Alexis

Chaque semaine dans le Podcast Supply Chain by Vekia, nous répondons à vos questions et vous accompagnons dans la transformation de votre Supply Chain suite au COVID19.

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Quels sont les prérequis à l’automatisation ? Comment savoir si je suis prêt à automatiser ma Supply Chain ?

Il y a en effet quelques prérequis qu’on peut résumer en 5 grands points.

Le premier, est d’avoir une vision. L’automatisation va apporter une transformation des métiers. Le personnel qui avait pour quotidien de manipuler des tableurs vont voir leur métier évoluer fortement. Il est important d’être clair auprès de l’ensemble des équipes sur le progrès apporté sur leur métier.
Il faut donc expliquer pourquoi on prend la direction de l’automatisation, en quoi on est convaincus que c’est un progrès, et en quoi les technologies identifiées sont la meilleure réponse à nos enjeux.

Le deuxième prérequis est d’avoir un cas d’usage précis. Par exemple, on veut automatiser à 99% le calcul des propositions de commandes pour approvisionner notre entrepôt central. On va essayer de quantifier l’impact (ici par exemple, augmentation de 5-10% de la disponibilité en entrepôt, une baisse de 30% du stock en entrepôt, une amélioration mesurée du quotidien d’approvisionneur, etc). Il est important que le cas d’usage soit une réponse à des enjeux majeurs de l’entreprise. Si l’enjeu est secondaire, le problème n’est pas assez important pour recueillir une mobilisation générale autour de la réussite du projet.

En troisième lieu, il faut avoir une culture du changement et avoir entrepris de grands mouvements de manière récente. Il faut déjà avoir réussi quelques étapes de digitalisation de divers outils, étapes que la crise COVID a pu accélérer, qui ont permis d’entrer dans une culture de la digitalisation.

On pourrait s’attendre à des prérequis technologiques, mais jusqu’ici, ce dont tu me parles sont surtout des prérequis humains et culturels.

Effectivement, chez Vekia nous avons d’ailleurs structuré nos projets sous la forme d’une checklist PPDA : People Process Data Algorithms (et dans cet ordre !). La réussite du projet passe par un succès de ces 4 points.
Ce qui me permet d’illustrer le quatrième prérequis qui est la qualité des données. On n’est pas forcés d’avoir un niveau de qualité des données extrêmement élevé avant de commencer l’automatisation. On se rend compte qu’avec des données classiques de qualité correct, on arrive déjà à faire des pas de géant en termes d’automatisation, et surtout, on met en place un cercle vertueux d’amélioration continue au cours duquel on va commencer à automatiser, mesurer les résultats, et améliorer à la source les données pour repousser les performances.
Il faut donc bien des données utilisables mais pas forcément autant que l’on pourrait croire pour pouvoir commencer à automatiser.

Pour terminer, on revient sur un prérequis humain puisqu’il s’agit de l’équipe. Il faut une équipe en capacité de traiter le projet : qui comprenne les enjeux métiers (donc avec une excellente connaissance métier), qui puisse accéder aux données, qui porte le changement, en mesure de prendre des décisions rapidement, qui sache avancer avec agilité, qui puisse identifier les bons partenaires technologiques… Bref, une équipe assez multidisciplinaire qui soit ni purement IT ni purement Métier.
Cette équipe sera porteuse, dépositaire de la vision de l’entreprise, du cas d’usage et de la culture du changement dont nous avons parlés.

Si le sujet vous intéresse, vous pouvez consulter notre Livre Blanc : 5 Prérequis pour la réussite de l’IA à grande échelle

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Comment savoir quels sujets Supply Chain traiter en priorité et quels sont ceux sur lesquels on a une plus grande marge de progression ?

C’est une question clé avec les conséquences de la crise COVID19 qui redéfinissent les enjeux et les priorités.

La première étape est d’être au clair sur les 3 principaux KPI de la Supply Chain : le niveau de stock, la disponibilité et le temps que cela demande aux opérationnels. Ce sont 3 KPI très importants derrière lesquels on trouve le coût d’exploitation. Ils sont le nerf de la guerre de la Supply Chain avec l’objectif final d’avoir le bon produit, au bon endroit, au bon moment, au moindre coût.

Pour identifier les réservoirs de performance la première chose à faire est de collecter les informations sur le fonctionnement de la Supply Chain. On va parler de données au sens numérique, mais également des informations détenues par l’humain.

