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HAL Id: hal-01945973 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01945973 Submitted on 5 Dec 2018 HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci- entific research documents, whether they are pub- lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés. LE DDMRP : PREMIERS ÉLÉMENTS EMPIRIQUES DE COMPRÉHENSION DE SON CHOIX ET DE SON FONCTIONNEMENT. Baptiste Bahu, Laurent Bironneau, Vincent Hovelaque, Laurent Vigouroux To cite this version: Baptiste Bahu, Laurent Bironneau, Vincent Hovelaque, Laurent Vigouroux. LE DDMRP : PRE- MIERS ÉLÉMENTS EMPIRIQUES DE COMPRÉHENSION DE SON CHOIX ET DE SON FONC- TIONNEMENT.. Rencontres Internationales de la Recherche en Logistique et Supply Chain Man- agement (RIRL), May 2018, Paris, France. hal-01945973 LE DDMRP : PREMIERS ÉLÉMENTS EMPIRIQUES DE COMPRÉHENSION DE SON CHOIX ET DE SON FONCTIONNEMENT. Baptiste BAHU Univ Rennes, CNRS, CREM - UMR 6211, F-35000 Rennes, France baptiste.bahu@univ-rennes1.fr Laurent BIRONNEAU Univ Rennes, CNRS, CREM - UMR 6211, F-35000 Rennes, France laurent.bironneau@univ-rennes1.fr Vincent HOVELAQUE Univ Rennes, CNRS, CREM - UMR 6211, F-35000 Rennes, France vincent.hovelaque@univ-rennes1.fr Laurent VIGOUROUX B2Wise France Laurent.Vigouroux@b2wise.com Le Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP), une méthode récente de gestion de production, émerge actuellement dans la presse professionnelle en mettant en avant des cas d'implantations réussies en entreprise. Elle propose une alternative aux méthodes traditionnelles de gestion de la production, en se basant sur un dimensionnement dynamique de stocks positionnés à des points stratégiques de découplage et un fonctionnement tiré par la demande réelle. Le lancement des productions, des achats ou des transferts inter-sites ne se fait plus directement à partir de prévisions, mais selon un planning visuel adapté en temps réel, basé sur des codes couleurs de criticité et de priorité : vert, jaune ou rouge. L'objet de cet article est de décrire le fonctionnement de cette méthode, de définir ses limites, et de comprendre, à travers l'étude de 30 cas pratiques, les raisons poussant les entreprises à l’implémenter. Mots-Clés : DDMRP, Gestion de la production, Théorie des contraintes, Gestion des stocks, Prévision 2 INTRODUCTION L’environnement industriel se caractérise désormais dans de nombreuses organisations par plus (1) de volatilité (Volatility), les rythmes des changements s’accélérant, (2) d’incertitude (Uncertainty), le volume et la diversité des informations accessibles rendent encore plus difficile le processus de prévision, (3) de complexité (Complexity) en raison d’une multiplication importante des facteurs influençant les décisions et (4) d’ambiguïté (Ambiguity) car il est parfois difficile de comprendre les événements du passé. Face à ce contexte, défini par l’acronyme VUCA1 en environnement militaire, et récemment étendu aux organisations et supply chain (Packowski, 2013 ; Bennett et Lemoine, 2014), les méthodes actuelles de pilotage de la production et des supply chain semblent montrer leurs limites. Ainsi les méthodes MRP (Material Requirements Planning), utilisées dans la majorité des progiciels de gestion de production assistée par ordinateur (GPAO) ou module de gestion de production des progiciels de gestion intégrés (les ERP), n’apparaissent plus complètement adaptées à leur environnement. Reposant sur le concept d’interdépendance des articles tout au long d’une chaîne et sur un calcul des besoins à partir d’historiques ou de prévisions peu fiables en environnement VUCA, elles sont génératrices d’effets « coup de fouet », dit effets Bull- Whip (Forrester, 1958 ; Lee et al, 2004) : un changement extrême au point le plus en amont d’une supply chain va être généré par un petit changement de la demande en aval. Le stock peut passer rapidement d’une rupture à un stock excédentaire comme de nombreuses études l’ont prouvé (Wang et Disney, 2016 ; Mackelprang et Malhotra, 2015). Les méthodes du lean (Ohno, 1989), notamment le Kanban, qui se basent à contrario sur une logique d’indépendance des articles le long d’une chaîne et sur un pilotage basé sur une consommation réelle (et non plus sur une prévision), apparaissent également inadaptées pour synchroniser les flux dans l’environnement économique actuel. Elles sont en effet essentiellement adaptées à des systèmes où la demande est relativement régulière et stable. Il est possible de dépasser cette limite grâce à un calcul dynamique des kanbans ou grâce à la méthode CONWIP (CONstant Work In Process) (Spearman et al, 1990 ; Framinan et al, 2003). Néanmoins, l’utilisation de ces démarches reste encore peu développée dans les organisations industrielles. 1 Une synthèse des acronymes utilisés est proposée en annexe. 