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© 2001 FuturMaster

Editeur de solutions de Prévision, Planification et d’Optimisation de la Supply Chain

Depuis 10 ans, une expertise dans la planification

Référencé par les leaders du marché

Une équipe de consultants experts dans la mise en oeuvre rapide de solutions opérationnelles générant une forte valeur ajoutée pour ses clients

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Une suite intégrée…

e-forecast

e-planning

Planning et

Optimisation

MRP

PDP

DRP

Prévision

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Dynamique de développement

Base de données multidimensionnelle

Modélisation mensuelle

Modélisation semaine

Modélisation jour

DRP

MRP

Plan directeur de fabrication

Plan directeur de fabrication à capacité finie

e forecasting, e planning

1990 91 92 93 94 95 96 97 98 99 2000

e-forecast

e-planning

Planning et

Optimisation

MRP

PDP

DRP

Prévision

DRP multi niveaux

DRP paramêtres variables dans le temps

Top down, Middle out, Bottom up

Gestion des displays et des lots

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…de 60% du marché du frais et de l’ultrafrais

• Groupe Sodiaal(Yoplait, Candia, Richemonts, …)• Groupe Lactalis (Président, B’A, Lactel..)• Groupe Bongrain• Entremont• Fleury Michon

…de 60% du marché des alcools et spiritueux

• LVMH (Hennessy, Moet & Chandon, Veuve Clicquot, Mercier,..)

• Rémy Cointreau (Piper, Charles Heisieck,..)• Bacardi Martini

…de grandes compagnies utilisant SAP

• Heineken• Parfums Christian Dior• Groupe Seb (Seb, Calor, Tefal, Rowenta)• MD Foods• Cadbury• Beiersdorf

.. et de nombreuses autres sociétésSanofi-synthelabo,Pierre Fabre, Urgo, Ela Médical,Tetra Pak, ABB, Norton, Bestfoods, Royal Canin, RCL, Guerlain, Brandt Kenwood, Rhodia, Chimex, V33, Carrefour

• Michel Caugant• Bonduelle frais• Stalaven• Martinet• Socopa

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La Supply Chain

Clients

Filiales

Central

Usines

Fournisseurs

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Le pilotage de la Supply Chain

Prévision

DRP

DRP multi-niveaux

Plan de productionà capacité finie

Approvisionnement

des matières premières

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Base de données multidimensionnelle

Outils d’optimisationInterface utilisateur

Système d’Aide à la Décision

tX

JBABase

Données

Données optimisées

SAP

BPCS

BaanMovex

JD Edwards

Internet

0

20

40

60

80

100

1er

trim.

2e

trim.

3e

trim.

4e

trim.

Gestion

Données brutes

Interface Standard

Gestion par exception

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Prévision

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La prévision de la demande

• Analyse de l’historique• Analyse des événements exceptionnels• Réglage du modèle

• Collecte des promotions dans le futur• Simulations

• Analyse des différentes prévisions :Modèle / prévisions des commerciauxPromotions / Simulations

• Arbitrage/ Décision

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Base de donnéesMultidimensionnelle, Temporelle

n niveaux

15 critères

48 mois48 mois60 mois60 mois

Historique qtéHistorique val

TarifStock,....

Prévisions,ObjectifsSimulations,TarifStock,....

PRODUIT GEOGRAPHIE DISTRIBUTION

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Regroupement d'historiques

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Eclatement des Prévisions

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La Modélisation : V (t) = T (t) x S (t) + E(t) + b

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La saisonnalité :- la variation autour de la

moyenne

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La tendance :- double lissage exponentiel

- régression polynomiale- winters

-moyenne- régression linéaire,..

