Démystifier les complexités de la planification de scénarios dans le secteur automobile à l'aide de la science des données

Face à la persistance des fluctuations géopolitiques et des perturbations de la chaîne d'approvisionnement, le secteur automobile doit adopter des stratégies souples pour gérer une planification complexe de la production. Par exemple, après la pandémie, l'industrie automobile a été confrontée à une grave pénurie mondiale de semi-conducteurs qui a contraint les principaux équipementiers, tels que Ford, General Motors et Toyota, à arrêter brusquement ou à réduire leur production.

Cette perturbation a mis en évidence les limites des méthodes de planification traditionnelles et statiques pour faire face aux changements rapides de la chaîne d'approvisionnement. La pénurie a mis en évidence la façon dont un manque d'intégration des données en temps réel et de prévision adaptative pouvait entraîner des retards de production importants, des objectifs de vente manqués et une escalade des coûts opérationnels. Elle a souligné le besoin urgent d'une planification de la production basée sur la science des données, capable de visualiser les scénarios de manière proactive et d'ajuster les stratégies à la volée.

Traditionnellement, les entreprises s'appuient sur une combinaison de systèmes de planification avancés (APS) basés sur des règles et de processus manuels basés sur Excel pour élaborer les calendriers de production. Toutefois, ces méthodes peinent à s'adapter aux changements en temps réel, ce qui limite leur efficacité dans un environnement de plus en plus volatile.

Pour équilibrer l'offre et la demande, optimiser l'utilisation des ressources et garantir la rentabilité, il faut donc une planification de la production efficace et adaptable. Pour y parvenir, les équipementiers automobiles doivent tenir compte de multiples facteurs dynamiques, tels que la fluctuation de la demande, les contraintes de production et les perturbations potentielles de la chaîne d'approvisionnement.

Cet article explore le rôle critique de la planification de la production dans la stratégie commerciale des équipementiers, examine les limites des approches traditionnelles et démontre comment l'optimisation basée sur la science des données peut améliorer l'efficacité et la réactivité.

Importance duprocessus de planification de la production pour les OEM

La planification de la production permet d'aligner la production de véhicules sur la demande du marché et les ressources disponibles. Comprenons comment!

Nous pouvons quantifier la complexité en analysant les équipementiers qui vendent le plus de véhicules dans le monde et qui dominent le marché avec des véhicules à moteur à combustion interne et des véhicules hybrides.

Figure 1 : Volume élevé de variables de décision dans la planification

L'écosystème automobile est un réseau complexe dans lequel chaque acteur joue un rôle distinct : les clients demandent les bons véhicules, les fournisseurs fournissent les composants essentiels et les concessionnaires font le lien entre les ventes et le service. Au cœur de ce réseau se trouvent les équipementiers, chargés de produire des véhicules qui concilient les besoins des clients, les capacités de la chaîne d'approvisionnement, le soutien des concessionnaires, les réglementations et la technologie.

Chaque étape implique des interactions complexes de données, de décisions et de dépendances, nécessitant une coordination sans faille entre les ventes, la chaîne d'approvisionnement, les finances et les opérations. Les perturbations, telles que les retards des fournisseurs, les erreurs de demande ou les goulets d'étranglement de la production, peuvent se répercuter sur le système et creuser l'écart entre la production prévue et la production réelle.

Figure 2 : Les principales étapes du processus de planification de la production de bout en bout, de la collecte des données relatives à la demande à l'exécution du plan de production.

Cette figure illustre la manière dont chaque phase s'appuie sur la précédente, avec des répercussions en cascade tout au long du processus de planification. Même des perturbations mineures à une étape - dues à des retards des fournisseurs, à des erreurs de calcul de la demande ou à des goulets d'étranglement au niveau de la production - peuvent se répercuter sur l'ensemble du système, amplifiant l'écart entre la production prévue et la production réelle.

Pour ajouter à la complexité, les différents départements fonctionnent avec des indicateurs de performance clés uniques, ce qui crée souvent des objectifs contradictoires. Les ventes donnent la priorité à la satisfaction du client et au chiffre d'affaires, les équipes de la chaîne d'approvisionnement se concentrent sur l'efficacité et le contrôle des coûts, et la production vise à optimiser la capacité et à minimiser les temps d'arrêt. L'équilibre entre ces priorités exige des compromis pour garantir l'alignement global.

