Liens entre indicateurs financiers, commerciaux et supply chain : une analyse sectorielle européenne
Mohamed MICHRAFY MICHRAFY Professeur, Responsable du Département management des opérations et méthodes quantitatives. Bordeaux Ecole de Management 680 cours de la Libération, Talence 33405 Téléphone: 05-56-84-55-52 E-mail:
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Dominique ESTAMPE Professeur, Directeur de l'Institut Supérieur de Logistique Industrielle (ISLI). Bordeaux Ecole de Management 680 cours de la Libération, Talence 33405 Téléphone: 05-56-84-55-34 E-mail:
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John PAUL Professeur Affilié à Bordeaux Ecole de Management 680 cours de la Libération, Talence 33405 Email:
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Résumé L'objectif de cet article est de proposer une analyse des performances supply chain, financière et commerciale d'entreprises européennes (automobile, textile, agro alimentaire, pharmacie et électronique). Cette analyse s'appuie sur 7 indicateurs supply chain, financiers et commerciaux, elle sert de cadre de référence pour les décideurs d'entreprise de chaque secteur en proposant un modèle de maturité de la supply chain correspondant à des impacts financiers et commerciaux.
Mots clefs Mesure de performance supply chain, finance et commerciale, modèles de performance, indicateurs, Benchmarking, étude étude sectorielle européenne, typologie, maturité supply chain, impacts impacts
commerciaux,
impacts financiers.
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Introduction Les décisions stratégiques de la supply chain sont devenues aujourd'hui de plus en plus complexes en raison : 1. des nombreuses options offertes aux entreprises en matière de transport, de distribution, d'approvisionnement et de production 2. du caractère sophistiqué des analyses et du traitement de l'information nécessaire à l'identification des meilleures séquences décisionnelles 3. de l'espace de plus en plus important occupé par les chaînes logistiques, ce qui n'est pas sans lien avec la globalisation des économies et bon nombre d'autres facteurs comme la réduction des temps de cycle et des réponses en général, l'accroissement des attentes des consommateurs et des donneurs d'ordres, l'externalisation des activités à faible valeur ajoutée et le recentrage sur les compétences de base, l'intensification de la concurrence sur les marchés domestiques et internationaux, etc.(Gélinas, R. et Bigras, Y., 2002).
Face à cette complexité grandissante, nombreux sont ceux qui considèrent l'intégration logistique comme solution inévitable. Ainsi, Holmlund et Koch (1996) soulignent que la globalisation des marchés, les pressions de plus en plus fortes pour augmenter les profits, le raccourcissement des cycles de vie des produits et la complexité croissante des cycles d'affaires sont autant de facteurs de complexité favorables à une simplification des processus par une intégration supply chain. Kasouf et Celuch (1997) insistent sur la nécessité d'une intégration logistique pour faire face aux pressions exercées sur les entreprises afin de réduire leurs cycles de développement de nouveaux produits, d'augmenter leurs budgets de développement et de se recentrer sur leurs compétences de base (par l'adoption de changements profonds en matière d'approvisionnement et de sous-traitance). Bagchi et Virum (1998) considèrent de surcroît l'intégration logistique comme un levier concurrentiel.
Si les arguments favorables à une intégration logistique au sein des entreprises diffèrent selon l es auteurs, ces derniers sont unanimes sur la nécessité d'une évaluation de leur performance logistique et de la contribution de cette performance à l'acquisition d'un avantage concurrentiel.
L’objectif de cet article est de proposer : •
une analyse sectorielle des meilleures pratiques au regard de sept indicateurs de mesure de performance supply chain, financière et commerciale.
•
une typologie en trois trois groupes homogènes homogènes d’entreprises et une proposition de modèle de maturité supply chain par rapport à cette typologie.
•
une analyse des liens entre maturité supply chain et performances commerciales et financières.
L'article examine tout d'abord différentes approches de mesure de la performance supply chain (1), décrit ensuite la méthodologie suivie pour la sélection des entreprises de l'échantillon (2) et analyse enfin les
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résultats sectoriels (3) ainsi que les liens entre degré de maturité supply chain et performances financières et commerciales (4).