On veut avoir des analyses par référence et par site sur la disponibilité. Combien de clients ont été servis de manière parfaite (produit livré exactement au moment voulu, dans la quantité voulue, à l’endroit voulu, sans problème de qualité). C’est un premier indicateur extrêmement intéressant car il est directement lié à la qualité perçue par le client final.

On va alors identifier s’il existe des disparités selon les références ou les sites, et de comprendre pourquoi elles existent car cela peut cacher un réservoir de performance. Peut-être qu’un site fonctionne moins bien à cause d’un problème de qualité des données ou des raisons d’outillages, etc…
On peut également identifier s’il s’est passé des événements qui ont eu une incidence sur la demande qu’on est capables d’expliquer et qu’on aurait pu prévoir. Dans ce cas, un réservoir de performance se trouve sur la capacité à mieux anticiper en captant les signaux faibles.
Un autre réservoir de performance peut se trouver sur les délais d’approvisionnement, les lead-time. Ils doivent évidemment être réduits le plus possible, sans oublier de prendre en compte leur variabilité et de la réduire également.

Du point de vue informations détenues par l’humain, on va pouvoir analyser si l’information circule ben entre les différents acteurs. Par exemple si le marketing décide de faire une opération promotionnelle, est-ce que l’ensemble des acteurs de la Supply Chain en sont informés. L’animation des fournisseurs est souvent un réservoir de performance sous exploité.

L’ensemble de ces analyses sur les données et les informations qualitatives permet d’identifier des réservoirs de performance. Notre expérience nous montre que c’est souvent dans la bonne exploitation des données et le bon alignement des humains, des process et des outils que l’on va tirer le maximum de performances.

Pendant le confinement on a observé un bond du e-commerce, notamment pour les biens de grande consommation dont les achats en ligne on pratiquement doublé dans certains cas. Comment adapter sa Supply Chain au e-commerce ?

On a tendance à considérer l’e-commerce comme une activité B2C, de plus en plus on se rend compte que ça devient une activité B2B. Aujourd’hui l’e-commerce, qui était une part mineure de l’activité il y a quelques années, devient un sujet absolument central.
On a parlé de transformation multicanal, omnicanal les dernières années, le sujet n’est aujourd’hui plus évitable. Il s’agit de penser la Supply Chain sous deux aspects : l’aspect organisation physique et l’aspect outil.

Sur l’organisation physique, la séparation entre point de vente et e-commerce n’a plus vraiment lieu d’être car le lient, à travers le clic & collect, le ship from store etc, va vouloir avoir le produit en main le plus vite possible, et le magasin devient un lieu de collecte sur lequel il va venir acheter un produit qu’il aura vu sur le web.
Pour cela, on voit l’émergence de Hubs dans les grandes villes qui servent à la fois à expédier les commandes e-commerce très rapidement, mais également à alimenter les magasins. Ces hubs permettent par ailleurs de gagner sur la surface du magasin et d’augmenter le chiffre d’affaires au mètre carré.

La difficulté qui est liée à ce changement est le risque d’augmentation du stock : plus on fragmente le stock, plus il y a de stock de sécurité et plus le stock total va augmenter. On ne peut donc pas se passer d’avoir recours à des outils informatiques d’optimisation du stock. On parle d’outils digitaux qui ont la capacité de prévoir les sorties de stock de ces différents hubs, en croisant les informations des multiples sources (magasins, web, etc). La mutualisation de la fonction approvisionnement entre les différents canaux est alors essentielle.

Ce n’est pas un sujet anodin, il s’agit d’une vraie transformation de la Supply Chain qui nécessite une grande organisation, mais c’est aussi une opportunité de passer le cap de la digitalisation des outils en interne et de gagner du temps sur cette réalité devenue inévitable.

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On dit souvent qu’il faut tendre vers plus d’automatisation et de collaboration dans la Supply Chain. Il faut donc laisser plus de place à la machine, tout en collaborant davantage avec ses équipes, ses partenaires, fournisseurs etc… Ces notions peuvent paraître contradictoires. Comment peut-on développer automatisation et collaboration en même temps ?

Ce qui peut paraître contradictoire c’est que l’automatisation laisse penser qu’il y a moins d’humain, alors que quand on parle de collaboration on pense à plus d’humain.

