LOGICIELS DE PRÉVISION

Si les logiciels de prévision maîtrisent depuis longtemps la modélisation sur la base d historiques, la multiplication des promotions et des lancements de produits perturbe ces schémas et impose de nouvelles approches plus collaboratives. Toutefois ils restent de précieuses aides à la gestion par des modules dédiés qui automatisent des tâches sans valeur ajoutée, fiabilisent les processus et améliorent progressivement les résultats. LOGICIELS DE PRÉVISION Alléger la gestion des promotions REDPRAIRIE D après une étude récemment conduite par le Gartner auprès de 240 personnes au Brésil, en Chine, en Europe et aux Etats-Unis pour faire le point sur les organisations de Demand Planning, les cinq plus gros écarts entre ce qui leur semble important et ce qu elles sont capables de réaliser portent sur : obtenir une visibilité sur la demande de la part des clients (30 %), connaître la répartition des prévisions par produit, en plus de leurs volumes (26 %), collaborer avec les clients (22 %), avoir la vision de la demande des ventes et du marketing (17 %) et établir un consensus sur la demande à travers un processus S&OP (16 %). «Ces cinq points ont en commun de dépendre d une forte collaboration et communication afin de recueillir les inputs de demandes indispensables pour être efficace», relèvent les analystes. Et de s étonner du faible résultat obtenu par les prévisions statistiques en termes d importance : 50 %. «Compte tenu des investissements importants consentis ces dernières années dans la modélisation statistique, cela a de quoi surprendre. Cela suggère que les entreprises ne sont pas satisfaites de cette approche en terme de justesse des prévisions et poursuivent leurs efforts de collaboration pour améliorer cette approche statistique ou que l industrie est toujours immature et trop dépendante des ventes, du marketing et des clients pour fournir les données d entrée sur la demande», avancent les analystes. Et la multiplication des promotions et des lancements de produits qui augmentent les à coups de la demande et perturbent les quantités vendues d un produit à l autre expliquent également pour partie la difficulté croissante qu ont les modèles statistiques à prévoir les quantités par référence. Un marché riche de solutions Sur le marché, les logiciels qui intègrent des fonctionnalités liées au calcul de prévisions sont nombreux. Selon leur type, ils ont divers usages 76 N 67 SUPPLY CHAIN MAGAZINE - SEPTEMBRE 2012

et philosophies. Les solutions ERP (Cegid, IFS, Infor, Oracle, Silverprod, SAP ) ont souvent la couverture fonctionnelle la plus réduite en la matière, mais ils sont de bons gestionnaires de données (historiques) et de processus (commandes clients, d approvisionnement ). Ils sont donc impliqués dans l élaboration des prévisions mais pas au cœur de leur calcul stricto sensu. C est la raison pour laquelle des solutions APS (Advanced Planning Systems) ont été conçues (par des éditeurs spécialisés comme Azap, Barloworld, Dynasys, Futurmaster, JDA Software, OM Partners, TXT E-Solutions ) et souvent intégrées à ces ERP (ex : Demantra pour Oracle, APO pour SAP). Pour ces dernières, la justesse de la prévision de vente est primordiale afin de piloter au mieux la planification amont de la chaîne (approvisionnement, production, achats ). Une autre famille de logiciels inclut aussi du calcul de prévisions : l optimisation de stocks (IO pour Inventory Optimization) avec des éditeurs comme Planipe, Servigistics, Slimstock, Syslife, Toolsgroup... Pour ces solutions, c est le calcul des besoins pour ajuster au mieux les stocks et les rapprovisionnements à tous les niveaux d un réseau de distribution qui est essentiel. C est pourquoi ils partent de taux de services cibles et intègrent les contraintes de délais, de taille de lot de réapprovisionnement et les prévisions pour calculer en dynamique les stocks de sécurité (qui sont des données entrées dans les APS). Certains éditeurs de SCE (Supply Chain Execution) comme Aldata, Acteos, Manhattan Associates, Red- Prairie partis de la gestion d entrepôt, proposent également des solutions de pilotage des approvisionnements qui peuvent inclure de l anticipation et du calcul de prévisions. Enfin, d autres solutions packagées dédiées au calcul de prévisions