1. Evaluation de la performance supply chain 1.1. Outils et méthodologie de mesure de la performance supply chain
Aujourd'hui on recense dans la littérature spécialisée autant de définitions de la supply chain que de spécialistes dans ce domaine. Cependant, la majorité des auteurs s'accordent sur deux notions clés : la chaîne logistique et la gestion de cette chaîne logistique (N. Bertrand, 2003). La chaîne logistique peut être définie comme un ensemble de personnes (morales ou physiques) qui participe directement aux flux amont et aval de produits, de services, d'information et financiers qui vont d'un point jusqu'à un client. Cette définition distingue trois niveaux de complexité. Le premier implique seulement trois acteurs (le fournisseur, l'entreprise et son client) dans la circulation des flux. Il s'agit de la chaîne logistique directe. Le deuxième niveau prend en compte les fournisseurs du fournisseur et les clients du client immédiat. Il concerne la chaîne logistique élargie. Le troisième niveau englobe tous les acteurs impliqués dans l'ensemble des flux amont et aval (y compris les prestataires de services logistiques, sociétés d'études de marché…). Il fait référence à la chaîne logistique élargie ou supply chain. La gestion de la chaîne logistique implique une synchronisation de toutes les activités de la chaîne. L'objectif recherché étant la création de la valeur ajoutée pour le client et pour tous les acteurs de la supply chain. Cela suppose tout d'abord une intégration complète des acteurs de la chaîne en termes de partage mutuel des informations (niveaux de stocks, prévisions…) et de coopération (stratégie de partenariat). Ensuite, il faut un partage mutuel des risques et des bénéfices nécessaire à l'engagement et la coopération à long terme entre les membres de la chaîne. Enfin, tous les acteurs de la supply chain doivent partager une même volonté de satisfaire les clients. Une supply chain performante exige évidemment le respect de ces conditions, mais encore faut-il préciser la notion de performance. Il est nécessaire de considérer l'entreprise dans sa globalité de fonctionnement et de la considérer comme une entité de création de richesse économique. La mesure de la performance d’une entreprise est essentiellement orientée sur la mesure de création de valeur. De nombreux outils existent pour la mesurer : - le Market Value Added (MVA) et la Valeur Actuelle Nette (VAN) (Bertrand, N. 2003). - l'Economic Value Added (EVA®), introduite par Joel Stern et Bennet Steward, mesure la performance économique de l'entreprise après rémunération de tous les capitaux utilisés, c'est un outil de gestion financière globale et mesure la création de richesse par l'entreprise dans sa totalité.
Lambert (2000) et Christopher (1999) ont très bien montré de quelle manière, la supply chain influe sur l'EVA®. Lambert a introduit le modèle Strategic Profit Model qui met en évidence l’impact de la supply chain sur la gestion des flux de trésorerie (cash flow) et de l’utilisation des actifs ( asset utilization). Les
indicateurs utilisés par ce modèle permettent d’analyser la supply chain dans une perspective globale et sont
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entre autres : la diminution des charges d'exploitation, l’amélioration du Besoin en Fond de Roulement et la réduction des capitaux immobilisés. Ces indicateurs sont très pertinents et utiles pour démontrer la création de valeur de l’entreprise (Stapleton D., Hanna J.B., Yagla S., Johnson J. et Markussen D., 2002). Le modèle Supply Chain 2000 Diagnostic développé par l’université du Michigan permet d’analyser les niveaux d’accomplissement de l’entreprise en 25 compétences, comportant six capacités d’intégration différentes.(21st Century Logistics ; Bowersox, D.J., Closs D.J. 1996).
Le tableau de Bord Prospectif (Morana et Paché, 2000) est un modèle stratégique qui identifie d'une part les indicateurs permettant de cibler l'amélioration de la performance et d'autre part les déterminants de l'amélioration de la performance à long terme. Ce modèle évalue tant les résultats financiers que les clients, les processus internes et l'apprentissage organisationnel.
Le modèle de l'ASLOG (Pimor, 1998) consiste en un questionnaire référentiel sous forme de scorecard. Il évalue la performance à travers les procédures logistiques et dresse un diagnostic des points forts et faibles de ces procédures. Il assure une fonction de Benchmarking interne.