En fait ce sont deux notions qui sont extrêmement complémentaires. Ce qui fait qu’aujourd’hui les équipes manquent de temps pour collaborer, c’est qu’elles doivent traiter beaucoup de choses de manière manuelle et répétitive, et c’est là où l’automatisation vient les décharger.

Si on veut bien faire son travail d’approvisionneur aujourd’hui il faut être capable de faire beaucoup de choses en même temps. Evidemment piloter ses stocks, mais aussi en parallèle, collecter des informations pour bien piloter ses stocks.
Pour ça il faut parler aux personnes du marketing : « Est-ce qu’une promotion va être mise en place ? Est-ce qu’on prévoit des opérations particulières ? »
Il faut parler aux équipes commerciales : « Est-ce qu’il y a des commandes clients ? Est-ce que des choses sont en train de se passer en termes de ventes ? »
Il faut parler avec les équipes logistiques : « Où en sommes-nous en termes de capacité, de stockage, de réception, d’expédition ? Est-ce que les équipes sont en capacité de traiter ce qui est à venir ? »
Puis également avec les fournisseurs, qui ont eux même probablement des contraintes de production en ce moment qui sont plus ou moins fortes, avec une reprise d’activité variable selon les secteurs.
Enfin, on doit parler avec les fonctions support de l’entreprise, notamment les finances pour les budgets.

L’ensemble de cette collecte d’informations prend énormément de temps et c’est un travail de communication. Une partie est informatisée mais pas tout, et il est nécessaire de pouvoir échanger à ce sujet. C’est un des premiers rôles de l’approvisionneur.

Il y a également le fait d’échanger sur la qualité d’exécution, que ce soit avec les fournisseurs pour les animer sur leur capacité à fournir ce qui a été commandé, avec les entrepôts pour animer sur le fait qu’ils aient effectivement exécuté ce qui était attendu, sur le bien fondé des commandes, etc. C’est aussi de la collaboration.

On doit aussi donner de la visibilité sur le futur, c’est un point de plus en plus important dans les organisations et ça concerne tous les acteurs mentionnés précédemment. Donner de la visibilité à ses fournisseurs pour les aider à mieux se préparer à la demande future, aux entrepôts pour qu’ils prévoient le bon effectif pour exécuter les commandes, aux différentes entités pour leur permettre de savoir ce qu’elles vont réceptionner et en parler avec leurs propres clients.

Enfin, on collabore pour négocier et arbitrer des priorités entre tous ces acteurs.

On voit donc que la notion de collaboration est très forte dans le métier, et que l’approvisionneur joue un rôle clé. On se rend compte également que ce sont des tâches consommatrices en temps. Communiquer c’est passer du temps. On n’a donc moins le temps de s’occuper au pilotage des stocks.
C’est là où l’automatisation vient renforcer la capacité de collaboration. Elle vient décharger l’utilisateur de ce travail potentiellement fastidieux, répétitif et où la machine sera la plupart du temps plus performante que l’humain, qui lui garde l’aspect collaboratif, communication, arbitrage, et bien entendu pilotage macroscopique même en cas d’automatisation.

D’autre part les outils de nouvelle génération qui centralisent l’information entre les différents acteurs facilitent cette collaboration ?

Absolument. Très clairement, avoir des « tours de contrôle » qui donnent l’ensemble des informations pertinentes dans le passé, au présent et dans le futur donne une puissance inégalée à la Supply Chain, d’être capable de donner de la visibilité sur ce qui va arriver, et de laisser l’humain se consacrer à la communication.

Finalement les outils d’automatisation et de centralisation de l’information permettent d’un côté à l’humain de gagner du temps pour mieux communiquer, mais également d’avoir moins besoin de communiquer car l’information est déjà disponible partout.

La deuxième question porte sur des sujets « tendance » de la Supply Chain : la résilience, la robustesse, l’agilité… Ce sont des sujets qui consistent à solidifier sa Supply Chain ; D’un autre côté, on veut aussi pouvoir améliorer les performances de sa Supply Chain. Est-ce possible de mêler ces notions de solidification et d’amélioration ?

Plus que tendance, ce sont des sujets fondamentaux pour la Supply Chain. Pour redéfinir les termes :

• La robustesse, c’est la capacité d’une supply chain à continuer à fonctionner en cas de perturbation, sans subir.
• La résilience c’est la capacité de la Supply Chain en cas de grosse perturbation à revenir rapidement sur son état de fonctionnement normal
• L’agilité c’est sa capacité à s’adapter à des changements structurels de manière rapide et sans lancer de gros projet.