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Gestion des événements exceptionnels ( promotions, hausse de prix, ruptures de stock )

Gestion des événements exceptionnels

Détection

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Gestion des événements exceptionnels ( promotions, hausse de prix, ruptures de stock )

Estimation

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Gestion des événements exceptionnels ( promotions, hausse de prix, ruptures de stock )

Simulation

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Gestion de notes

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Quelques paramètres

• Gestion des produits nouveaux- suite de- saisonnalité d ’un autre produit ou de la

famille• Gestion des calendriers

- semaine- mois- jours fériés

• Périmètre de ventes

• Courbe de vie de produit

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• Possibilité d’éclater la Prévision d’un niveau vers un niveau inférieur en fonction :

- de l’historique- de la saisonnalité- de la tendance- de coefficients,...

Eclatement

Prévisions par Familles

Prévisions par Produits

Eclatement des Prévisions

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Prévisions par Familles

Prévisions par Produits

• Possibilité d’éclater la Prévision d’un niveau vers un niveau inférieur tout en tenant compte de valeurs forcées en quantité ou en pourcentage :

- quantité en promotion- quantité en commande- engagement de clients- engagement de commerciaux,...

Valeur forcée

Eclatement

Eclatement des Prévisions sous contraintes

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• Possibilité d’éclater la Prévision en fonction de nomenclatures

Explosion

Prévisions de display

Prévisions de produits

Nomenclature

A

B

C

D

A

B

C

D

X 1

X 1

X 2

X 4

100

X 1

X 1

X 2

X 4

100

100

200

400

A

Gestion des displays, lots,...

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Validation des prévisions

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Budgets de vente

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DRP

Plan d’approvisionnement

Plan d’approvisionnement

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Besoin Brut

Eclatement des prévisions mois en semaine Prise en compte du carnet de commande Choix d'une règle de gestion

Prévisions Semaine

Prévisions mensuelles

Carnet de commande

Besoin Brut

++

Supply chainSupply chain

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Les étapes de calcul des besoins

- Besoins brut

+ stock en transit+ stock

+ ordres attendus

- stock de sécurité - période de couverture

= Besoins net

/ délais / quantité minimum / taille lot/ cadence

= Plan d'appro

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Plan de production

à capacité finie

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Optimisation sous contraintes

Capacité des lignes de production

Contraintes de l’usine

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- Contrainte USINE

- Contrainte LIGNE de production

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Contrainte USINE

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Contrainte LIGNE de production

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Contrainte LIGNE de production

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1ère Contrainte

2éme Contrainte

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ApprovisionnementDes matières

premières

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A

Explosion

Nomenclature

A1

A2

A3

A4

A1

A2

A3

X 1

X 1

X 2

X 4

100

X 1

X 1

X 2

X 4 100

100

200

400

Calcul des besoins sur plusieurs niveaux de nomenclatures

Ordre proposé du niveau supérieurmultiplié par le coefficient de la nomenclature devient

Besoin brut du niveau inférieur

A4

Explosion

A41

A42

A43

A41

A42

A43

X 1

X 1

X 2

X 1

X 1

X 2

800

800

1 600

A4

Ordre proposé

Besoin Brut

Ordre proposé 800

Nomenclature

Calcul du DRP

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Processus collaboratifs

e-forecast

e-planning

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Architecture technique

Data Exchange

ERPSAP

JD EDWARDS

Movex

BPCS

….

FuturMaster

LAN

WAN WEB

Client Léger

Terminal server

Citrix/Metaframe

Windows NT

Windows NT

Windows 9x

Windows 2000

Windows NT

Windows 9x

Windows 2000

Windows NT

Windows 9x

Windows 2000

ASCII Files

ClientWindows Client IE

Serveur

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PILOTAGE

Conception générale :Core Model

Règles de gestionDescription des processus

Maquette

Conception détailléeParamétrage

Prototype

Formation utilisateur

Déploiement

Validation par Processus- Prévision- DRP- ATP

ImplémentationInstallation technique

Automatisation des interfaces

Définitiondes

interfaces

Méthodologie

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Retour sur investissement :

inférieur à 1 an

• Service client augmentation du taux de service

• Stock augmentation des rotations

• Productivité meilleure utilisation des ressources

• Planification une vision partagée par tous