Nous présentons ici un projet de gestion prévisionnelle pour l’industrie grâce à la mise en place d’une application de pilotage de la performance (planification, analyse et prévision) sur une technologie EPM.
L’application, développée sur la technologie IBM Planning Analytics, permet d’élaborer et de suivre des business plans. L’entreprise peut ainsi anticiper la rentabilité d’un nouveau produit et faciliter sa prise de décision dans la réponse aux appels d’offres.
Le contexte du projet
La mise en place d’un outil EPM (Enterprise Performance Management) devait répondre aux enjeux de pilotage d’une activité industrielle complexe. En effet, le client, groupe industriel de l’industrie automobile, de 600 millions de chiffre d’affaires et de près de 5000 collaborateurs, pilote des projets impliquants une multitude d’acteurs et de variables.
L’entreprise est effectivement implantée au niveau mondial et compte un nombre important de flux entre usines. 30 usines sont présentes dans 20 pays, chacune devant gérer des centaines de milliers de composants et de matières premières. L’organisation travaille sur 300 projets, 4 usines sont nécessaires à la fabrication de chaque produit fini. Les équipes élaborent 4 business plans par produit, soit 1200 business plans à fournir pour couvrir les prévisions de tous les projets.
La mise en place d’une application dédiée devait donc permettre d’élaborer et de suivre ces business plans. Autrement dit, le projet se devait d’améliorer les prévisions de rentabilité de chaque produit fini. Ces prévisions représentent une aide non négligeable dans la décision « go/no go » pour les appels d’offres.
Les objectifs de ce projet de gestion prévisionnelle
Partant de ce constat, il fallait générer plus de business plans, plus rapidement et les fiabiliser.
Mesurer la possible rentabilité d’un futur projet aide ainsi l’entreprise dans sa décision à répondre ou non à l’appel d’offre. Une fois le projet démarré, il faut ensuite pouvoir piloter le business plan, suivre et actualiser les prévisions sur plusieurs années.
Quels enjeux ?
Mesurer la rentabilité, suivre et actualiser les prévisions
Le besoin de Trèves était de pouvoir modéliser, dans l’application IBM Planning Analytics, la mesure de la rentabilité d’un projet avant de répondre aux appels d’offres. Il fallait ensuite pouvoir piloter les business plans, effectués pendant la phase de développement des produits, afin de s’assurer de la rentabilité de chaque produit avant leur production.
En définitive, sur la base des prévisions, le client fait le choix du meilleur scénario de production.
La phase de développement des produits
Le logiciel de planification et d’analyses IBM Planning Analytics gère le prévisionnel tout au long de la phase de développement des produits.
Des adaptations nombreuses et régulières
Sur une durée de projet de 4 ans, les hypothèses sont mises à jour tous les mois. Sur environ 300 projets, 1200 Business Plans doivent être continuellement maintenus.
Pendant ces 4 ans, la définition technique du produit est régulièrement modifiée : il faut donc pouvoir mesurer les impacts de chaque changement de design sur la rentabilité.
Une projection budgétaire continuellement mise à jour
Les hypothèses budgétaires de l’année précédente sont mises à jour en début d’année : hypothèses de taux de production, coûts unitaires par minute de fabrication, etc…
Le reste de l’année, les variations de volumes sont ajustées et les coûts réels engagés dans la phase de développement sont intégrés dans les calculs prévisionnels (coûts des prototypes, prestations engineering…), ce qui permet de redéfinir la projection du reste du budget.
L’objectif de ces hypothèses est d’obtenir une prévision au plus juste du coût réel et de la rentabilité du produit au moment de la phase de démarrage de la production.
Des reportings instantanés adressés à tous
Les reportings mensuels, gérés dans la même application, impliquent la consolidation de différents indicateurs issus de différentes fonctions (finance, achats, usines…) : il y a donc un besoin de produire des rapports en instantané utilisables par toutes les fonctions.
Choix du scénario et phase de production
Sur la base des prévisions et du contexte en cours, l’entreprise recherche ensuite le meilleur scénario de production, c’est-à-dire celui permettant de maximiser la rentabilité en tenant compte des contraintes industrielles. Le suivi de la phase de production s’effectue ensuite dans les ERP.