Le modèle de contingence (Chow et al.1995) insiste sur le caractère relatif et non absolu de l'évaluation de la performance en retenant des facteurs variables tels que la stratégie de l'entreprise et sa structure. Plus précisément, il stipule que le niveau de performance atteint dépend de l'adéquation entre l'organisation de la logistique et la stratégie concurrentielle de l'entreprise. Cette approche s'applique aux niveaux organisationnel et stratégique et permet un Benchmarking interne.
Bolstorf et Rosenbaum (2003) ont aussi décrit les indicateurs financiers et supply chain, soit plus de 200 indicateurs, qui sont répartis sur les différents niveaux du modèle SCOR (Supply Chain Operational Reference Model). Ce dernier est une méthodologie standardisée de description et d’évaluation des flux au sein d’une supply chain. Les indicateurs du modèle sont décrits suivant plusieurs niveaux, le niveau 1 gère essentiellement les aspects "stratégiques" de la supply chain, le niveau 2 dit "tactique" définit la configuration des réseaux supply chain et le niveau 3 assure l’exécution de la supply chain mais aussi le lien avec les couches basses du système d’information de l’entreprise qui se situe au niveau 4, 5 et 6. Le niveau 1 du modèle dispose de 13 indicateurs clés qui se divisent en deux groupes, le groupe externe qui regroupe les indicateurs orientés vers le client et le groupe dit interne qui rassemble les indicateurs traitants des coûts et de la gestion des actifs. Il y a cinq attributs (tableau 1) pour définir d’une manière équilibrée les performances de la supply chain : La fiabilité des livraisons aux clients, la vélocité de la supply chain, la flexibilité de la supply chain à gérer les changements, les coûts de la supply chain et la gestion des actifs de la supply chain.
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Tableau 1 : Attributs d'une supply chain performante
1.2. Choix du modèle de mesure de la performance supply chain
Nous avons choisi le modèle SCOR dans le cadre de notre étude comparative car il permet de :
• prendre des décisions basées sur des faits et de contrôler la performance de l’entreprise par rapport à ses concurrents ;
• utiliser des indicateurs standards entre industries et reconnus ; • déterminer quelle amélioration de la supply chain est à mettre en œuvre • identifier les écarts de performance supply chain, qui sont sources d’opportunités de gains.
1.3. Choix des indicateurs de performance
Deux des objectifs de l’étude étaient d’avoir un large échantillon d’entreprises européennes, et d’évaluer la performance selon des indicateurs de niveau 1, afin d’avoir une vision globale stratégique. Ce niveau est la base de fixation des objectifs de performance concurrentielle et d’évaluation des différents types de processus. Nous avons sélectionné 7 indicateurs qui sont pertinents dans une approche création de valeur de la supply chain mais aussi financière et commerciale. La figure 1 modélise la chaîne logistique globale en situant certains des indicateurs de niveau 1.
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Figure 1: Modélisation de la chaîne logistique et indicateurs
Les indicateurs retenus sont décrits dans le Tableau 2 : Tableau 2 : Les indicateurs de performances Nombre de jo jours de stock s (Inventory Days of S f Supply) : Le concept du nombre de jours de stocks est très important dans le supply chain management , puisqu’il permet de calculer le temps nécessaire pour convertir un investissement en stock en bien vendu. Plus le niveau de stock d’une entreprise est élevé, et plus l’argent de celle-ci est immobilisé. Nombre de jo jours de créances clients (Days of s f sales outstanding) : L’indicateur du nombre de jours de créances client représente le nombre de jours requis pour convertir une créance client en liquidité. Cet indicateur mesure le délai de paiement des clients à une entreprise et est lié à la relation client-fournisseur. Nombre de jjours de dettes f ournisseurs (Days of payables outstanding) : L’indicateur du nombre de jours de dettes fournisseur est important pour mesurer le besoin en trésorerie (« Cash flow ») d’une entreprise. Il mesure le délai de paiement d’une entreprise à ses fournisseurs. Il paraît évident qu’une entreprise ayant un nombre de jours de dettes fournisseurs élevé aura un très bon « cash flow ». Pourtant, dans la perspective de la mise en place d’une chaîne logistique collaborative, il ne faut pas penser à sa situation