Dans ce type de distribution, la moyenne statistique M se trouve au tiers de l'intervalle séparant le Mode C (ou valeur la plus probable) de la médiane (A + B) / 2. On a alors :

C'est-à-dire :

Une part importante des entreprises livrent leurs clients de manière irrégulière en fonction de certaines périodes de l'année. Ce phénomène est appelé saisonnalité. Pour prévoir les sorties sur une période particulière de l'année, on séparera les ventes principales, c'est-à-dire celles qui suivent la tendance (le trend), des ventes particulières liées à la période (ventes saisonnières). On déduira alors des coefficients saisonniers. La prévision est ainsi décomposée en une droite et des prévisions autour de cette droite.

Pour calculer les paramètres de la droite de tendance, d'équation y = ax + b, on utilise la méthode des moindres écarts. Cette méthode vise à minimiser les écarts entre les données et les points de la droite correspondante de même abscisse.

Les coefficients saisonniers sont égaux au rapport entre la moyenne brute et la moyenne de tendance pour chacune des périodes (mois) considérées.

En toute logique, la droite de tendance doit être recalculée à chaque période nouvelle. En pratique, on ne refera le calcul que si la « moyenne de tendance » constatée et celle prévue divergent sensiblement. On recalculera toujours la droite de tendance sur un cycle (année) complet. Au démarrage d'un tel calcul, on ne possède pas de données sur une période. Il sera alors impossible de se fier aux résultats pendant cette période de démarrage.

Il est important de bien comprendre la logique sous-jacente exposée dans le présent modèle conceptuel et la réalité de l'entreprise. Ceci donnera l'aptitude à valider ou à contester la méthode Delphi de prévision retenue par l'ERP SQUALP en fonctionnement au sein des entreprises industrielles.

La première entrée du plan est constituée de tous les éléments calculés. S'il est facile, avec les méthodes exposées et appliquées par l'ERP SQUALP, au niveau de la prévision des ventes qui constitue le point d'entrée par article, la difficulté de ce calcul du plan réside dans le volume des informations à traiter. La plupart des entreprises qui disposent de plusieurs milliers d'articles font le choix de faire des calculs pour l'obtention du plan par familles d'articles pour diminuer le volume, tout en perdant la finesse des précisions liées à l'article. À notre avis, il est plus judicieux de faire des calculs par article, plus détaillés au niveau des paramètres de gestion (stocks mini et maxi), puis d'effectuer des synthèses de regroupement par thème pour faciliter l'analyse et la validation du plan par la Direction Générale.

À partir des informations de la phase précédente, on déduit par le calcul, et une méthode très proche du Calcul des Besoins Nets (CBN), les prévisions de fabrication et d'approvisionnements sur l'ensemble des articles de l'entreprise, en tenant compte de leur niveau de vie phase par phase (Industrialisation, Croissance, Déclin) que l'ERP SQUALP fournira aisément.

Avant de lancer le calcul, on procède à la vérification des prévisions de fabrication qui vont permettre de calculer les charges prévisionnelles, soit par usine ou atelier, soit au niveau des sections de charges des capacités prévisionnelles, mois par mois. Elles permettent de prendre des décisions stratégiques : soit de faire de nouveaux investissements (capacités insuffisantes), soit de mettre en disponibilité les ressources (hommes, machines) n'ayant pas de besoins de fabrication.