La gestion de la capacité de production à long terme

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toilet paper rolls on a production line

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Ce billet fait partie d’une série de 4 articles portant sur la gestion de la capacité de production.

La gestion de la capacité de production à long terme est la première étape de la gestion de la capacité de production. Comme mentionné précédemment, nous n’allons pas traiter en profondeur des prévisions de vente et de la planification de la demande, mais il est clair que des prévisions et des stratégies à long terme adéquates sont requises pour effectuer la planification des principales pièces d’équipement.

Lorsqu’une organisation dispose d’un historique de données pour la vente de ses produits (ou de produits similaires dans le cas du lancement d’un nouveau produit), il s’agit habituellement d’un bon point de départ. En effet, diverses techniques quantitatives permettent d’effectuer des projections à partir des chiffres courants. Par exemple, l’analyse des séries chronologiques, qui fait appel aux moyennes mobiles et aux moyennes mobiles pondérées, peut être intéressante pour effectuer les prévisions à court terme et possiblement à moyen terme. Elle est toutefois un peu plus hasardeuse à long terme.

Pour des prévisions à plus long terme, il peut être intéressant de trouver, lorsque c’est possible, un ou plusieurs paramètres externes qui peuvent être mis en corrélation avec les ventes. Par exemple, une hausse démographique stimule la demande d’une multitude de produits de consommation ordinaires à usage unique (ex. : nourriture, savon, énergie), tandis qu’une hausse du revenu moyen des ménages stimule la demande pour les produits de luxe. Par ailleurs, divers experts peuvent également se prononcer quant à l’impact de certains éléments externes tels que l’introduction de nouvelles technologies ou les changements législatifs.

Finalement, nous devons toujours garder en tête que les prévisions sont intrinsèquement inexactes et qu’il faut en faire une utilisation judicieuse. Cela étant dit, la précision a tendance à augmenter dans le cas des prévisions basées sur des données agrégées et sur de courtes périodes.

MTS (make-to-stock/fabrication pour les stocks) exemple

Je ne suis pas une experte en fabrication de papier hygiénique; je sollicite donc votre indulgence lorsque j’avance des chiffres probablement invraisemblables pour illustrer les concepts de fabrication dont je traite.

Ajoutons quelques chiffres à notre exemple du papier hygiénique. Les prévisions de ventes de cette organisation fictive reposent principalement sur des données historiques et l’analyse de la démographie. Au début de 2020, l’organisation pensait pouvoir vendre 32 000 000 kg de papier hygiénique au cours de l’année et s’attendait à ce que les ventes soient uniformément réparties sur l’année. À long terme, puisque la population est en hausse et que l’organisation est l’un des principaux acteurs du marché, l’entreprise estime qu’elle sera en mesure de vendre, en moyenne, 1 000 000 kg de papier hygiénique supplémentaire chaque année pendant les dix prochaines années, tout comme elle l’a fait au cours des cinq dernières années. En répartissant 32 000 000 kg/an sur une base quotidienne (en supposant une semaine de travail de 7 jours), l’entreprise conclut qu’elle doit produire environ 88 000 kg par jour cette année. De plus, chaque année, elle devra accélérer la cadence quotidienne par 2 800 kg jusqu’à l’atteinte d’une production totale de 116 000 kg/jour dans 10 ans.

Année Demande annuelle (kg)  Demande quotidienne (kg)
2020 32 000 000 88 000
2021 33 000 000 90 800
2022 34 000 000 93 600
2023 35 000 000 96 200
2024 36 000 000 99 000
2025 37 000 000 101 800
2026 38 000 000 104 600
2027 39 000 000 107 200
2028 40 000 000 110 000
2029 41 000 000 112 800
2030 42 000 000 114 600
2031 43 000 000 116 000

Tableau 1: Demande annuelle et quotidienne prévue pour les 10 prochaines années

Cette prévision des ventes est essentielle pour la gestion de la capacité de production à long terme et pour faire en sorte que les installations de l’usine soient en mesure de combler les demandes des clients de manière concurrentielle. En procédant à de petites optimisations ici et là, il est possible de dégager une certaine marge de croissance avec les installations existantes, mais il est généralement invraisemblable de doubler la production sans procéder à d’importants investissements dans l’usine. Avec la chaîne de production d’origine, il est possible de fabriquer jusqu’à 25 000 kg de papier hygiénique par quart de travail de 6 h, en incluant l’entretien, mais pas les transitions. L’organisation dispose donc d’une capacité théorique maximale de 100 000 kg/jour. Par contre, cette cadence est uniquement possible pour un seul type de rouleau (aucune transition), en travaillant 24 heures par jour (quarts de travail de nuit et le week-end), et il ne doit y avoir aucun incident entraînant un arrêt de la production! Pour croître, il faut des investissements. L’entreprise décide donc de renouveler ses installations en installant deux nouvelles lignes (B et C) qui peuvent produire 30 000 kg par quart de travail de 6 h (15 000 kg chacune). Théoriquement, l’entreprise peut maintenant produire jusqu’à 120 000 kg/jour.

Ligne Capacité quotidienne (kg)
B (produits multicouches) 60 000
C (produits coussinés) 60 000
D (ligne A remaniée) 100 000

Tableau 2 : Capacité de production quotidienne par ligne de production

Remarquez que je ne parle plus ici de produits uniques (2 ou 3 épaisseurs, motifs coussinés, imprimés). Je ne considère même pas les quantités de rouleaux : après tout, plus le papier est mince, plus il en faut! Ces modifications permettent d’accroître la précision des prévisions : il n’est pas possible de savoir exactement comment les préférences des gens en matière de papier hygiénique vont évoluer, mais il est probable que la quantité totale par personne demeure sensiblement la même. À moins que les parts de marché du bidet augmentent considérablement… ou que le papier hygiénique réutilisable gagne subitement en popularité!

Les prochains billets de blogue de cette série porteront sur :

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