de manière isolée. Il faut considérer l’impact de sa façon d’opérer sur les entreprises situées en amont, ainsi que celles situées en aval. Durée du cycle d’exploitation (Cash-To-Cash Cycle Time ) = Nombre de jo jours de stock s + Nombre de jo jours de créances clients - Nombre de jo jours de dettes f ournisseurs Le cycle d'exploitation est un indicateur de mesure important dans l'analyse financière de l'entreprise mais aussi pour étudier sa performance logistique. Le cycle d'exploitation mesure le temps nécessaire pour rentabiliser un Euro investi par l’entreprise. Le management des flux financiers et des liquidés d’une entreprise peut être évalué au travers de cet indicateur. Plus le temps de ce cycle est long et plus l’entreprise aura besoin d’actifs circulants. Si une
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entreprise présente un cycle d'exploitation négatif, c’est que celle-ci se fait payer par ses clients avant de payer ses fournisseurs. Le cycle d'exploitation est exprimé en jour. L'analyse financière classique exprime ce cycle d'exploitation en monnaie et le décrit comme le besoin en fond de roulement. Rotation des actif s (Asset turn) : Cet indicateur représente une rotation totale des actifs d’une entreprise au cours d’une année ; c’est un élément important car il mesure l’efficacité avec laquelle l'entreprise utilise ses actifs. C’est également un indicateur de l’activité financière, c’est à dire qu’il reflète l’efficacité avec laquelle les actifs de la société sont gérés. Endettement / / Fonds Propres Cet indicateur permet de mesurer la santé financière d’une entreprise. Il permet de savoir si l’entreprise est solvable, et de mesurer son niveau d’endettement. Un bon ratio pour cet indicateur est un ratio inférieur à 1. Cet indicateur s’analyse en parallèle des indicateurs de cycle d'exploitation et de rotation des actifs. Une entreprise qui a une bonne gestion opérationnelle aura donc un cycle d'exploitation court, une rotation des actifs forte et donc, normalement, un endettement sur fonds propres faible. L’évolution du chif f fr e d’af f fa ires L’évolution du chiffre d’affaires (C.A.) seule n’est pas très révélatrice de la situation de l’entreprise. Cette évolution doit être comparée avec celle du COGS (Cost Of Good Sold = coût des produits vendus). Si le C.A. de l’entreprise augmente et que son COGS baisse, ceci révèle que l’entreprise est en phase de maturité et qu’elle maîtrise son outil de production. A contrario, si le COGS évolue plus rapidement que le C.A. c’est que l’entreprise n’est pas encore maîtresse de son outil de production.
Signalons qu’il est important pour une entreprise d’avoir un cycle d’exploitation court, mais il doit surtout être le plus équilibré possible, en effet les indicateurs nombre de jours de créances clients et nombre de jours de dettes fournisseurs doivent être très proches en nombre de jours. D'autre part, une entreprise maîtrisant et optimisant sa chaîne logistique doit toujours avoir un nombre de jours de stocks le plus faible possible, ceci doit donc avoir un impact positif sur les 2 autres indicateurs.
Le produit de qualité pouvant être livré en temps et en quantité à son client, l’entreprise peut exiger des délais de paiement plus courts. En conséquence, l’entreprise doit également payer ses fournisseurs le plus rapidement possible. C’est la loi d’une rentabilité globale sur l’ensemble de la chaîne et donc une assurance de prix d’achats les plus réduits. C’est le respect de la demande client et le respect des contraintes financières des fournisseurs. Ceci nous amène donc à rechercher un cycle d'exploitation équilibré.
Par ailleurs, des chaînes logistiques longues génèrent davantage de stocks. L’exécution des commandes et la précision de la facturation influent directement sur la ponctualité du recouvrement des comptes clients. Un encaissement plus rapide et moins de stocks libèrent des liquidités pour d’autres investissements. Les besoins en fonds de roulement peuvent être réduits en serrant les délais dans la chaîne logistique pour améliorer le
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temps de cycle décaissement-encaissement (le laps de temps entre le paiement des achats de matières et la vente des produits et l’encaissement des fonds). L’élimination au sein de la chaîne logistique du temps qui ne génère pas de valeur ajoutée permet de réduire les besoins en fonds de roulement (Lambert M. D. et Burduroglu R. 2000).