Les contraintes à prendre en compte dans la modélisation de l’application
Il fallait gérer la complexité de cette activité industrielle en intégrant un certain nombre de contraintes dans la modélisation de l’application :
- Gérer des référentiels et des règles de gestion disparates, complexes et évolutifs
- Gérer de gros volumes de données
- Gérer la contribution, centralisation et consolidation de différentes fonctions via différents outils
- Produire un nombre important de simulations dans un laps de temps très court
- Maintenir le renouvellement des hypothèses tout au long de la phase de développement des produits
- Gérer le relais du pilotage entre la phase de développement et la phase de production, entre différentes fonctions
- Réduire les écarts entre les scénarios des business plans et le réel, en améliorant la fiabilité des business plans
Centraliser et consolider les données
La difficulté de la gestion des données réside dans le fait :
- qu’elles viennent de différents interlocuteurs (usines, fonctions)
- qu’elles soient de différentes natures et de différents formats (différents référentiels,
règles de gestion différentes qui évoluent, niveaux de détails différents) - en grand nombre (des milliers de références : composants et matières premières)
- avec des éléments changeants : éléments économiques et géopolitiques (inflation sur la main
d’oeuvre, sur les matières premières, changements de contextes économiques notamment pour
les pays émergents, mesure de l’exposition de chaque usine à une ou plusieurs devises, mesure
du risque de vente ou d’achat dans une devise particulière…) - avec un travail simultané d’une multitude de fonctions sur les mêmes données.
Tous ces éléments rendent la centralisation et la consolidation extrêmement complexes, impactent la fiabilité des Business Plans et rendent difficile leur élaboration.
Gérer de gros volumes de données
Le groupe comptant une vingtaine d’usines dans 16 pays, travaillant sur 300 projets, comptant chacun des centaines de milliers de références, on réalise l’ampleur de la tâche pour centraliser d’aussi gros volumes de données. Un moteur de calcul puissant avec une forte capacité de mémoire, dépassant les capacités des outils bureautiques, sont nécessaires pour les traiter.
Des règles de gestion complexes et évolutives, des process disparates
Les nombreuses étapes intermédiaires ainsi que les règles et process évolutifs s’appliquant différemment selon les usines, contribuent à la complexification du pilotage. Si une standardisation des règles et process a bien été mise en place, dans les faits, les usines agissent en fonction de leurs besoins locaux ou héritent d’une façon de faire sur le poste. L’utilisation d’un même outil rend l’harmonisation des usages effective.
Trouver la combinaison la plus rentable
L’objectif des Business Plans est de trouver la combinaison la plus rentable dans la conception et la production du produit, achats des composants et matières premières, gestion des ressources humaines, méthode de production… Il s’agit aussi de mesurer et d’expliquer les écarts entre le business plan et le réel mais surtout de les limiter : une prévision au plus très du réel.
Gérer la transition entre la phase de développement et la production
L’un des enjeux est également de gérer facilement le passage de responsabilité du pilotage qui change entre les deux phases : des chefs de produit pendant la phase de développement, aux contrôleurs usines lors de la phase de production. La transmission des informations aux usines doit pouvoir se faire avec facilité et fiabilité.
Les attentes
Une facilité de pilotage
Une augmentation d’élaboration des Business Plans
Une fiabilisation des données et des simulations
Un gain de temps dans l’élaboration des simulations et des reportings
Les réponses
Les réponses fonctionnelles
Redéfinir les règles de gestion
Pour que la modélisation du besoin dans l’application soit possible et efficiente, un gros travail de redéfinition et d’harmonisation des règles métiers est nécessaire. Même si des standards sont définis, dans les faits, les usines agissent en fonction de leurs besoins locaux ou héritent d’une façon de faire. Il faut donc remettre à plat les process financiers.
Sur ce projet, la remise à plat a donné la possibilité de consolider les données de plusieurs usines et d’obtenir une vision unifiée d’un business plan. Pour y parvenir, il a fallu faire l’inventaire des règles de gestion sur toutes les structures. Sur cette base a été fait le choix des règles Groupe, pour aligner tout le monde dans le nouvel
outil de référence.