A côté de ça, les directions générales demandent souvent de l’amélioration. On voit donc qu’il y semble y avoir une injonction contradictoire entre ces deux aspects.

En réalité, l’Intelligence Artificielle et plus spécifiquement le Machine Learning nous apprennent qu’on peut mêler à la fois une notion d’agilité/de robustesse, avec une notion d’amélioration. C’est même le cœur du Machine Learning : j’exploite très bien ce que je sais déjà faire et j’explore beaucoup pour essayer d’améliorer.

Ces deux notions sont renforcées par les outils et les technologies qu’on a aujourd’hui. D’une part on est capables de monitorer de manière très précise la performance, et d’identifier là où il y a des sur ou sous performances et d’agir en conséquence (ce qui amène à l’amélioration).  D’autre part, les algorithmes sont constamment en train d’identifier par eux-mêmes ce qui fonctionne ou non et de s’améliorer, aidés par les Data Scientists.

C’est en cela qu’on peut réconcilier l’amélioration continue et l’agilité. La robustesse et la résilience sont des caractéristiques fondamentales de tous les systèmes Supply Chain de qualité.

Ce qui empêcherait de faire de l’amélioration continue en favorisant la robustesse, ce sont les systèmes trop rigides et peu évolutifs. On doit alors choisir entre maintenir le niveau de performance actuel, ou de tester avec le risque de la dégrader.

Concrètement, comment faire pour y arriver ?

On fait avec les moyens qu’on a ! Soit on a la chance d’avoir une solution agile qui inclue déjà du Machine Learning et ca se fait naturellement. Sinon, on peut faire de l’A/B Testing, en essayant d’identifier des sous-périmètres, de parfois ressortir les données du système d’approvisionnement dans un tableur pour faire des tests à part et les ré-injecter… On peut travailler sur les minimums de commande en relation avec les fournisseurs, de faire des tests sur les conditionnements, le Franco… Ce sont des axes possibles avec n’importe quel système. Evidemment lorsque le système le fait de manière native, on gagne énormément de temps et d’efficacité.

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Quelle serait la Supply Chain idéale ?

On pourrait évidemment en parler pendant des heures.

Un premier point concerne les hommes et les femmes qui travaillent dans la Supply Chain. Nous leur devons le meilleur job possible. Cela passe par l’amélioration des conditions de travail en entrepôt, mais aussi en centrale. C’est l’un de nos combats chez Vekia d’apporter aux approvisionneurs et approvisionneuses des outils qui leur permettent de mieux faire face à l’urgence, à la pression, aux demandes d’informations. C’est un travail incessant pour parvenir à apporter aux utilisateurs et utilisatrices cette qualité d’outils et de process afin d’être plus performants et efficaces.

Par extension, c’est aussi la mise en place de solutions plus intelligentes. Ce n’est pas forcément très enrichissant de passer des journées à remplir des lignes dans un fichier excel. L’humain est meilleur que la machine sur la stratégie. Pour calculer des commandes, évaluer des prévisions sur des centaines de milliers d’articles et de sites, la machine est meilleure que l’humain. Par contre, l’analyse et la prise de recul sont inaccessibles à la machine qui ne sait pas faire preuve d’intelligence au sens admis pour l’humain. Dans la Supply Chain idéale, les algorithmes et les données seraient largement présents pour décharger l’humain.

Ensuite, la Supply Chain idéale pollue le moins possible. On a tous pris conscience de l’urgence environnementale. Avoir des camions pleins à 60% de moyenne n’est pas acceptable. Avoir des entrepôts qui se construisent à tour de bras et « mangent » la surface agricole ce n’est pas une bonne chose. Avoir des quantités astronomiques d’articles qui vont à la casse car on n’a pas réussi à les vendre, non plus. La Supply Chain doit se transformer et prendre conscience des marges d’optimisation dont elle est capable.

Pour finir, la crise COVID a mis en évidence notre fragilité en cas de zones de sourcing lointaines. Il est peut-être temps de réfléchir à relocaliser la production. C’est un sujet dont beaucoup de personnes discutent en ce moment, et une relocalisation intelligente grâce à des outils de productivité pourrait créer des emplois qui aujourd’hui n’existent pas dans nos régions. Pour moi (Manuel Davy), la Supply Chain idéale est locale et globale à la fois, avec une capacité d’agilité entre le très proche et le très lointain.