existent : Aperia, Business Forecasting Si on ajoute des solutions issues de la Business Intelligence comme SAS, ou encore d autres plus ouvertes comme Koolog de Segeco, on se rend compte que l offre logicielle du marché est très large. «L intérêt de logiciels boîte à outil est que l intelligence est dans la personnalisation par rapport au contexte, dans les interfaces et les règles de gestion», souligne Philippe Magnard, Associé de Segeco Consulting qui installe Koolog. Ainsi, les coûts associés à ces solutions ont aussi une forte amplitude (coûts de projets déclarés à partir de 15 à 150 K ) Le Flowcasting ou Store Level DRP Si les prévisions et les lancements de produits perturbent les résultats de la modélisation statistiques, ces éditeurs continuent de travailler pour implanter dans leurs logiciels de nouveaux concepts, ainsi que de nouvelles fonctionnalités d aides à la gestion et à la décision afin de gagner en performance. Au niveau des concepts, celui de Flowcasting (porté par André Martin de RedPrairie Collaborative Flowcasting Group) et rebaptisé Store Level DRP par le VICS (Voluntary Interindustry Commerce Solutions) est un des plus novateurs. Ce principe consiste à calculer une seule fois dans toute la Supply Chain des prévisions au plus proche du consommateur (par article et par magasin, sur 52 semai- nes), chaque maillon amont calculant ses besoins en intégrant ses con- traintes (délais, stocks ) à partir de ces prévisions. Cette méthode permet d aligner tous les maillons de la chaîne d approvisionnement sur la même vision de la demande et d éviter l effet «coup de fouet». Ses détracteurs arguent que les modèles mathématiques ne sont pas capables de calculer une prévision fiable à un niveau aussi fin. D après Sony Canada, qui l a mis en œuvre en 2009, Store Level DRP a amélioré la justesse de ses prévisions magasins de 30 %, réduit ses stocks de 20 % et fait chuté son taux d obsolescence de 14 % à 9 %. De même, Stanley Black & Decker, en collaborant avec Lowe s, aurait réduit significativement ses stocks et amélioré la fiabilité de ses prévisions de 10 %, tout comme Sony Electronics et Wal-Mart (taux de réponse du stock de +18 % et fiabilité des prévisions, +40 %). Le Demand Sensing Autre concept récent, celui de Demand Sensing. Gartner le définit comme «Collecter et tirer partie de données du réseau aval dans les décisions Supply Chain. Ces données aval ne se limitent pas à des informations court terme mais peuvent inclure toute vision des clients ou de l organisation commerciale.». Terra Technology et Acteos revendiquent cette aptitude à comparer diverses sources d information (historique de sorties d entrepôts, de commandes clients ) pour déterminer laquelle est la plus à même de produire des prévisions fiables. Kellog Philippe Magnard, Associé de Segeco André Martin, Cofondateur de RedPrairie Collaborative Flowcasting Group Cédric Hutt, Directeur R&D et produit chez Dynasys C.POLGE REDPRAIRIE DYNASYS SEPTEMBRE 2012 - SUPPLY CHAIN MAGAZINE N 67 77

a expérimenté la solution de Terra Technology sur un pilote aux Etats Unis et au Canada en 2009. Il aurait amélioré la fiabilité de ses prévisions de 40 % pour la demande court terme. Une aide à la gestion des promotions Au-delà des concepts de collaboration, de consommateur connecté à la Supply Chain/à l usine et de comparaisons de multiples sources de données pour approcher au plus près la demande prévisionnelle, les éditeurs de logiciels se sont sérieusement penchés sur la manière d aider des prévisionnistes débordés à gérer au mieux les prévisions de ventes. «Nous sommes challengés depuis longtemps sur les promotions par la grande distribution et la grande consommation, indique Cédric Hutt, Directeur R&D et produit chez Dynasys. On nous demande des choses étonnamment basiques somme de suivre les promotions de manière détaillée, ce qui est plutôt de l ordre du transactionnel. Une autre attente est de pouvoir définir une promotion dans le système pour ajouter son effet sur le fond de rayon et la déduire des historiques. Ce que font tous les éditeurs d APS depuis 10 ans. Sinon, ce dont rêvent les clients, c est de calculer en automatique cet effet. Pendant longtemps, nous avons hésité à le proposer, en raison de l inexactitude du calcul mais d ici la fin de l