Harmoniser les référentiels
De la même façon, il convient d’harmoniser les référentiels de l’ensemble des entités et de les aligner sur des process standards, ceux-ci devenant la nouvelle norme de pilotage. L’hétérogénéité des systèmes d’information, induite par la multiplication des logiciels au cours du développement de l’entreprise, rend difficile la comparaison des données : différentes granularités, différentes codifications, différents libellés des
données. Le travail de qualité de la donnée est essentielle.
Créer de nouveaux dispositifs
L’adoption d’un outil de référence pour tous et l’accompagnement d’une équipe intégratrice a permis de détecter de nouveaux besoins et d’initier de nouveaux projets pour encore mieux prévoir l’activité.
Les réponses technologiques
Explication et limitation des écarts entre le prévisionnel et le réel
L’application permet d’expliquer les écarts entre les business plans et le réel grâce à une centralisation et une consolidation fiables des données founies par toutes les entités et fonctions concernées. En comparant ses projections à l’échelle de l’usine et les Business Plans, le contrôleu usine peut ainsi prévenir les écarts et mettre en œuvre des actions correctives : actions sur les négociations client, sur le recrutement, sur les négociations des acheteurs nourries par les informations de l’évolution des prix des matières premières, etc…
Automatisation, puissance de calcul et capacité de restitution
La solution IBM Planning Analytics améliore la performance de l’élaboration des reportings et du prévisionnel, en quantité et en qualité, grâce à sa capacité à accéder à tous types de données, dans tous les formats et dans tous les systèmes d’information (la solution IBM Planning Analytics étant elle-même une base de données).
Grâce à l’automatisation des règles de gestion et des process, elle gère une multitude de tâches automatisables. Elle founit une plateforme collaborative permettant à tous les métiers de saisir leurs données (dans les limites des conditions d’accès) dans un même espace de travail, limitant ainsi les échanges de fichiers pouvant être à l’origine d’erreurs.
Elargissement de l’usage de la solution
L’efficacité de l’application se mesure également grâce au besoin exprimé des métiers sur un éventuel élargissement de l’usage de l’outil sur la phase de production. Actuellement géré dans les ERPs, les contrôleurs usines souhaiteraient obtenir la même facilité de pilotage lors de cette phase. Ils notent également une difficulté à obtenir le même niveau de fiabilité sur les deux phases.
Les bénéfices
L’implémentation de la solution de pilotage sur la phase de développement a permis :
- d’accéder à une vision globale de la contribution de chaque usine (pertes et gains) et d’obtenir une analyse dans le détail de la rentabilité de chaque projet.
- d’augmenter le nombre de business plans et de pouvoir les évaluer dans un court laps de temps. Sans l’outil et avec une réduction d’effectifs imposée, le client n’aurait pas pu produire les business plans de ces trois dernières années.
- de choisir la combinaison la plus rentable grâce à un nombre important de simulations : choix du processus industriel le plus efficace et le moins coûteux, choix d’achat des machines, choix du lieu de production (taxes, coût de la main
d’oeuvre…).
La solution permet d’évaluer tout de suite les différents scénarios possibles : KPI sur la rentabilité, impact sur le projet par rapport à une version précédente… Elle est déterminante dans les prises de décision « go/no go » des appels d’offres. - de gérer la complexité de l’activité avec plus de flexibilité.
- de gagner du temps : une plus grande rapidité des process, un gain de temps lié à la possibilité de simulation et de transmission de l’information.
- d’accéder aux informations partout dans le monde.
- d’obtenir un prévisionnel plus fiable, plus près du réel grâce à l’harmonisation, la centralisation, la consolidation et la standardisation des données, règles de gestion et process.
- de réduire les effectifs pratiquement de moitié : moins 3 ETP dans le service financier tout en gagnant en performance dans la production des business plans.
L’objectif pour la suite
Obtenir une plateforme intégrée permettant de suivre tous les cycles de vie des projets, accessible par tous les métiers pour un pilotage facilité et fiabilisé.