Manuel, as-tu un mot de la fin pour clôturer cette première saison du Podcast Supply Chain ?

C’est avec un grand plaisir que nous avons accompagné nos auditeurs pendant cette période et enregistré ces podcasts. Nous espérons que ce que nous avons apporté a pu vous rendre service dans vos directions et opérations Supply Chain, que vous avez appris des choses, que ça vous a intéressé et donné envie de creuser les sujets dont nous avons parlé. Ce que je peux dire c’est que la passion qui nous anime pour la Supply Chain reste intacte après ce COVID. Evidemment on n’a qu’une chose en tête c’est de continuer à accompagner les professionnels dans leur transformation pour chaque jour, rendre la Supply Chain plus proche de cette Supply Chain idéale.

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Comment mesurer la qualité des prévisions ?

Il est important de garder en tête que la qualité d’une prévision s’évalue au regard de l’utilisation qu’on en fait.

On a souvent tendance à se dire qu’une bonne prévision est une prévision conforme à ce qui s’est réellement passé par la suite. Par exemple, si je fais une prévision des quantités vendues sur les 3 prochaines semaines, jour par jour, sur un certain produit, sur un certain point de vente, je vais comparer dans 3 semaines cette prévision avec ce qu’il s’est réellement passé. On pourrait alors se dire : « La prévision est bonne si, jour par jour, la quantité vendue correspond à la quantité prévue ».
En réalité, ce n’est pas une bonne façon de faire car en Supply Chain, la prévision sert à calculer des commandes, des approvisionnements. Donc ce qui est important, ce n’est pas de comparer les quantités au jour, mais plutôt de comparer la commande effectuée grâce à la prévision et la meilleure commander qu’il aurait été possible de faire à ce moment-là (compte tenu des informations disponibles à cette époque). Je vais donc regarder le cumul de ma prévision de ventes sur l’ensemble de la période à couvrir, c’est-à-dire la période entre la réception de cette commande et la réception de la commande suivante.
Pour résumer, l’erreur est souvent de chercher la meilleure précision jour par jour, au lieu de chercher une meilleure prévision cumulée sur la période à couvrir.

Deuxième subtilité : souvent on ne commande pas à l’unité mais par cartons, palettes, containers ou camions. Ce qu’il faut donc mesurer, c’est le conditionnement en nombre entier dans l’évaluation de la qualité de la prévision, et non pas une quantité de pièces. Un article qui se vend énormément pourra représenter beaucoup moins de commandes s’il est conditionné en grand nombre, qu’un article qui se vend moins mais qui est conditionné en plus petites quantités.

Appliquer ces subtilités fait une différence énorme avec une mesure de prévision moins pertinente.

On peut ajouter que les systèmes les plus avancés émettent les prévisions via des probabilités. Ce n’est pas juste une valeur, mais une distribution de probabilités. La prise en compte de ces probabilités va avoir une influence sur la manière dont on commande, et dont on mesure la qualité de la prévision.

Par où commencer avec la donnée ? Comment mettre toutes les chances de son côté afin de réussir le projet ?

La Supply Chain moderne se base en effet en grande partie sur la donnée. Il faut être capable, pour affiner au maximum ses calculs de prévisions et d’approvisionnements, d’utiliser les données de manière efficace.

Par principe, la donnée n’est pas forcément juste. On peut avoir des données erronées (on sait que la donnée d’inventaire ou le délai de lead time sont par exemple partiellement fausses). Une erreur est donc de commencer en prenant directement l’ensemble des données et de les intégrer pour faire de meilleurs calculs d’approvisionnement. En réalité, il faut avancer de manière itérative.

On commence en travaillant avec les données fondamentales (position de stock, historique, quelques événements exogènes, …). C’est seulement lorsqu’on arrive aux premiers résultats en suivant les indicateurs clés (ruptures, disponibilités, …) avec ces données, qu’on pourra alors améliorer. Si les résultats sont bons, on peut penser à ajouter de nouvelles données incrémentalement, sinon, il faut améliorer les données existantes avant d’en ajouter d’autres. La donnée est une matière première qu’il faut travailler et améliorer. C’est un sujet déjà très important dans la Supply Chain aujourd’hui et qui a vocation à le devenir encore plus avec le développement de l’IA.

