LKFR14 (Part 2) : Beer Game

Avec Emmanuel Sciara – @esciara

beer_game

Watch5 mn de lecture

Comment mieux débuter une matinée que par un jeu ? C’est ce que nous propose Emmanuel Sciara dans son atelier pour découvrir l’impact systémique des approches agiles autrement appelé le « Beer Game ».

Principe du jeu

Le plateau de jeu représente une chaîne logistique d’approvisionnement de bières composée de 4 postes :

  • L’usine de production (Factory)
  • Le distributeur (Distributor)
  • Le grossiste (Wholesaler)
  • Le détaillant (Retailer)

A chaque tour, le client effectue une commande au détaillant qui va en conséquence décider du volume à commander au grossiste… séquentiellement jusqu’à l’usine de production.

Le but du jeu est que le coût global de la chaîne d’approvisionnement soit le plus bas possible, sachant que stocker coûte moins cher que de livrer en retard.

Aucune communication entre les postes n’est autorisée (en théorie)

Retailer d’un jour avec un stock initial de 16 bières, voici ce à quoi se réduit alors ma vision de jeu :

Retailer_view

 

Le jeu a simulé 37 semaines.

Une seule variation de la demande en entrée a été générée lors de la semaine 4.

  • Dans un premier temps, la variation de demande du client a entrainé une chute drastique de notre stock. En effet, la demande ayant doublé et le délai de commande étant fixé à 2 semaines par le système, nous n’avons pu qu’être spectateur de la montée de nos arriérés: impuissants, ce fut la panique chez le retailer ! (W13)
  • Dans un deuxième temps, nous avons essayé de combler nos arriérés en effectuant des commandes plus importantes au grossiste. Cependant, surpris par cette variation, la demande ne pouvait pas être satisfaite en temps réel, ce fut donc la panique chez le wholesaler ! (W19)
  • Le mouvement se propagea ainsi de poste en poste au fur et à mesure des semaines.
  • Dans un dernier temps, toutes les commandes sont arrivées en même temps et nous avons commencé à accumuler du stock. Cependant, toujours en proie au doute d’une éventuelle variation de la demande client et ne voulant pas revivre l’émotion de sa première occurence, nous avons décidé de stabiliser nos commandes à nos demandes.

Débriefing

Le débriefing du jeu a été réalisé dans la bonne humeur, chacun ayant vécu à son rythme des sentiments de frustration, d’impuissance et d’incompréhension au sein du système.

On demanda dans un premier temps aux participants d’imaginer (au nez) l’évolution des commandes reçues par le Retailer.

La surprise fut grande (autant que les éclats de rire) lorsque l’on confronta les résultats :

commande_detaillant

En effet, la seule variation de la demande de 4 à 8 bières en entrée du système a entrainé un ressenti en bout de chaîne d’une variabilité bien plus élevée – jusqu’à 100 bières !

Ce résultat nous a permis de pouvoir étudier plus en détail l’impact sur les commandes effectuées par poste dont voici le récapitulatif:

debriefing_beer_game

On peut voir sur le graphe qu’une augmentation des commandes se propage et s’amplifie au passage sur chaque poste de la chaîne de production. Ce phénomène d’oscillation de la demande s’appelle: le bullwhip effect ou l’effet coup de fouet.

 Le Bullwhip Effect

L’Amplification de la variabilité de la demande (AVD) ou Bullwhip Effect est une conséquence des actions prises par les individus impliqués dans la gestion de la demande tout au long d’une chaîne d’approvisionnement. 

Les causes:

  • Cycle (Lead Time) long
  • Communication limitée entre les postes
  • Vision partielle du système

Les conséquences:

  • Un faible niveau de service car les commandes sont en retard
  • La perte de ventes
  • Des stocks élevés
  • Des coûts élevés

On peut bien évidemment imaginer que plus la demande varie, plus ces résultats empirent.

Même si les résultats sont dus aux actions prises par les individus, il est intéressant de considérer que leur comportement puisse avoir été induit par le système lui-même.

 En effet, lors d’une fluctuation de demande en entrée:

  • Par peur de rupture de stock ou de surstock, on effectue des commandes
  • Ne voyant pas les commandes arriver à cause du Lead Time élevé on surcommande
  • Le manque de communication et la vision partielle du système ne permet pas d’anticiper le retour du coup de fouet et donc on accumulation les stocks

Ainsi, le système induisant le comportement, en changeant le système, nous pourrions envisager un changement de comportement avec:

  • des cycles courts, du juste à temps
  • de la transparence dans la communication (simple et efficace)
  • de la proximité entre les équipe
  • une vision globale du système

et surtout de l’APPRENTISSAGE. (Vous avez dit Agile ? :))

Merci à Emmanuel et aux autres participants pour avoir rendu cet atelier agréable et très instructif. 🙂

Quelques références:

 


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