Comment les délais de livraison des fournisseurs affectent vos prévisions de stocks

La plupart des calculs de point de commande traitent le délai de livraison comme un nombre fixe que vous branchez une seule fois. Demandez à un commerçant quel est le délai de livraison de son fournisseur et il vous donnera généralement le numéro du dernier e-mail, et non le numéro que ses huit dernières commandes ont réellement pris.

Pourquoi les délais brisent les prévisions

Leformule de point de commandeet leformule du niveau de stock cibleles deux utilisent le délai de livraison de la même manière : les ventes quotidiennes moyennes × le délai de livraison correspond à la demande dont vous avez besoin avant l'arrivée de la prochaine expédition. Si vous vous trompez de délai de livraison, tout ce qui est construit dessus est faux dans la même marge, même si vos prévisions de ventes étaient parfaites.

L'échec est silencieux. Un fournisseur qui prenait 10 jours auparavant et qui prend maintenant 18 jours n'envoie pas de notification : vous découvrez quand le stock de sécurité qui était censé servir de tampon devient le seul stock restant, quelques jours avant l'arrivée effective de l'expédition.

Mesurer le délai réel

Commencez par votre propre historique de bons de commande, et non par le numéro indiqué par le fournisseur. Pour chacune des 8 à 10 dernières commandes sur un SKU, enregistrez la date à laquelle vous avez passé la commande et la date à laquelle elle a été entièrement reçue et disponible à la vente. Faites la moyenne de ces écarts : c'est votre délai de livraison réel, et pour la plupart des fournisseurs, il est plus long que le chiffre indiqué, car le devis couvre généralement uniquement la production, pas l'expédition et la réception.

Variabilité, pas seulement longueur

La moyenne représente la moitié du tableau. Regardez la répartition sur ces mêmes 8 à 10 commandes. Un fournisseur qui travaille sur 10, 11, 12, 13, 11 jours est un problème de planification très différent de celui qui travaille sur 6, 9, 14, 18, 8, même si les deux durent en moyenne environ 11 jours. Le premier est un problème de longueur que vous planifiez une fois. Le deuxième est un problème de variabilité, et c'est lui qui provoque en réalité des ruptures de stock, car on ne peut pas savoir à l'avance quelle commande sera la plus lente.

Les statisticiens appellent cet étalement l'écart type du délai, noté σ_LT. Il s'agit d'un nombre exact que vous pouvez calculer à partir de votre propre historique de commandes, et non d'une idée de la « fiabilité » d'un fournisseur.

Mise à l'échelle du tampon

Le tampon de stock de sécurité attribuable à la seule variabilité des délais de livraison a une véritable formule statistique, et non une règle empirique :

Stock de sécurité (délai) = Z × σ_LT× Demande journalière moyenne

Z est le facteur de niveau de service, et c'est l'endroit le plus courant où le calcul du stock de sécurité échoue :Z = 1,65 pour un niveau de service de 95 % et non 1,96.Le stock de sécurité protège contre l’épuisement d’un seul côté – une statistique unilatérale – et 1,96 est la valeur bilatérale que la plupart des contenus statistiques génériques vous offrent. L'utilisation de 1,96 ici surestime le tampon.

Appliqué au Cèdre et à la Figue, 250 g : ventes quotidiennes moyennes de 5 unités, et supposons que les délais de livraison des 8 dernières commandes correspondent à un écart type de 2 jours.

Stock de sécurité = 1,65 × 2 × 5 = 16,5, arrondi à 17 unités. Ce n'est pas le même tampon de 30 unités utilisé ailleurs sur ce site pour le même SKU - le 30 provient d'une règle empirique plus simple de jours de couverture, un moyen légitime de définir un tampon sans connaître σ. Le 17 correspond à la part de la variabilité du délai de mise en mémoire tampon qui, à elle seule, justifierait statistiquement un niveau de service de 95 %. La formule combinée complète, intégrant également la variabilité de la demande, se trouve à une racine carrée – les mêmes calculs que la section sur les stocks de sécurité du guide des points de réapprovisionnement couvre déjà.