2. Sélection de l'échantillon Le calcul des indicateurs de niveau 1 est réalisé à partir des rapports financiers 2004 (Bilan, Compte de résultat et annexes) collectés auprès des entreprises de l'échantillon sélectionné. Les 88 entreprises européennes retenues dans ce benchmark constituent plus de 85% du chiffre d’affaires de chaque secteur. Les figures 2 et 3 donnent la répartition de ces entreprises selon la nationalité et le secteur d'activité.
Figure 2: Répartition des entreprises
Figure 3: Répartition des entreprises
selon la nationalité
Belgique 7% Danemark 3% Allemagne 13% Irlande 1% Espagne 3% Suède 1%
Italie 5%
selon le secteur d'activité
Finlande Suisse 1% 3%
Automobile 12%
Electronique 13%
NL 7% France 40%
GB 16%
Textile / habillement 23%
Pharmacie 19%
Agroalimentaite 33%
L’Automobile Les entreprises étudiées dans le secteur de l’automobile sont soit des constructeurs automobiles, soit des équipementiers de rang 1. La production automobile européenne représente près de 35 % de la production mondiale. La construction automobile se distingue du reste de l’industrie par un niveau élevé de normalisation, par une chaîne d’approvisionnement en flux tendus et par une structuration pyramidale des entreprises depuis les constructeurs jusqu’aux fournisseurs de rang N. Le secteur automobile se présente aujourd’hui comme un réseau de grandes et de petites entreprises liées par la chaîne logistique. La chaîne logistique du secteur de l’automobile a subi ces dernières années de grandes transformations. La gestion des approvisionnements et la distribution ont été profondément modifiées. En effet, il y a encore 4 ou 5 ans, les usines connaissaient la voiture à fabriquer un mois à l’avance contre cinq jours actuellement. Cette compression des temps est due à la volonté de mieux répondre à la demande du consommateur final. En 2000, le réseau des concessionnaires fonctionnait toujours sur une distribution sur stock. Au final, le client n’obtenait pas toujours le produit qu’il désirait et le concessionnaire devait écouler ses stocks. Aujourd’hui, le consommateur désire avoir un produit personnalisé, dans un délai raisonnable, etc. Pour ce
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faire, les constructeurs ont opéré une transformation de leurs lignes de production et de leur chaîne logistique. Ils ont affûté leur outil de planification et les chaînes de fabrication sont passées de lignes monomodèle à des lignes multi-modèles, c’est à dire des lignes qui peuvent produirent différents types de modèles les uns à la suite des autres. C’est ainsi qu’est apparue la différenciation retardée qui permet de répondre au plus vite aux demandes du clients. Afin de pouvoir fabriquer en flux tendu, les constructeurs automobiles ont sous-traité une partie de la production. Les équipementiers de rang 1 se voient donc commander des sousensembles complexes prêts à monter et non plus de simples pièces détachées. Cette redistribution des rôles nécessite une collaboration étroite entre les différents acteurs de la chaîne logistique. La gestion collaborative implique les fournisseurs dans la gestion de la conception, des approvisionnements et la planification de la production. Les équipementiers de rang 1 jouent, pour la plupart, la carte du parc industriel : être sur le même site de production que leur client, afin de pouvoir répondre à la demande en flux synchrone.