année nous allons l intégrer en standard. Nous avons en effet une demande de plus en plus pressante de clients submergés.» Les modules de prévisions facilitent en général la définition des promotions ACCENTURE Nicolas Bouvet, Expert SC chez Accenture France ACCENTURE (fiches préétablies avec les données indispensables à saisir), puis leur suivi. Les modules les plus avancés calculent en automatique leur répartition quantitative dans le temps (X en semaine 1, Y en S2, Z en S3 ) et l espace (X sur l entrepôt 1, Y sur E2, Z sur E3 ) en fonction de pourcentages de répartition, avec des mises à jour automatiques si les quantités globales évoluent ou se décalent dans le temps. Certains proposent aussi de faire des bilans des promotions (ex : Slimstock, voir p. 79). Ce dernier vient en effet de lancer un module dédié aux promotions, Advanced Promotion Manager. L approche par attributs De même Toolsgroup a sorti début 2012 Trade Promotion Forecasting, qui exploite une technologie émergente : l apprentissage automatique. Il serait capable de reconnaître les caractéristiques (ou attributs) d événements promotionnels et d identifier leurs effets sur les ventes de produits. L idée étant de définir des règles simples, faciles à exploiter par l utilisateur (ex : +20 % pour des promos de pulls rouges, 10 % pour les bleus) sur la base de l analyse des variables ayant le plus d impact sur la demande. Danone Italie l a expérimenté sur des produits frais. Il aurait ainsi gagné Stéphane Crosnier, Senior Executive, Partner chez Accenture France REDPRAIRIE 20 points de fiabilité de prévision (92 %), réduit de 30 % ses ventes perdues et d autant ses produits obsolètes. Cette approche par attributs, baptisées Attribute-Based Modeling, est aussi recommandée par le Gartner pour améliorer le lancement de nouveaux produits (en s inspirant des données de lancements ayant des attributs significatifs similaires). Sous-traiter ses prévisions A noter également : les éditeurs ont fait de gros efforts pour alléger le montant des investissements dans leurs logiciels à travers des solutions plus légères en termes de couverture fonctionnelle, d hébergement (ASP), mais aussi d abonnement (SaaS). Néanmoins, si investir dans une solution de prévision, et dans les responsables pour la gérer, vous rebute, une autre possibilité s offre à vous : la sous-traitance. C est notamment ce que propose Accenture, depuis trois/quatre ans à l étranger et plus récemment en France. «Nous fournissons un service d élaboration de prévisions. Une partie de notre rémunération est fixe et l autre, variable, liée à leur performance», indique Nicolas Bouvet, Expert SC chez Accenture France. Le cabinet dispose de bibliothèques d algorithmes,d équipes, d outils et d infrastructures dédiées. «Nous avons des résultats en quelques mois là où la mise en place d une solution prend un an ou plus», souligne Stéphane Crosnier, Senior Executive, Partner chez Accenture France. Sans oublier la complexité de certains projets, la difficulté de recruter les bonnes personnes «Nous offrons des perspectives de carrières aux prévisionnistes qui peuvent commencer par travailler pour un client, puis devenir Chef d équipe d un client, Responsable de plusieurs équipes, etc.», ajoute-il. Comme en attestent les témoignages de Lesieur, Mapa Spontex et Delpeyrat, les pratiques et les outils utilisés sont très disparates. Mais une chose est certaine : le fait de se pencher sérieusement sur ses prévisions pour les améliorer est un plus pour l ensemble de l entreprise, alors si vous n avez pas encore sauté le pas, n hésitez plus! CATHY POLGE 78 N 67 SUPPLY CHAIN MAGAZINE - SEPTEMBRE 2012