La relation n’est pas non plus linéaire. Poussez le niveau de service de 90 % (Z = 1,28, ≈13 unités ici) à 99 % (Z = 2,33, ≈23 unités), et le tampon augmente d'environ trois quarts pour seulement 9 points de pourcentage supplémentaires de niveau de service. Un niveau de service de 100 % n'est pas à l'ordre du jour car il est statistiquement inaccessible : il existe toujours un risque de retard plus long que d'habitude, quelle que soit la quantité de stock que vous détenez.

Répartir les commandes entre les fournisseurs

L'achat du même SKU auprès de deux fournisseurs répartit les risques liés aux délais de livraison. Un retard d'une commande ne signifie plus que l'ensemble de la commande est en retard, car vous n'êtes plus entièrement exposé à la variabilité d'un seul fournisseur. Ce n'est cependant pas gratuit : deux quantités minimum de commande et deux relations à gérer, et cela ne sert à rien si les deux fournisseurs expédient via le même port pendant la même perturbation. Personne n’a publié de chiffre défendable sur la quantité réellement supprimée par le partage des risques : traitez-le comme un outil pour vos SKU les plus à risque, et non comme une formule.

Suivi σ_LTà la main, cela signifie extraire les dates de chaque bon de commande et de réception pour chaque fournisseur, chaque trimestre, et recalculer. La plupart des magasins le font une fois, voire jamais, puis continuent à utiliser un délai de livraison périmé pendant un an.StockCueutilise le délai de livraison que vous avez défini pour un fournisseur comme entrée dans chaque prévision de chaque plan, y compris Gratuit. Sur le plan Scale, il calcule automatiquement le délai de livraison moyen réel de chaque fournisseur à partir de votre propre bon de commande et de l'historique de réception, de sorte que le nombre alimentant la formule est mesuré et non mémorisé.

Foire aux questions

Comment le délai de livraison d’un fournisseur affecte-t-il une prévision de stock ?

Le délai de livraison est l'un des trois paramètres à la fois du point de commande et du niveau de stock cible : il définit la quantité de demande que vous devez couvrir avant l'arrivée d'un nouveau stock. Une prévision qui utilise le délai de livraison du trimestre dernier alors que le fournisseur fonctionne désormais plus lentement sous-estimera la quantité de tampon dont vous avez réellement besoin et les stocks du magasin seront épuisés avant l'arrivée de l'expédition.

Quelle est la différence entre un délai de livraison long et un délai de livraison peu fiable ?

Un délai long est une longueur : 30 jours au lieu de 10, et vous pouvez planifier en fonction de ce délai une fois que vous connaissez le nombre. Un délai de livraison peu fiable est un écart : parfois 8 jours, parfois 22, et aucun chiffre ne le décrit bien. Deux fournisseurs peuvent partager le même délai de livraison moyen et supporter des risques très différents si l'un est cohérent et l'autre non.

Le stock de sécurité doit-il être basé sur la variabilité de la demande ou sur la variabilité des délais de livraison ?

Les deux alimentent la même formule combinée de stock de sécurité, et ni l’un ni l’autre ne domine en règle générale ; cela dépend du SKU. Dans le seul exemple pratique détaillé disponible dans la littérature sur les stocks de sécurité, la variabilité de la demande était le facteur le plus important, mais la contribution de la variabilité des délais de livraison évolue avec le volume des ventes, de sorte qu'un SKU à volume élevé avec un fournisseur peu fiable peut avoir le délai de livraison comme facteur le plus important. Calculez les deux plutôt que d’en supposer un.

Le fait de commander auprès de deux fournisseurs réduit-il le risque de délai de livraison ?

C'est possible, car vous n'êtes plus entièrement exposé à la variabilité d'un fournisseur, mais ce n'est pas gratuit : le double approvisionnement signifie généralement deux quantités minimales de commande et deux relations à gérer, et cela n'aide pas si les deux fournisseurs partagent le même point d'étranglement d'expédition. Il n’existe aucun chiffre provenant de sources sur l’ampleur de la suppression du partage des risques ; traitez-le comme un mécanisme et non comme une réduction garantie.

Pour la formule de point de commande supposée par cet article, voir leguide de formule de point de commande. Pour dimensionner la quantité totale dont vous avez besoin, voirquelle quantité d'inventaire vous devriez conserver, ou leguide complet sur la prévision des stocks Shopifypour le processus complet.