Les constructeurs automobiles opèrent dans l'environnement de demande le plus imprévisible que l'industrie ait jamais connu. Les changements entre les véhicules électriques (VE), les hybrides et les modèles traditionnels à moteur à combustion interne (MCI) se produisent désormais plus rapidement que les cycles de planification ne peuvent s'adapter. Les incitations changent sans préavis. Les taux d'intérêt influencent le comportement d'achat de manière imprévisible. Même les préférences en matière de canaux de distribution sont devenues volatiles, les consommateurs passant des outils de configuration en ligne aux lots des concessionnaires et aux modèles de vente directe au consommateur.
Les processus de prévision traditionnels n'ont pas été conçus pour un tel niveau d'écart. Ils s'appuient sur la demande historique et les calendriers de lancement prévus, qui ne donnent qu'une image incomplète de ce que fera le marché aujourd'hui. En conséquence, les constructeurs automobiles s'engagent souvent dans des plans de production qui ne sont pas en phase avec la demande réelle. Cette lacune crée un effet d'entraînement qui se répercute à tous les niveaux de la chaîne d'approvisionnement.
Le coût réel des échecs de prévision
Les prévisions manquées ne font pas que réduire les pourcentages de précision sur un tableau de bord. Ils ont des conséquences opérationnelles réelles qui affectent les revenus, l'efficacité et la satisfaction des clients.
Un exemple familier est celui d'un fabricant qui anticipe une forte demande pour un nouveau modèle hybride sur la base d'indicateurs de marché précoces. Les prévisions initiales font état d'un volume élevé, mais l'enthousiasme des consommateurs se déplace vers les VE après l'apparition de nouvelles mesures d'incitation. Les stocks commencent à s'accumuler. Les concessionnaires commencent à faire des remises. Les responsables de la planification de la production s'efforcent de s'adapter. Les fournisseurs ont du mal à faire face à la fluctuation des commandes. Les équipes logistiques sont confrontées à des changements constants dans les délais et les priorités de livraison.
Chaque hypothèse erronée amplifie la suivante. Les échecs de prévision se traduisent par des échecs de production, qui se traduisent par des échecs logistiques, qui se traduisent finalement par des échecs financiers. Les leaders du secteur automobile connaissent bien ce cycle. Ce qui leur fait souvent défaut, c'est un système de planification capable de les briser.
Pourquoi les modèles de prévision continuent d'échouer
La plupart des modèles de prévision des entreprises automobiles ne sont pas assez souples pour s'adapter à la vitesse à laquelle les signaux du marché changent. Même avec de meilleures sources de données, les planificateurs s'appuient encore sur des feuilles de calcul, des processus manuels ou d'anciens outils de planification qui n'ont jamais été conçus pour fonctionner dans un environnement hautement volatile.
Il y a trois raisons principales pour lesquelles les prévisions continuent d'échouer :
- 1. Le comportement des consommateurs est beaucoup trop dynamique pour permettre des prévisions statiques. Les préférences changent rapidement entre les groupes motopropulseurs, les versions et les caractéristiques, ce qui oblige à une mise à jour constante des plans.
- 2. Les équipes de planification sont limitées par des sources de données cloisonnées. Les données du marché, les connaissances des distributeurs, les contraintes d'approvisionnement et la faisabilité de la production sont rarement alignées dans un modèle unique.
- 3. Les entreprises du secteur automobile sont lentes à adopter des processus de planification véritablement itératifs. Les cycles mensuels ne peuvent pas suivre le rythme des changements hebdomadaires ou quotidiens.
Pour aller de l'avant, les constructeurs automobiles ont besoin d'une approche de planification qui réponde aux changements du marché à la même vitesse qu'ils se produisent.