SLIMSTOCK lance Advanced Promotion Manager L éditeur hollandais de solution d Inventory Optimization (IO) Slimstock sort ce mois-ci un module de gestion avancée des promotions, son but est d aider ses clients à optimiser les quantités d articles promotionnels à placer dans chaque magasin en fonction de leur profil./ C est aussi d automatiser la planification, l exécution et l évaluation des promotions. SLIMSTOCK Fabrice Fenyö, Associé de Slimstock France «La gestion des promotions devient de plus en plus importante. Elles représentent de 15 à 25 % des flux et touchent 80 % des commandes. Jamais elles n ont eu autant d impact et généré autant de perturbations», estime Fabrice Fenyö, Associé de Slimstock France, tout en soulignant l impact positif des promotions sur les ventes. C est pourquoi l éditeur, qui avait déjà un module de gestion des promotions depuis 2000 dans sa solution Slim 4, a décidé d enrichir cette dernière d un nouveau module : Advanced Promotion Manager (APM). «Le précédent module gérait des promotions ponctuelles sur un lieu et une période. APM est multi produits, clients, magasins et promotions», résume Fabrice Fenyö. Testé en 2011/2012 chez Halfords, distributeur auto et vélo hollandais, ce module a démontré sa capacité à optimiser la répartition des quantités promotionnelles par profil de magasin (centre ville, superstore et jouxtant des magasins de puériculture). APM comporte trois parties : Planification, pour anticiper les volumes, avoir des profils de ventes à la semaine à partir d historiques de promotions passées, estimer les quantités additionnelles et tenir compte des quantités de réapprovisionnement ; Exécution, pour ajuster au mieux les quantités au fil de l eau, gérer les aléas, etc. et Evaluation, pour mesurer l effet réel de la promotion et pouvoir la déduire du fond de rayon, planifier l écoulement des queues de promotions, créer des profils de promotion réutilisables, gérer les retours de produits, établir un reporting auprès des magasins et des franchisés, des fournisseurs «Le fait que les stocks de sécurité soient calculés en dynamique permet de basculer entre la promotion et le fond de rayon pour éviter ruptures et surstocks sur le fond de rayon et la promotion», précise l Associé de Slimstock France. Pour répondre à la demande, APM devrait offrir dès 2013 une analyse encore plus détaillée de l efficacité promotionnelle. CP LESIEUR Entre 20 et 35 points de fiabilité gagnés Le fabricant d huiles et de sauces Lesieur a choisi de mettre en place en 2010 la solution de prévisions et de gestion des promotions de Futurmaster. Il avait en effet besoin d un outil fédérateur et d automatisation pour pallier les limites d une gestion sous tableur : ressaisies multiples entre commerciaux, prévisionnistes et la production (avec les risques d erreurs induits) lourdeur administrative et manque de réactivité. «Nous avons choisi Futurmaster parce que son module de gestion des promotions était alors le plus avancé et parce je connaissais déjà la solution, ce qui était un plus pour sa mise en œuvre», explique Séverine Alloncle, Responsable prévisions des ventes chez Lesieur. Au niveau des promotions, Lesieur gère 700 à 1.000 références actives. La plupart sont multi-clients et certains codes promotions peuvent être réutilisés dans l année. La mise en place des prévisions à pris six mois et celle du module de gestion des promotions en parallèle, quatre mois. Et depuis deux ans, les améliorations sont visibles : «Sur la gamme des huiles, nous avons gagné 20 points de fiabilité des prévisions en passant de 61 % à 81 % entre 2009 et juin 2012. De même, sur les condiments, le gain est de 35 points (56 % à 91 %). De plus, la communication est meilleure entre l ensemble des intervenants sur les promotions car tout le monde partage la même vision mise à jour quotidiennement par rapport au carnet de commandes et aux expéditions. Nous avons aussi énormément gagné en fiabilité grâce aux interfaces et en temps administratif sans valeur ajoutée, remplacé par de l analyse sur les bases de cet outil d aide à la décision», constate Séverine Alloncle. CP Séverine Alloncle, Responsable prévisions des ventes chez Lesieur LESIEUR SEPTEMBRE 2012 - SUPPLY CHAIN MAGAZINE N 67 79

MAPA SPONTEX Une organisation et des outils pour mieux collaborer Mapa Spontex s est doté d une cellule prévisions au niveau Corporate qui s appuie sur les solutions de Dynasys depuis trois ans pour gérer ses prévisions sur les marchés Grand Public et Professionnel en France, Espagne, Italie et au Royaume-Uni. Avec un soin particulier apporté aux promotions et aux lancements de produits, sans oublier une amélioration continue des processus collaboratifs, ce qui s avère très payant. Grand Public pour l Italie et l Espagne et d Elodie Vanthavong, Prévisionniste Grand Public pour la France et le Royaume-Uni. L équipe Demand Planning Corporate de Mapa Spontex composée de