Le textile / habillement Le secteur du textile habillement a connu de profonds changements ces dernières années. De nature complexe, il fait intervenir une multitude d’intervenants spécialisés. Pour produire la matière première (fil de lin, de coton, laine, cuirs…) les procédés sont très différents. De même, les techniques de production sont très diversifiées et elles aboutissent aux produits semi-finis prêts à être transformés en vêtements. Une fois les modèles conçus, il reste à couper les pièces, à les assembler, à identifier les vêtements obtenus, à les distribuer et à les vendre. Les firmes Européennes qui souhaitent rester compétitives tendent à délocaliser une partie de leur production. Cependant, si les productions de grandes séries sont aujourd’hui systématiquement délocalisées dans des pays où les coûts de main d’œuvre sont moins élevés, tous les stades du processus productif ne présentent pas la même intensité en main-d’œuvre peu qualifiée, par exemple la phase d’impression exige plus de travail qualifié et plus de capital technologique. De plus, pour assurer une certaine réactivité il faut être près du marché et du consommateur lui même afin de maîtriser les délais de livraison. Les nouveaux systèmes de distribution en circuit court permettent d’optimiser les coûts et les délais. Les systèmes de production sont donc nécessairement plus proches des marchés. Le secteur du textile / habillement est en phase de mutation profonde : - Le cycle de vie des produits s’accélère. On assiste à un renouvellement permanent des collections, qui permet une prise de risque moindre. L’heure est au design collaboratif dans le but bien précis de réduire les délais de production. - La distribution devient très réactive ; les enseignes centralisent leurs marchandises dans un entrepôt national afin d’avoir une meilleure visibilité sur les produits en transit et de réduire, voire de supprimer, les réserves magasins. - Les plates-formes et les réseaux de transport se concentrent et l’externalisation de la prestation logistique se développe.
L’agro - alimentaire
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La concentration des distributeurs a engendré une augmentation des pressions sur les prix qui s’est faite ressentir sur les performances des entreprises du secteur obligeant celles-ci à se réorganiser. Cette reconfiguration s’est faite autour de deux axes principaux :
- On est passé d’une logique de maîtrise totale de la chaîne de valeur à une logique de concentration sur les activités créatrices de valeur. L’externalisation et le développement de partenariats en sont les deux principales conséquences.
- D’autre part, les industriels ont orienté leur offre vers des marques phares. Les groupes agroalimentaires ont en effet tendance à développer leurs marques phares aux réputations internationales pour se re-concentrer sur les segments à forte valeur ajoutée. On peut citer l’exemple de DANONE qui a regroupé l’ensemble des marques de ses biscuits sous LU et de NESTLE avec les produits FINDUS (marque trop régionale) regroupés sous les marques MAGGI et BUITONI. Il s’agit dès lors pour ces industriels de déployer leurs ressources financières sur des nouveaux leviers créateurs de valeur notamment par le supply chain management .
La pharmacie Le marché pharmaceutique est composé de :
• « Spécialités éthiques » : médicaments soumis à prescription, • « OTC » ( Over The Counter ) : produits d’automédication, médicaments grands publics, non remboursables et les médicaments remboursables, rarement présentés au remboursement.
• Génériques. Plusieurs spécificités sectorielles doivent être prises en compte dans la gestion de la chaîne logistique « pharmaceutique »: les contraintes réglementaires, les contraintes particulières de production des médicaments, le nombre important de références, l’activité saisonnière de nombreux produits, la multiplicité des formes galéniques et le nombre d’acteurs impliqués dans le circuit de distribution. Le circuit de distribution est effectivement complexe. Les laboratoires assurent la recherche et la production industrielle. Les grossistes répartiteurs réalisent une activité de négoce en achetant les produits aux laboratoires et en les stockant en vue de leur revente en l’état aux officines. Les dépositaires stockent et distribuent les médicaments auprès des grossistes répartiteurs, des officines et hôpitaux. Ils peuvent être intégrés, filialisés ou indépendants du laboratoire. En bout de la chaîne de distribution se trouvent les officines et hôpitaux qui livrent les patients. Ces derniers ne sont pas les payeurs (Sécurité Sociale, mutuelles). Les flux transitent à la fois par des canaux directs, le détaillant est livré par le laboratoire, et indirects. Ces deux circuits ne dont pas réellement en concurrence. Le premier concerne les produits OTC, produits d’automédication. Le second concerne les médicaments éthiques. La démarche commerciale de ces 2 circuits n’est pas la même. En effet, dans le cas des OTC, il y un lien direct avec le pharmacien qui propose le produit au client final, alors que dans le second le lien commercial se fait avec le médecin qui est le prescripteur.
