Comment simuler des scénarios de perturbation de la chaîne d'approvisionnement sans code : le guide complet d'analyse de simulation

Le défaut fatal de l’analyse rétrospective

La plupart des plans d'affaires liés à la perturbation de la chaîne d'approvisionnement suivent un modèle dangereux :

1. Extrayez les données historiques de l'année dernière
2. Identifier les tendances et les moyennes
3. Projetez ces modèles vers l’avant
4. Élaborez des plans basés sur ces projections
5. J'espère que l'avenir ressemble au passé

Cette approche vous rend extrêmement vulnérable aux ruptures de stock pendant la haute saison.

Pourquoi les données historiques échouent pour la planification future

Le problème du « rétroviseur » :

L’analyse historique, c’est comme conduire en regardant seulement dans le rétroviseur. Il vous indique où vous êtes allé, mais n'offre aucune visibilité sur ce qui vous attend. Pour la perturbation de la chaîne d'approvisionnement en particulier, les conditions de l'année dernière peuvent avoir été exceptionnellement favorables (ou défavorables), la dynamique du marché change continuellement et les événements de type cygne noir rendent les modèles historiques non pertinents.

Pourtant, les équipes élaborent des stratégies entières en partant du principe que « ce qui s’est passé avant se reproduira ».

La fausse confiance des moyennes :

Lorsque vous déclarez « sur la base de données historiques, nous attendons X », les dirigeants entendent la certitude. Mais les moyennes cachent des variances, des valeurs aberrantes, des changements de régime et des biais de sélection.

Le piège de la rigidité de la planification :

Une fois que vous vous engagez sur une prévision unique basée sur les tendances historiques, les organisations élaborent des plans rigides. Ensuite, la réalité s’écarte du plan (comme c’est toujours le cas), et vous vous retrouvez sans aucune éventualité.

Le danger spécifique de perturbation de la chaîne d'approvisionnement

Lorsqu'il s'agit de perturbations de la chaîne d'approvisionnement, les enjeux sont particulièrement élevés, car les changements dans les retards d'expédition peuvent se répercuter sur l'ensemble de votre entreprise avec des effets d'amplification et des décisions irréversibles.

Le changement de paradigme : de l'analyse descriptive à l'analyse générative

L'avenir de la business intelligence ne consiste pas seulement à « mieux regarder en arrière » : il s'agit également de modéliser les possibilités futures.

Analyse générative (le nouveau paradigme)

Ce qu'il fait :

• Crée des contrats à terme synthétiques basés sur des entrées variables
• Modélise plusieurs scénarios simultanément
• Quantifie les distributions d'incertitude et de probabilité
• Teste la résilience de l'entreprise face aux cas extrêmes

Impact sur l'entreprise : Vous vous préparez à plusieurs avenirs et vous adaptez rapidement lorsqu'un avenir se présente.

Le générateur de scénarios synthétiques : comment ça marche

Le générateur de scénarios synthétiques de Datastripes permet des analyses génératives sans codage ni logiciel statistique complexe.

La simulation : modéliser un retard fournisseur de 2 semaines

Pour la perturbation de la chaîne d'approvisionnement en particulier, voici comment créer la simulation :

Installation (5 minutes) :

1. Ouvrez le générateur de scénarios Datastripes
2. Sélectionnez le modèle « Perturbation de la chaîne d'approvisionnement »
3. Importez vos données de référence

Configuration (10 minutes) : 4. Définir les délais d'expédition comme variable principale avec une plage de variation 5. Ajoutez des variables dépendantes avec des formules 6. Définir les paramètres de simulation

Exécution (1 minute) : 7. Cliquez sur « Exécuter la simulation » 8. Le système génère des milliers de scénarios en temps réel

Analyse (en cours) : 9. Explorez les résultats de manière interactive 10. Filtrer sur des plages de probabilité spécifiques 11. Identifiez les variables qui déterminent la variance

Le résultat : ajuster le stock de sécurité des stocks avant que la crise n'éclate

En exécutant cette analyse de scénario générative, vous pouvez ajuster le stock de sécurité des stocks avant que la crise ne frappe :

De meilleures décisions :

• Choisissez des stratégies robustes sur plusieurs contrats à terme
• Comprendre quantitativement les compromis risque/récompense
• Allouer des ressources pour se prémunir contre les baisses

Réponse plus rapide :

• Lorsque la réalité se dévoile, vous avez déjà modélisé des scénarios similaires
• Les plans d'urgence sont préparés et non improvisés

Avantage concurrentiel :

• Pendant que d'autres sont surpris par les événements, vous exécutez des réponses pré-planifiées

Pour commencer : votre première simulation de scénario

Semaine 1 : Construction de modèles

1. Identifier les décisions clés nécessitant une analyse des perturbations de la chaîne d'approvisionnement
2. Répertoriez les variables critiques (en particulier les retards d'expédition)
3. Définir des plages pour chaque variable
4. Construire le modèle initial dans Datastripes
5. Exécutez la première simulation

Semaine 2-3 : Prise de décision 6. Présenter les distributions de probabilité aux dirigeants 7. Utilisez l'exploration interactive pour répondre aux questions 8. Prendre une décision en comprenant clairement l'incertitude

La transformation : des conjectures à la pensée probabiliste

** Arrêtez de planifier pour le passé. Commencez à vous préparer aux futurs possibles.**

Construisez votre simulation de perturbation de la chaîne d'approvisionnement dès aujourd'hui avec Datastripes.

N'attendez pas que la réalité vous frappe. Modélisez-le d’abord. Testez vos stratégies face à l'incertitude.