Compréhension du DDMRP et de son adoption : premiers éléments empiriques

RESUMÉ

Le demand-driven material requirements planning (DDMRP) est une méthode récente de gestion de production dont la presse professionnelle met régulièrement en avant les exemples d’implantations réussies en entreprise. Elle propose une alternative aux méthodes traditionnelles de gestion de la production, en se basant sur un dimensionnement dynamique de stocks positionnés à des points stratégiques de découplage et un fonctionnement tiré par la demande réelle. Le lancement des productions, des achats ou des transferts inter-sites ne se fait plus directement à partir de prévisions, mais selon un planning visuel adapté en temps réel, basé sur des codes couleurs de criticité et de priorité : vert, jaune ou rouge. L’objet de cet article est de décrire le fonctionnement de cette méthode, de définir ses limites, et de comprendre, à travers l’étude de 30 cas pratiques, les raisons poussant les entreprises à l’implémenter.

ABSTRACT

Demand-driven material requirements planning (DDMRP) is a recent production planning and control (PPC) system. It is a subject of interest to the professional press. Indeed, numerous articles highlight cases where the implementation of DDMRP has succeeded. The demand-driven system and the dynamic dimensioning of decoupled points (resulting from a strategic inventory positioning) make the DDMRP an alternative to the traditional PPC system. Forecasts are no longer the signal to release a production, purchase and intra-company stock transfer order. Instead, DDMRP provides signals based on priority and critical colors – green, yellow and red – collected in a visual plan updated in real time. The aim of this article is to describe how this method works, define its limits, and understand the reasons why companies choose to implement it.

MOTS CLÉS:

• DDMRP
• gestion de la production
• gestion des stocks
• prévisions

KEYWORDS:

• DDMRP
• production control
• inventory management
• forecasting

Remerciements

Les auteurs remercient vivement Laurent Vigouroux (B2Wise France) pour son accompagnement dans la mise en contact avec les praticiens ainsi que l’apport de son expertise sur la méthode DDMRP. Les auteurs souhaitent également remercier les évaluateurs anonymes pour leurs suggestions qui ont permis l’apport de modifications contribuant à améliorer la clarté du propos de cet article.

Déclaration

Les auteurs confirment qu’il n’y a aucun conflit d’intérêt.

Notes

1. Organisme fondé en 2011 par Carol Ptak et Chad Smith, il représente l’autorité mondiale pour la formation, la certification et la conformité des méthodes « demand driven ». https://www.demanddriveninstitute.com/

2. “The basic elements of this alternative design can be better understood by exploring a chronic conflict between two camps – the believers in Lean methodology and the believers in MRP” (Ptak et Smith 2016, 45). “When it comes to the protection and promotion of the flow of relevant information and materials, both Lean and MRP have weaknesses in today’s more volatile and complex environments” (Ptak et Smith 2016, 50).

3. Un changement extrême au point le plus en amont d’une supply chain va être généré par un petit changement de la demande en aval (Forrester 1961).

4. En plus de ce type de buffer, Smith et Smith (2013) recommandent aussi des buffers dits de temps et de capacités, n’intervenant pas directement dans le DDMRP mais dans le DDOM. Notre périmètre étant restreint à cette méthode, seuls les buffers de stocks seront traités ici.

5. Définis par Ptak et Smith (2011) et complétés par Smith et Smith (2013), il est possible de regrouper ces quatre types de variabilité en deux catégories : forme externe (demande et approvisionnement) et forme interne (opération et management). Nous associons ces notions de variabilité des opérations et du management à celles de « common causes » et de « special causes » identifiées par Deming (1975). La variabilité des opérations est inhérente au système, elle est aléatoire ; quant à la variabilité du management, elle est due à l’intervention humaine.

6. Donnée d’entrée du DDOM envoyée par le DDS&OP.

7. Le niveau de stock objectif est égal à : Zone Rouge + Zone Verte/2.

8. Assurer la synchronisation des processus des fonctions d’achat, de production et de distribution dans le but d’éviter les ruptures et les sur-stocks (Colin 2015).

9. Fawcett et Pearson (1991) ou Spencer (1991) préconisent l’utilisation d’un troisième type de stocks tampons (buffer) pour protéger les opérations d’assemblage dans les parties non-contraintes de la production. Cependant, il n’y a pas unanimité à ce sujet.

10. http://thoughtwarepeople.com/about-us/

11. Le profil du buffer permet de déterminer le facteur de délai et de variabilité. Dans cet exemple, puisque le délai est considéré comme moyen, le facteur de délai est compris entre 0,41 et 0,60 et puisque la variabilité est considérée comme moyenne, le facteur de variabilité est aussi compris entre 0,41 et 0,60. Chaque facteur, devant être compris entre ces intervalles, est ensuite choisi empiriquement par l’entreprise.

Additional information

Notes on contributors

Baptiste Bahu

Baptiste Bahu est diplômé d’un master en systèmes d’information et contrôle de gestion (SICG) de l’IGR-IAE Rennes. Il est actuellement doctorant en sciences de gestion au sein du Centre de recherche en economie et management (CREM) à IGR-IAE Rennes (Université de Rennes 1). Ses travaux de recherche portent sur la méthode DDMRP ainsi que sur la relation entre méthodes de gestion de production et mesure de la performance.

Laurent Bironneau

Laurent Bironneau est professeur des universités en 6^e section. Il est professeur en gestion de la production et Supply Chain Management à l’IGR/IAE de Rennes (Université́ de Rennes 1) et membre actif du Centre de Recherche en Économie et Management (CREM), UMR CNRS N° 6211. Il est également directeur du CFA universitaire de Bretagne. Ses thématiques de recherche portent essentiellement sur la gestion des systèmes de production et l’optimisation de la chaîne logistique globale.

Vincent Hovelaque

Vincent Hovelaque est professeur des universités à l’IGR-IAE Rennes (Université de Rennes 1) et directeur-adjoint du CREM, UMR CNRS 6211. Sa thématique générale concerne l’analyse des politiques de gestion industrielles et des coordinations dans les filières (supply chain). Il a notamment publié des papiers traitant de la logistique financière, des enjeux carbones dans les problématiques de gestion de stock ou de localisation ou encore de la performance des ERP dans des revues telles que International Journal of Production Economics (IJPE), International Journal of Logistics Management (IJLM) et la Revue Française de Gestion Industrielle.