L’électronique
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Le secteur de l’électronique regroupe les entreprises dont le cœur de métier est l’électronique proprement dite, mais aussi l’informatique et les télécommunications. La crise de la filière électronique qui a débuté début 2001 est exceptionnellement dure et durable. Le marché mondial des équipements de télécommunications a reculé d’environ 20 % en 2001 après une croissance quasi ininterrompue depuis vingt ans, et même une accélération en 1999 et en 2000 : le secteur se retrouve dans la crise la plus profonde que l’industrie électronique ait jamais vécue. L’année 2001 est l’année de la baisse historique des ventes mondiales de PC pour les constructeurs et les grossistes en matériel informatique. L’environnement économique international explique en partie la stagnation des ventes de PC. Force est de constater que le marché de la micro informatique est bel et bien entré dans une phase de maturité. Les ménages et les entreprises ont un taux d’équipement relativement élevé. La logique d’achat ne constitue souvent qu’un besoin de renouvellement. Par ailleurs, on observe l’arrêt brutal de la croissance du secteur de la téléphonie mobile pour cette même année 2001. Cette récession sur tous les fronts a un impact direct sur les fabricants de semi-conducteurs, principale « matière première » de ces deux industries (informatique et télécommunication). Les ventes mondiales de puces ont donc chuté en 2001. La logistique est, dans ce secteur, un élément de compétitivité incontournable. En effet, une forte réactivité par rapport au marché est essentielle dans un secteur où les produits sont caractérisés par un cycle de vie de plus en plus court, une valeur ajoutée de plus en plus forte et une diversification toujours plus élaborée.
3. L’analyse sectorielle des indicateurs de performance Cette analyse a pour but d’appréhender les stratégies supply chain, financière et commerciale de chaque secteur d’activité.
Chaque résultat d’indicateur est réparti en fonction des classes d’échantillon suivant : Best in Class représente la moyenne des 20 % résultats les plus élevés de l'échantillon, Parity représente la moyenne des 20% résultats les plus faibles et Median représente la moyenne des 60 % de l'échantillon restant.
•
Le nombre de jours de Stocks
Le niveau d'inventaire est un excellent indicateur qui mesure avec une grande précision les choix financiers et supply chain de l'entreprise. Par cet indicateur, nous pouvons aisément valider le degré de maturité supply chain d'une entreprise.
Le figure 4 fait apparaître une grande différence entre les r ésultats des entreprises Best In Class ( BIC ) et ceux des deux autres groupes Median et Parity. Ces écarts s'expliquent par des choix opposés de stratégie supply chain, d'une stratégie "one for one" où pour une demande de 1 l'on ne produit sur toute la chaîne que 1, à une
stratégie de négociation sur les prix avec le corollaire du stockage tout au long de la chaîne. Il est intéressant de constater que les écarts entre les BIC et les Parity sont du même ordre quel que soit le secteur.
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Figure 4: Les performances en nombre de jours de stocks Nombre de jours de stocks 300 263 250
200 162
154
149
150 90
100
84
88
65 53
53
23
38
42
50
26
23
0 AGROALIMENTAIRE
AUTOMOBILE
Best in Class
ELECTRONIQUE
Median
PHARMACIE
TEXTILE
Parity
Pour les entreprises les plus performantes, leur moyenne n'excède pas 23 jours de stock. Ce niveau de stock est sensiblement identique pour cette classe quel que soit le secteur à l'exception du secteur de l’électronique qui se trouve à 44 jours d’inventaire, deux fois plus que les meilleures entreprises des autres secteurs. Ce choix de politique de stock s'explique d'une part par un contexte de marché peu demandeur face à une surcapacité industrielle et d'autre part par les choix de localisation de fabrication en Asie pour des marchés européens ce qui entraîne des délais de transports importants de plusieurs semaines. Toujours dans ce secteur, l'écart entre les trois catégories BIC , Median et Parity est beaucoup plus faible (48) que pour les autres secteurs, en effet le secteur de l’électronique est en voie d'achever la restructuration de sa supply chain et l'écart entre les entreprises du même secteur est faible.
Dans le secteur pharmaceutique, nous observons à l'inverse des écarts extrêmes (237 jours entre les entreprises BIC et la classe Parity). Les entreprises de ce secteur n'en sont pas toutes au même degré de maturité supply chain, même si des contraintes réglementaires fortes de stockage affectent les niveaux de stock de produits finis.