Si le sujet des données vous intéresse, nous vous invitons à visionner le replay de notre dernier webinar dont elle était le sujet, ainsi que notre tribune « Nos conseils pour mieux utiliser la data de votre Supply Chain » 

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Aujourd’hui, quel type de profil recruter pour sa Supply Chain ?

Ce sont des métiers en pleine évolution, notamment les métiers du pilotage de la Supply Chain : les approvisionneurs, demand planners, prévisionnistes, … Historiquement, ces métiers étaient tournés vers les outils bureautique type Excel ou ERP, et qui étaient assurés par des personnes au profil de gestionnaire. Ce mindset reste important aujourd’hui et continuera de l’être, mais l’arrivée des outils de connaissance de la donnée, de BI, du Big Data et l’explosion de la quantité de données disponibles pour la prise de décision, et les outils d’Intelligence Artificielle qui apportent de la valeur en automatisant les tâches répétitives, apporte un profond changement aux métiers.

On recherche aujourd’hui des profils qui sont très à l’aise avec les outils numériques, en particulier donc sur l’aspect données où il est nécessaire d’avoir un esprit analytique. On cherche également un fort intérêt pour le Business, puisque la Supply Chain, au-delà du métier d’approvisionneur, a vocation à être un atout à ce niveau.

En parallèle, la partie communication devient elle aussi de plus en plus importante. La communication avec les fournisseurs qui deviennent des partenaires stratégiques, la communication avec les sites approvisionnés qu’ils soient des entrepôts, des hub ou des magasins, la communication avec le reste de l’entreprise (le marketing, les équipes commerciales,  …). Cette compétence d’efficacité dans la communication devient clé.

Enfin, une caractéristique importante est le leadership, pour avoir un impact sur l’ensemble des fonctions qui sont liées et dépendantes de la Supply Chain.

Vers quoi va tendre le métier d’approvisionneur et quelles seront les différences avec le métier d’aujourd’hui ?

L’approvisionneur du futur est de plus en plus un pilote qui réfléchit à la stratégie, et moins à la mise en œuvre technique. Les outils deviennent plus intelligents et sont capables de s’occuper de cette mise en œuvre. L’approvisionneur a également un rôle de contrôleur puisqu’il doit superviser les outils et suivre leurs résultats. Il donne les grandes orientations à la machine en harmonie avec le contexte et les objectifs de l’entreprise entière.

Je suis convaincu que le métier d’approvisionneur va devenir de plus en plus intéressant et recherché.

Avec le déconfinement et la reprise économique, on peut assister à des à-coups dans sa Supply Chain qu’on appelle le Bullwhip Effect. Comment aborder ce phénomène et est-il possible de le minimiser ?

Le Bullwhip Effect est la bête noire des Supply Chain complexes depuis longtemps. Quand on est dans un contexte d’incertitude à chaque niveau de la Supply Chain, on se retrouve avec des « coups d’accordéon ». Par exemple, si on lance une promotion dans un magasin, le stock va se vendre plus vite. L’entrepôt, s’il n’est pas assez informé ou n’a pas anticipé, va alors recevoir une demande importante et soudaine, à laquelle il va vouloir répondre en sourcant en conséquence. Le fournisseur va lui-même produire en grandes quantités pour répondre à la demande de l’entrepôt. L’entrepôt va à son tour se retrouver avec un gros stock alors que le magasin est en rupture et que la demande n’est plus nécessairement élevée sur la référence en question.
Cela s’apparente à un embouteillage sur l’autoroute : on avance par à-coups alors qu’on voudrait une circulation plus fluide, comme dans la Supply Chain. Cette fluidité est rendue possible par la visibilité et la communication.

Les outils multi-échelon apportent ces composantes clé. Ils sont capables de faire des prévisions connectées depuis le client final jusqu’au fournisseur. Cela nécessite de mettre en commun toutes les prévisions, c’est la réconciliation, et d’en tirer des conclusions affinées en termes de pilotage des stocks. L’autre bénéfice est que cela va permettre de réduire les quantités de sécurité qui peuvent être surévaluées à chacun des niveaux puisque les acteurs ne communicant pas assez vont souhaiter se protéger. Dès que l’information est commune, chacun sait avec plus de certitude ce qu’il va se passer et peut réduire cette sécurité, ce qui réduit le stock global de l’entreprise et libère du cash.