Les approches traditionnelles ont du mal à gérer les nombreux points de données, les contraintes et les interdépendances de cet écosystème. Un état d'esprit proactif, soutenu par une visualisation avancée des scénarios, est essentiel pour anticiper les défis, évaluer les compromis et prendre des décisions éclairées qui s'alignent sur les objectifs de l'organisation.

Défis liés à la méthodologieactuelle deplanification de la production

• Interventions manuelles : Nécessitent la saisie manuelle d'un grand nombre de données et d'ajustements, ce qui ralentit les réactions aux changements en temps réel.
• Évolutivité limitée : Difficulté à traiter de grands ensembles de données et à gérer la complexité des scénarios de production modernes.

• Planification statique : Incapacité à s'adapter aux perturbations de la chaîne d'approvisionnement, aux pics de demande ou aux contraintes inattendues.

• Données fragmentées et processus décousus : La collaboration et l'intégration limitées entre les départements (ventes, chaîne d'approvisionnement et production) empêchent une planification et un alignement sans faille.

• Pas de mesures d'urgence en temps réel : Manque de capacités à générer des plans d'urgence, ce qui entraîne une découverte tardive de l'impact et des décisions sous-optimales.
• Des processus sujets à l'erreur : La forte dépendance à l'égard des efforts manuels augmente le risque d'inefficacité et d'erreurs de planification.
  

Figure 3 : Défis liés à la méthodologie actuelle de planification de la production

Production alimentée par les données : rationalisation des facteurs de décision

La science des données peut aider les constructeurs automobiles à automatiser la planification de la production et à créer des plans plus efficaces et plus réactifs qui s'adaptent aux changements en temps réel. Chez Nagarro, nous avons formulé une approche agile de la planification de la production basée sur la science des données.

Notre approche, qui change la donne, suit quatre étapes clés:

Figure 4 : L'approche de Nagarro en matière de création de plans de production

Identifier et ingérer - points de données et contraintes

Dans tout scénario complexe de planification de la production, une prise de décision efficace dépend de l'identification et de la compréhension des principaux facteurs de décision. Ces facteurs aident à façonner les décisions de compromis en évaluant les grandes quantités de données, les contraintes et les résultats commerciaux souhaités à différentes échelles de temps . Les éléments critiques qui influencent les décisions de planification de la production sont les suivants:

Les points de données sont les variables qui doivent être résolues pour générer un plan de production optimal:

• Les chiffres de production : Unités produites par période, en fonction des prévisions de la demande, de la capacité et des contraintes de la chaîne d'approvisionnement.

• La gamme de modèles : Répartition des différents modèles de véhicules, reflétant la demande des clients, la capacité des usines et la disponibilité des pièces.

Les équipementiers doivent soigneusement analyser et équilibrer ces variables pour créer un plan de production précis qui corresponde aux besoins du marché et aux capacités opérationnelles.

Les contraintes influencent considérablement les décisions et il est essentiel de les comprendre pour naviguer dans cet écosystème complexe. Voici quelques-unes des contraintes les plus importantes:

• Contraintes liées à la demande : Définir la production maximale nécessaire pour répondre à la demande du marché, afin d'éviter la surproduction (et des coûts de possession élevés) ou la sous-production (et des ventes perdues).

Par exemple, une prévision trop optimiste pourrait mettre à rude épreuve les chaînes d'approvisionnement et les lignes de production, tandis qu'une prévision trop conservatrice pourrait laisser la demande des clients insatisfaite et les concessionnaires insatisfaits.

• Contraintes de production : Elles comprennent des limitations telles que la capacité de l'usine, la disponibilité de la main-d'œuvre, les calendriers d'exploitation et les cycles de maintenance, qui limitent tous la production.

• Contraintes de relation : Tenez compte de la manière dont les différents modèles s'adaptent aux lignes de production spécifiques et à l'affectation des pièces. Par exemple, une pièce utilisée pour plusieurs modèles peut devenir un goulot d'étranglement en cas de retard ou d'indisponibilité.

• Contraintes d'approvisionnement : Se concentrer sur la disponibilité des composants auprès des fournisseurs, en tenant compte des délais, de la fiabilité des fournisseurs et des perturbations potentielles de la chaîne d'approvisionnement.

Ajuster, adapter, transformer - nettoyer, normaliser et structurer les pipelines

Les données brutes ne suffisent pas à prendre des décisions éclairées en matière de production. Sans une structuration et un prétraitement appropriés, les incohérences et la fragmentation conduisent à l'inefficacité et au désalignement. Le pipeline de transformation est essentiel pour nettoyer, normaliser et optimiser les données provenant de diverses sources en vue d'une modélisation avancée.