gauche à droite de : Géraldine Brielle, Ariane Neveux, Emmanuel Blé et Elodie Vanthavong. Les nouveaux produits et promotions gérés en continu Le processus principal de prévision des ventes est mensuel. La planification des usines est devenue hebdomadaire depuis l installation de n.skep de Dynasys. Les nouveaux produits ainsi que les promotions sont quant à eux gérés en continu, au fur et à mesure de la remontée des informations. Ces dernières sont recueillies par les prévisionnistes via le marketing et la codification pour les nouveaux produits, arrêts et substitutions. En revanche, les prévisions relatives aux promotions sont saisies directement dans l outil par les équipes locales. La mise à jour des prévisions est transmise chaque weekend au DRP (Distribution Requirements Planning). Depuis le 1er avril 2010, le groupe Mapa Spontex a été acquis par Jarden Corporation, qui emploie 24.000 salariés pour un CA 2011 de 6,7 Md$. Rebaptisée Jarden Home & Family, cette division compte 4.000 employés, 28 entités dans 19 pays et dessert les marchés Grand Public et/ou Professionnel de 80 pays dans le monde. Si la création d une Direction Supply Chain Corporate date de 2001, celle de sa cellule de prévision centrale est plus récente et liée à la mise en place de la solution n.skep de Dynasys, en avril 2009. Cette entité Demand Planning est sous la Responsabilité d Ariane Neveux, assistée d Emmanuel Blé, Prévisionniste marché Professionnel Europe, de Géraldine Brielle, Prévisionniste Garder la maîtrise de l historique Le processus de prévision débute par une revue des historiques de ventes afin de corriger en fonction des événements exceptionnels. Pour la division Grand Public, les pays fournissent aux prévisionnistes un récapitulatif des ruptures et indiquent les événements exceptionnels tels que les C.POLGE 80 N 67 SUPPLY CHAIN MAGAZINE - SEPTEMBRE 2012

promotions sur un produit standard, la prise d une grosse quantité par un soldeur Après analyse des données, les prévisionnistes sont aussi amenés à poser des questions sur des pics ou creux atypiques. Pour la division Professionnel, le travail d analyse part d une extraction dans l ERP Minos du carnet des commandes restant à livrer en fin de mois pour les quatre pays (France, Espagne, Italie et Royaume- Uni) afin d isoler les ruptures significatives. Le travail de rééquilibrage se fait manuellement dans n.skep par le prévisionniste. Par ailleurs, les utilisateurs clefs peuvent aussi paramétrer dans cet outil des seuils pertinents qui déclenchent des alertes de détection de valeurs suspectes. «Le logiciel propose de les lisser en automatique mais cela nous paraissait dangereux. Pour que tout le monde ait confiance dans le collaboratif, nous avons décidé de garder la maîtrise de notre historique, chaque prévisionniste pouvant le corriger et indiquer en commentaire la nature de l événement exceptionnel. Nous devons aussi réintégrer les ventes perdues pour reconstituer le besoin parce que nous partons des historiques de ventes, plus sûrs, et non de la demande. Des commandes pouvant être décalées d un mois sur l autre, elles risqueraient d être comptabilisées plusieurs fois», explique Ariane Neveux. Mesurer l optimisme et la fiabilité pour s améliorer Depuis un an et demi, les prévisions exprimées en unités consommateurs ont été converties en devises pour donner un équivalent du global des prévisions par pays en valeur. «Cela nous a permis d énormes progrès dans la boucle collaborative lors de la réunion consensus mensuelle entre les prévisions, le marketing et les ventes. Nous regardons si le résultat est conforme à ce qui est prévu commercialement pour les mois à venir et nous corrigeons si tel n était pas le cas», explique Ariane Neveux. Depuis cette année, elle est d ailleurs chargée de mettre en place les mêmes indicateurs de mesure dans différents pays afin de développer la culture prévision des ventes et d établir un reporting commun avec les stocks et les taux de service par pays pour la Direction Supply Chain. «Nous mesurons deux indicateurs : l optimisme et la fiabilité. L optimisme est le ratio entre la somme des prévisions validées deux mois à l avance et la somme des ventes, la cible étant de 100 %. Cet indicateur s est amélioré de 10 points entre 2010 et 2011. L ensemble