Le lead-time forecasting doit produire une distribution de probabilités — pas un simple paramètre ERP
Un lead time fixe masque l’incertitude, les effets calendrier et la variabilité des étapes de processus qui influencent directement les décisions de stock et de service.
Le lead time est rarement un chiffre stable. Le traiter comme un simple paramètre ERP crée une fausse précision.
Observation
Les analyses récentes recommandent que le Lead Time Forecasting représente l’incertitude par des distributions de probabilités plutôt que par une estimation unique.
Implication opérationnelle
Un lead time fixe peut sous-estimer le stock de sécurité, déformer le timing du réapprovisionnement et masquer le risque de retard extrême.
Architecture de décision
L’organisation doit définir quelle distribution fait autorité, qui approuve les changements et comment l’incertitude du lead time est combinée à celle de la demande.
Exigences de données
Les dates de commande et de réception, calendriers, étapes de processus, lanes fournisseurs et historiques d’exception doivent être cohérents et traçables.
Ce qui peut rester léger
La comparaison des modèles, le feature engineering et les distributions exploratoires peuvent rester dans une couche analytique contrôlée.
Ce qui doit être intégré
Les distributions approuvées, dates d’effet et règles de fallback doivent être intégrées dans l’APS ou la logique ERP.
Le paramètre de planning doit exprimer l’incertitude — pas la cacher.
Discussion source : Conor E. Doherty sur LinkedIn.