La planification moderne de la production s'appuie sur des données structurées et non structurées, qu'il s'agisse des horaires de production, de l'utilisation des machines, des niveaux de stocks, de la disponibilité de la main-d'œuvre, des contraintes financières, des prévisions de la demande de ventes ou des détails logistiques. Chaque élément est essentiel pour élaborer un plan de production précis, réactif et rentable.

Un pipeline de transformation robuste garantit:

• Le nettoyage et l'alignement des données : La suppression des incohérences, des doublons et des valeurs manquantes pour préserver l'intégrité des données.

• L'agrégation à travers des fenêtres temporelles : Structurer les données relatives à la demande et à la capacité pour la planification à court, moyen et long terme.

• Normalisation et standardisation : Conversion de divers formats de données (par exemple, calendriers de livraison des fournisseurs et calendriers d'exploitation de l'usine) en une structure unifiée.

• Unification des types de données : Intégration de données numériques (mesures des coûts, délais de livraison) et de sources non structurées (registres de maintenance, relevés de capteurs).

Cette étape de prétraitement permet d'aligner la capacité de production sur la demande commerciale, les contraintes financières et la logistique, ce qui permet de déployer des modèles d'optimisation tels que la programmation linéaire pour améliorer la rentabilité, minimiser les temps d'arrêt et renforcer la réactivité du marché. En convertissant des données fragmentées en informations exploitables, le pipeline de transformation jette les bases d'une planification de scénarios en temps réel et d'une prise de décision fondée sur les données, ce qui confère aux équipementiers l'agilité nécessaire dans le paysage automobile complexe d'aujourd'hui.

Optimiser et orchestrer - le chaos à l'aide de techniquesavancées

L'optimisation de la planification de la production dans l'industrie automobile est un défi multidimensionnel qui exige une science des données avancée et des modèles d'optimisation mathématique. Face à des contraintes telles que les prévisions de la demande, la capacité de production, les limites de la chaîne d'approvisionnement, les restrictions financières, les objectifs de durabilité et la volatilité du marché, les équipementiers doivent adopter une approche solide et axée sur les données pour rationaliser la prise de décision et maximiser l'efficacité.

Un modèle de science des données bien exécuté transforme les informations brutes en plans de production optimisés:

• Formuler la fonction objective : Définir les objectifs clés (par exemple, maximiser la production, améliorer l'efficacité de la ligne, minimiser les coûts).

• Incorporant les contraintes critiques : Prendre en compte les plafonds de la demande, les limites du traitement séquentiel, la disponibilité de la main-d'œuvre, les horaires de l'usine et les contraintes de la chaîne d'approvisionnement pour garantir une planification réaliste.

• Optimisation des variables de décision : Identifier la meilleure allocation des ressources (par exemple, les volumes de production, la gamme de modèles, l'utilisation de l'usine).

Pour faire face à la complexité, diverses techniques d'optimisation sont appliquées :

• Programmation linéaire (PL) : Optimise l'allocation des ressources pour une utilisation efficace des machines, de la main-d'œuvre et des matériaux.

• Programmation en nombres entiers (PI) : Gère les décisions discrètes telles que la sélection des fournisseurs, les lots de production et les équipes de travail.

• Programmation non linéaire (NLP) : Modélise des relations complexes telles que l'équilibre entre l'efficacité de la production et la consommation d'énergie ou la réduction des émissions.

• Méthodes métaheuristiques (par exemple, algorithmes génétiques, optimisation par colonies de fourmis) : Explorent les problèmes dynamiques à grande échelle tels que l'ordonnancement adaptatif ou l'optimisation du routage.

• Optimisation stochastique : Prend en compte les incertitudes de la demande et de l'offre pour une planification résiliente.
• Apprentissage par renforcement (RL) : Permet une prise de décision adaptative en temps réel pour répondre de manière dynamique aux changements du marché.

En intégrant ces techniques dans un pipeline d'optimisation complet, les constructeurs automobiles peuvent équilibrer la rentabilité, l'utilisation desressources , la durabilité et la réactivité du marché, en garantissant une stratégie de planification de la production agile, résiliente, basée sur les données et prête pour l'avenir.

Mesurer et maîtriser - différents objectifs commerciaux à différentes échelles de temps

À tout moment du processus de production, les équipementiers doivent évaluer l'impact des décisions de planification de la production sur les différents résultats de l'entreprise à différentes échéances.