de la Supply Chain est parvenue à donner confiance dans la capacité à livrer ce qui est prévu, d où la réduction des demandes surévaluées. La fiabilité se mesure en sommant tous les écarts en valeur absolue entre prévisions et ventes, le tout divisé par les ventes. Au début, nous cherchions surtout à réduire l optimisme. A présent, nous travaillons à être plus fiables chaque mois pour chaque code», explique Ariane Neveux. Des efforts payants «15 à 20 % du CA est fait par des lancements ou des relancements. Et les promotions peuvent compter de 5/10 % à 30/35 % du CA global pour certaines gammes de produits. Cela peut vite déstabiliser la Supply et le Business si nous ne sommes pas au RDV», souligne Virginie Neusy- Marie, Manager du développement des ventes pour le Grand Public en France. C est pourquoi un groupe de travail a été mis en place pour améliorer les modes de fonctionnement entre les prévisions, le commercial et le contrôle de gestion. Ainsi, une à deux fois tous les 15 jours, des contrôles sont effectués pour vérifier la cohérence entre ce qui est saisi dans n.skep et le système de prévision de chiffre d affaires central. Tous ces efforts sont payés de retour puisqu au niveau des lancements de produits, l optimisme est passé de 300 % en 2011 à 120 % en 2012. De plus, après trois ans de mise en œuvre de n.skep, les stocks ont baissé de 15 % pour un taux de service stable en Grand Public et amélioré de quatre points en Professionnel. «L optimisme était descendu à 110 % en 2011 et nous visons 100 % +/- 4 %. En trois ans, la fiabilité du marché Retail a augmenté de 15 points et celle du Professionnel, d au moins 38 points!», ajoute Ariane Neveux. L investissement dans un outil collaboratif et une cellule centrale de prévisions s avère donc payant. CATHY POLGE SEPTEMBRE 2012 - SUPPLY CHAIN MAGAZINE N 67 81

DELPEYRAT L enjeu crucial des promotions en GMS Pas question de se louper face à la GMS quand il s agit de promotions, surtout de foie gras en fin d année. L équipe SC de Delpeyrat suit donc ses promotions de près sous Excel pour compléter au plus juste des prévisions calculées sous APO de SAP et transmises à la fabrication. Né d une petite conserverie à Sarlat en 1890, le groupe Delpeyrat appartient à une holding composée de trois coopératives. Si son cœur de métier est la transformation du canard gras, il a su se diversifier en ouvrant plus récemment par croissance externe une activité traiteur (plats cuisinés frais et ultra-frais, en majorité à Marque Distributeur) et jambon de Bayonne. Un bon moyen de lisser des ventes très saisonnières puisqu il est passé d un coefficient multiplicateur en fin d année de 10 à trois. Comme il réalise deux tiers de ses ventes en GMS, il est très soumis aux promotions. «Nos clients de la grande distribution demandent des taux de service de 100 % sur les promotions avec des pénalités variant de 10 à 30 %. Ce qui est plutôt motivant pour les servir au mieux!», relève Christophe Rigal, Responsable Supply Chain du Groupe Delpeyrat en charge des prévisions, de la planification, des approvisionnements et de la télévente. Un responsable dédié dans l équipe SC Une personne gère les promotions dans l équipe SC. Dès qu une promotion est proposée à un client, ce Responsable la crée dans une application sous Excel. Si elle est retenue, un flag le mentionnera dans ce tableau. S il n a pas de retour, charge à lui de relancer les commerciaux pour statuer avant le délai imparti (45j avant pour les conserves, 30j pour le mi-cuit et 15j pour le frais). Christophe Rigal, Responsable Supply Chain du Groupe Delpeyrat Un point téléphonique est effectué avec les Comptes Clefs et les Directeurs Régionaux pour éviter les oublis. Un autre point hebdomadaire avec la télévente, les expéditions et le service planification permet de fixer les promotions et les quantités. Une fois les promotions confirmées, elles sont ajoutées par les prévisionnistes à leurs chiffres. Delpeyrat gère ses prévisions sous APO (modules DP et SNP) de SAP dont il a aussi l ERP. «Nous effectuons deux calculs : un long terme qui consiste à recopier les historiques et à intégrer les promotions et un court terme, sur 13 semaines, pour lequel nous calculons des prévisions avec des modèles mathématiques sur le fond de rayon, auxquels