3 Fort de ce constat, une méthode récente, le DDMRP pour Demand Driven Material Requirements Planning apparait comme une démarche novatrice d’organisation de la production industrielle (Ptak and Smith, 2011 ; Ptak and Smith, 2016 ; Miclo, 2016). La presse spécialisée (en particulier française) se fait régulièrement l’écho d’exemples d’implantation réussie ou en cours avec des expériences concluantes en termes d’accélération du flux, d’amélioration du taux de service, de baisse du niveau des stocks, de maitrise du besoin en fond de roulement (BFR) et de réduction des délais de livraison. Cette méthode, portée par le développement de solutions informatiques adaptées, s’attache à combiner les meilleures pratiques des méthodes MRP, Lean, Six sigma, mais aussi de la Théorie des Contraintes (Goldratt et Cox, 1993) ou du DRP (Distribution Ressource Planning), tout en y ajoutant quelques innovations intéressantes. Elle s’appuie en particulier sur un positionnement de stocks stratégiques à des points de découplage dans la nomenclature produit et dans la supply chain pour absorber la variabilité et comprimer les délais ; ces stocks sont ensuite dimensionnés et pilotés selon une approche impliquant un redimensionnement dynamique et un fonctionnement tiré par la demande réelle. Le lancement des productions, des achats ou des transferts inter-sites ne se fait plus directement à partir de prévisions, mais selon un planning visuel adapté en temps réel, basé sur des codes couleurs de criticité et de priorité : vert, jaune ou rouge. L’objectif de cet article est de faire un premier point sur cette méthode : comment fonctionne t’elle pratiquement et quelles sont les raisons qui semblent pousser les entreprises à s’y intéresser ? Ce travail, nous semble porteur et original, notamment si l’on considère que les publications scientifiques sur ce sujet sont peu nombreuses à ce jour. Ainsi après avoir présenté le fonctionnement de la méthode (1), nous présenterons les premiers résultats d’une étude exploratoire basée sur l’analyse d’une trentaine de cas pratiques (2). 1. LE DDMRP, UNE NOUVELLE METHODE DE PILOTAGE AU SERVICE D’UNE PRISE DE DECISION OPERATIONNELLE. La méthode DDMRP fait son apparition dans la troisième édition de l’ouvrage Orlicky’s material requirements planning écrit par Carol Ptak et Chad Smith (2011), inventeurs de la méthode. Elle s’intègre désormais à un système décisionnel global (figure 1), dont les 4 fondamentaux théoriques se précisent progressivement au sein du Demand Driven Institute2 (DDI). Le DDMRP fait ainsi parti du Demand Driven Operating Model (DDOM), décrit pour la première fois par Smith et Smith (2013). Ce dernier intègre en plus du DDMRP, considéré comme l’élément moteur, le Demand Driven Capacity Schedulling qui réalise, en fonction des capacités, l’ordonnancement détaillé des ordres de fabrication à lancer, et le Demand Driven Execution qui gère les ordres lancés. Certaines des données d’entrées pour le paramétrage du DDOM sont produites par le Demand Driven Sales and Opérations Planning (DDS&OP) qui est présenté par Ptak et Smith (2016) comme un outil de décision tactique permettant de réconcilier les décisions prises entre les niveaux opérationnels (DDOM) et stratégiques (Adaptive S&OP). Cette synchronisation est décrite succinctement dans une note récente (Smith et al., 2017) du Demand Driven Institute. Nous ne traiterons pas ces aspects dans cet article et nous nous focaliserons sur la méthode DDMRP. Figure 1. Le système décisionnel Demand Driven, adapté de Smith et al (2017). Cette méthode est présentée comme étant constituée de 5 étapes successives (figure 2) correspondant à la philosophie « Positionner, Protéger et Tirer » et pouvant être déployée au niveau de l’approvisionnement, la production et la distribution d’une organisation. Figure 2. Les 5 cinq étapes du DDMRP, adapté de Ptak et Smith (2016, p 53) 2 Organisme fondé en 2011 par Carol Ptak et Chad Smith, il représente l’autorité mondiale pour la formation, la certification et la conformité des méthodes « Demand Driven ». https://www.demanddriveninstitute.com/ 5 1.1 Configuration initiale et évolution du modèle DDMRP – les étapes de 1 à 3 de la méthode Les trois premières étapes de la méthode ont un objectif de « paramétrage » afin qu’elle puisse être ensuite utilisée par les opérateurs quotidiennement. L’étape initiale (étape 1) consiste à positionner des buffers de stocks3 pour constituer des points de découplage permettant de rendre une certaine autonomie entre les processus d’un point de vue quantitatif, qualitatif et temporel. Ce découplage va avoir un impact sur l’ordonnancement de la production d’une organisation, et potentiellement sur l’ensemble des flux logistiques d’une Supply Chain. En effet, la démarche peut être étendue afin que les fournisseurs soient connectés aux clients et fixent leurs productions et livraisons suivant l'évolution des uploads/Management/2018-rirl-ddmrp.pdf