Parmi les principaux objectifs commerciaux,citons

• Efficacité de la ligne : Maximiser le débit et minimiser les temps d'arrêt en assurant une performance optimale de la ligne de production, réduisant ainsi les coûts et les temps de cycle.

• Rentabilité : Optimiser les plans de production pour réduire les coûts, répondre à la demande et respecter les normes de qualité.

• Satisfaction de la demande : Aligner la production sur des prévisions précises afin d'éviter la surproduction (stocks excédentaires et coûts de stockage) ou la sous-production (ruptures de stock et pertes de ventes).

• Durabilité et optimisation des ressources : Réduire le gaspillage des ressources et atteindre les objectifs ESG en minimisant les émissions de type 1 et 2 grâce à une utilisation efficace des ressources, à des opérations économes en énergie et à une gestion efficace des déchets.

Un plan de production durable permet non seulement d'atténuer l'impact sur l'environnement, mais aussi de se conformer à la réglementation et d'améliorer la réputation de la marque.

Chacun de ces facteurs de décision fonctionne en tandem pour former un plan de production complet qui s'aligne sur les objectifs de l'équipementier. Il est essentiel de comprendre l'interaction entre les points de données, les contraintes et les résultats commerciaux souhaités pour prendre des décisions éclairées et maintenir l'efficacité opérationnelle.

De plus, l'intégration d'un assistant intelligent basé sur la GenAI( ) en plus des techniques d'optimisation basées sur la science des données permet d'améliorer l'efficacité et l'intelligence du processus de planification de la production.

Cet assistant piloté par l'IA offre aux planificateurs un accès intuitif qui leur permet d'interroger facilement le système pour obtenir des informations sur des scénarios tels que les perturbations de la chaîne d'approvisionnement, la capacité de production et les fluctuations de la demande .

De plus, l'assistant peut générer des recommandations proactives pour les plans d'urgence, aidant les planificateurs à gérer rapidement les perturbations et à ajuster les calendriers de production de manière dynamique.

S'attaquer aux scénarios avec des fonctions deplanification efficaces

Laplanification de scénarios en temps réel permet d'éviter les retards de production.Une seuleexpédition de pièces retardée peut interrompre la production de 500 à 1 000 véhicules, entraînant des pertes journalières potentielles de plusieurs milliers de dollars.

Lasynchronisation de bout en bout permet d'aligner les prévisions de la demande, les calendriers des fournisseurs, les opérations de l'usine et la logistique, minimisant ainsi les perturbations tout au long de la chaîne de valeur.

L'optimisation multi-objectifs permet de réaliser des gains d'efficacité. Chaque augmentation de 1 % de l'utilisation de l'usine permet d'économiser des millions de dollars par an.

Appliquer les leçons tout au long de la chaîne devaleur

La réussite de la montée en puissance de la production chez les équipementiers dépend fortement de la capacité des fournisseurs de matières premières et des fournisseurs à adapter leur production pour répondre à la demande croissante. Cette interconnexion souligne l'importance de la collaboration tout au long de la chaîne de valeur pour réaliser des montées en puissance rationalisées et efficaces.

Les défis qui compliquent la montée en puissance des équipementiers ont souvent un impact sur les fournisseurs, parfois même de manière plus aiguë. Les fournisseurs, par exemple, peuvent être confrontés à des obstacles importants pour augmenter leur capacité de production en raison de contraintes liées à l'investissement en capital. Avec des marges bénéficiaires déjà minces et des réserves financières limitées par rapport aux OEM, les fournisseurs peuvent avoir du mal à s'adapter aussi rapidement à l'augmentation de la demande.

Pour relever ces défis, il faut une approche synchronisée, où le partage des données, la planification collaborative et la modélisation proactive des scénarios contribuent à harmoniser les efforts dans l'ensemble de l'écosystème. En travaillant ensemble, les équipementiers et leurs partenaires de la chaîne d'approvisionnement peuvent atténuer les risques, améliorer la résilience et assurer une meilleure évolutivité de la production.

L'avenir de la planification de la production consiste à tirer parti de l'optimisation alimentée par l'IA pour surmonter les limites des outils traditionnels et prospérer dans un paysage automobile dynamique. En adoptant des techniques avancées de science des données, les équipementiers peuvent atteindre une adaptabilité en temps réel, créer des plans d'urgence agiles et optimiser les opérations pour une efficacité et une rentabilité maximales.

Laissez-nous vous aider à révolutionner vos processus de planification de scénarios commerciaux globaux et à garder une longueur d'avance sur un marché en constante évolution.