nous ajoutons les promotions détaillées, explique le Responsable SC, qui ajoute : Nous avons la chance d être en open space, ce qui facilite les échanges entre le Responsable promotions, la planification et les approvisionnements car les ajustements requièrent beaucoup de réactivité.» En effet, les informations DELPEYRAT relatives aux promotions fournies par les clients sont d une fiabilité très variable, certains commandant six semaines à l avance quand d autres n indiquent pas de volumes. «C est la négociation commerciale qui fait que nous passons en plan ferme ou pas. Cela dépend aussi de l enseigne et du type de produit», indique Christophe Rigal. Un après-midi par semaine pour améliorer l outil Delpeyrat s est fait accompagné par le cabinet Dowap pour gérer une montée de version d APO en septembre 2011. «La formation des prévisionnistes (deux pour l activité foie gras, un pour le jambon et un pour le traiteur) avec Daniel Lellouche de Dowap s est très bien passée, commente-t-il. Et de compléter : APO marche bien mais il faut savoir s en servir! On peut renseigner 30 à 40 critères par promotion, il faut donc entrer les bons.» Ainsi les prévisionnistes consacrent un après-midi par semaine à travailler sur les paramètres, afin d améliorer l outil. «On en apprend tous les jours sur APO. Pour les conserves et le mi-cuit, c est OK mais sur le cru, il a ses limites, notamment en termes de réactivité avec les ateliers de production (durée d acheminement trop longue face à des DLC courtes, difficulté à regrouper des produits partant du même semi-fini )», observe Christophe Rigal. Un petit outil a donc été développé en complément sous Excel avec Dowap : il s appelle Wappy. CATHY POLGE DELPEYRAT Le groupe Delpeyrat en bref DELPEYRAT 400 M de CA 1.800 salariés 15 établissements 1 er producteur de canard gras en France et de Jambon de Bayonne Répartition des ventes : 66 % en GMS, 22 % en RHF et 8 % Export Le siège de Delpeyrat DELPEYRAT 82 N 67 SUPPLY CHAIN MAGAZINE - SEPTEMBRE 2012

PRINCIPAUX EDITEURS DE PROGICIELS DE PREVISION EDITEUR ORIGINE CREATION CA 2011 Global/ France en M EFFECTIF 2011 Global/ France en M SOLUTION NB SITES EQUIPES France/ Etranger PRINCIPAUX SECTEURS MODULE PREV SEUL (O/N) NB SKU MAXI GERE CLIENTS (en milliers) MODULE PROMOTION SEUL (O/N) VERSION FULL WEB (O/N) COUT LICENCE A PARTIR DE (en K ) MODE ASP (O/N) MODE SAAS (O/N) COUT MOYEN PROJET (en K ) R.O.I MOYEN (en mois) 1 ACTEOS France 1986 11,7/7 94/52 Acteos IFP 150/10 Retail, E-Commerce O > 300 N O NC O O NC 3 à 12 2 ALDATA France 1988 68,6/17,9 523/235 Aldata Forecasting 13/44 Alimentation et O 25 N O NC O O NC < 12 Marchandises générales 3 APERIA France 1975 1/0,4 8/8 Aperia Forecaster 60/300 Industrie, grande O 1.300 N N 25 N N 50/70 6 à 9 consommation, pharmacie, mode 4 AZAP France 2000 NC 25/25 Azap Prévision 180/120 Tous secteurs O 2.500 O O 30 O O NC 4 de la demande 5 BARLOWORLD Afrique 1989 17,3/NA 90/NC Optimiza Env.10/ Pièces de rechange, O 1.500 O O 50 O O 40/150 < 6 du Sud >300 industries, distribution (15.000 prévu) 6 BUSINESS USA 1986 NC/NC NC/NC XE, Unlimited et Trac > 1.000/ Tous secteurs O 150 N N 1,3 (XE) N N 12 <1 FORECASTING 35.000 fabrication et négoce 7,5 System (TRAC) 7 CEGID France 1983 263,8/ > 2.000/ Demand 30/0 Retail et Manufacturing O 100 N N 20 N En NC 12 Manufacturing NC NC Forecasting cours 8 CEGID Retail France 1983 263,8/ > 2.000/ Yourcegid Retail 30/0 Retail, commerce O 100 N N 20 N En 30 6 et + NC NC Demand Forecasting spécialisé, industrie cours 9 DEMAND USA 1985 49,8/ 110/20 DS X FM et DS FM 14%/ Industrie, biens de O 220 N O NC O O NC 6 MANAGEMENT NC > 2.000 consommation, boissons (DSX clients FM) 10 DYNASYS France 1985 247/NC 1.488/60 n.skep Demand 130/170 Agroalimentaire, pharma/ O 1.000 N N 30 O O NC < 6 Planning chimie/cosmétique, biens de prévu grande consommation, luxe, en automotive, distribution 12/2012 spécialisée et négoce, aéronautique 11 FUTURMASTER France 1994 8,4/7,4 86/43 FuturMaster 214/231 Santé, beauté, agroa- O 15.363 O O NC O O NC 6 à 12 Demand limentaire, PGC, industrie, Management distribution 12 IFS Suède 1983 288/14 2.800/61 IFS Demand NC Automobile, distribution, N 4.000 N N NC O N NC NC Forecasting Retail, industrie 13 IMAFS Canada 2000 1,5/0,025 15/0 Imafs 0/8 Mines, pâtes et papiers, O 200 N N 100 O O 150 6 aéronautique et opérateurs de flottes de transport 14 INFOR USA 2001 2.195/ 8.000/ Infor Demand >15/ Manufacturing & O > 5.000 N O 25 N N 60 6 NC 350 Planning >250 distribution 15 JADA USA 2001 0,3/NC 5/NC SCP 4.0 4/40 Industrie manufacturière, N 50 N N 21 O N 40 6 à 12 Management distribution, e-commerce 16 JDA Software USA 1985 526,6/ 3.000/50 JDA Demand >100/ Hi-tech, distribution O 400.000 O N NC NC NC NC 6 à 12 NC >5.000 (grande distribution, distribution spécialisée), métallurgie, pharma, industrie. des produits de grande consommation, transport 17 KOOLOG Segeco France 2001 3,5/3,2 38/38 KooLoG Forecast 10/5 Equipementiers, agro- O 45 N N 5 N O 15 6 à 9 alimentaire, cosmétique 18 OM PARTNERS Belgique 1985 20/2,2 180/NC OMP Plus 6/25 Industries semi-process : O 1.250 N O NC O O NC NC chimie, pharmacie, biens de consommation, alimentation/ boissons, produits laitiers Industries Mill Products : papier et emballages, métal, plastique, revêtement de sols SEPTEMBRE 2012 - SUPPLY CHAIN MAGAZINE N 67 83

PRINCIPAUX EDITEURS DE PROGICIELS DE PREVISION (suite) EDITEUR ORIGINE CREATION CA 2011 Global/ France en M EFFECTIF 2011 Global/ France en M SOLUTION NB SITES EQUIPES France/ Etranger PRINCIPAUX SECTEURS MODULE PREV SEUL (O/N) NB SKU MAXI GERE CLIENTS (en milliers) MODULE PROMOTION SEUL (O/N) VERSION FULL WEB (O/N) COUT LICENCE A PARTIR DE (en K ) MODE ASP (O/N) MODE SAAS (O/N) COUT MOYEN PROJET (en K ) R.O.I MOYEN (en mois) 19 ORACLE USA 1977 24.379/ 108.000/ Oracle Demantra 5/> 100 Industries O > 100 O O NC O O NC NC NC NC Demand Management, manufacturières, produits Oracle Predictive grande consommation Trade Planning et Trade Promotion Optimization 20 PLANIPE France 2000 1/1 15/15 Planipe Expert 20/2 Distribution/industrie O 1.500 N O 7,5 O O 15 à 45 Quelques Software 21 REDPRAIRIE USA 2009 NC/NC NC/NC Integer Forecasting 0/3 Retail & Manufacturing N 5.000 N O NC O O NC Semaines 22 SAP Allemagne 1972 14.232/ 55.765/ SAP SCM Demand > 100/ CP, HighTech, Mill, O 1.000 N N 100 N N > 100 NC 736 1.514 Planning 2.500 IM&C, Chemicals, Automotive, Life Sciences 23 SAS USA 1976 2.138/ 12.550/ Forecast Server NC/ Agroalimentaire ; industrie O 2.000 O N NC N N NC NC NC 290 + 6.500 (automobile ; aérospatiale ; transport ; Hightech ); telco ; banque/assurance ; grande distribution ; e-commerce 24 SEI France 1995 30,5/3,2 330/45 Optimate et OFR 17/3 Solution spécialisée mode : O 30 N N 30 O O 60 12 habillement, chaussures, accessoires 25 SERVIGISTICS USA 1999 NC/NC 450/10 SPM 10/ Aéronautique et défense, O > 50.000 N O NC O N NC < 12 env.250 automobile, électronique, (100 j) systèmes médicaux, produits industriels 26 SILVERPROD France 1967 5/NC 50/50 Silverprod AX for NC/NC Plasturgie, mécanique, N NC N N NC O N NC NC Automotive/ automobile, for Manufacturing décolletage 27 SLIMSTOCK Pays-Bas 1985 10/NC 85/8 Slim4 17/ Négoce, pièces O 6.000 N En 30 O O NC 6 à 12 >500 de rechanges, Retail test 28 SYSLIFE France 1994 NC/NC 10/10 Adexio/Module 230/40 Grande et moyenne O 3.500 N N NC N N NC 3 à 6 Prévisions distribution, B to B, équipements de la maison, fournitures, VPC 29 TELAMON France 1994 2,4/2,4 18/18 Telamon 2.293/ EXCLUSIVEMENT O 13.000 O O NC N O NC 3 à 6 NC Distribution spécialisée & négoce 30 TERRA USA 2001 NC/NC 100/5 Demand Sensing 100/ Produits de consommation, O x 100 N O NC N N NC < 3 Technology x 100 énergie/pétrole/gaz 31 TOOLSGROUP Pays-Bas 1993 12 / NC NC / 3 SO 99 + NC/ 250 PGC, grande distribution, O >10.000 O N NC O O NC 3 à 12 Italie distribution, industrie et pièces de rechange 32 TXT E-Solutions Italie 1989 47/NC 580/15 CDMi > 50/ Mode et distribution O >1.000 O N NC N N NC < 6 > 600 textile, biens de consom., industrie, distribution 33 VIF France 1981 16,5/16,4 165/160 Prévisions et 32/6 Agroalimentaire O 11 O N NC O O NC 6 à 12 opérations commerciales NB : les données qui figurent dans ce tableau récapitulatif proviennent des éditeurs. Figurent dans ce tableau les éditeurs que nous avons contactés et qui nous ont répondu dans les délais impartis. NC : Non communiqué Les fiches détaillées de chacune de ces solutions seront consultables sur notre site www.supplychainmagazine.fr rubrique «POUR VOS APPELS D OFFRE», Logiciels de prévisions 84 N 67 SUPPLY CHAIN MAGAZINE - SEPTEMBRE 2012