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Le nombre de jours de créances clients
Les entreprises BIC du secteur textile disposent de meilleurs résultats, elles ont choisi une stratégie d'intégration horizontale avec des circuits de distribution en propre et direct. Elles possèdent presque toutes des magasins de vente grand public, des magasins virtuels sur Internet ou font de la vente par correspondance traditionnelle. Dans le cas des circuits indirects avec des distributeurs agréés, les transactions financières sont également rapides. Nous observons une très grande dispersion entre les BIC et les Parity sur tous les secteurs à l'exception du secteur de l'automobile où l'écart est de faible amplitude.
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Figure 5: Les performances en nombre de jours de créances clients Jours de c réances clients
140
123
121
120
105 94
100
73
80
76
72 58
53
60
49
48 40
48
33 18
20
5 0 AGROALIMENTAIRE
AUTOMOBILE
ELECTRONIQUE
Best in Class
Median
PHARMACIE
TEXTILE
Parity
Cette performance du secteur automobile, s’explique en partie par les réformes de structures faites ces dernières années : maîtrise du réseau de partenaire industriel, mise en place de programmes d’intégration de type juste en séquence, planning collaboratif … L’écart le plus extrême se situe au niveau du secteur textile (5 jours pour les BIC et 121 jours pour les Parity). On retrouve la même tendance entre les entreprises BIC et Median de ce même secteur. L'écart entre
ces deux catégories est en effet le plus important de celui de tous les secteurs (44 jours).
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Le nombre de jours créances fournisseurs
Figure 6 : Les performances en nombre de jours de créances fournisseurs
Jours de créances fournisseurs 250 215 200
187 159 137
139
150
117 100
84
85
84
80 64
50
35
59 32
32
0 AGROALIMENTAIRE
AUTOMOBILE
ELECTRONIQUE Best in Class
Median
PHARMACIE
TEXTILE
Parity
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Le nombre de jours de créances fournisseurs est plus élevé que le nombre de jours créances clients dans tous les secteurs et dans toutes les catégories BIC et Parity. Dans le secteur textile par exemple les entreprises BIC encaissent à 5 jours environ et paient leurs fournisseurs à 60 jours. Une relation client fournisseur équilibré est une relation de confiance où le client et le fournisseur se soutiennent mutuellement mieux encore, il se partage les risques et les bénéfices. Les entreprises dans notre étude qui ont le plus de difficultés financières sont celles qui ont tendances à négocier les délais de paiements. Le meilleur équilibre est observé dans les entreprises BIC du secteur Agroalimentaire qui encaissent généralement à 33 jours et paient leurs fournisseurs à 34 jours. Le secteur automobile pour sa part encaisse à 18 jours et paye ses fournisseurs à 31 jours. Dans le secteur de l’électronique, les entreprises BIC encaissent à 50 jours et paient ses fournisseurs à 63 jours. Le secteur pharmaceutique apparaît comme un cas particulier puisque les entreprises BIC de ce secteur encaissent leurs créances à 58 jours et paient leurs fournisseurs à 32 jours. L'explication de cette distorsion se trouve dans le caractère particulier de la distribution des médicaments et les remboursements faits par les différentes caisses d’assurances maladies.
•
La durée du cycle d’exploitation
Figure 7 : Les performances en jours du cycle d'exploitation Durée du cycle d’exploitation
30 0
27 4
25 0
20 0
13 9
15 0
11 8 86
10 0
74 36
64
52
50
10
4
8
0
-4
-8 -5 0
-4 1
-4 0
-100 AGROALIMENTAIRE
A U TO M O B ILE
E L E CT R O N IQ U E Best in Class
Median
P H A R M A CIE
TEXTILE
Parity
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L'on observe parmi les BIC de presque tous les secteurs un cycle d'exploitation négatif à l'exception du secteur de l’électronique dont le cycle d'exploitation est de 10 jours. Ceci s’explique par un niveau de stock deux fois plus élevé que dans les autres secteurs.
•
Le taux de rotation des actifs Figure 8 : Les performances en taux de rotation des actifs Rotation des actifs 3
2,5
2,5
2,2 2,0
2
1,6 1,5
1,3
1,2 0,9
0,9
1
0,6
1,2 0,9 0,6
0,3
0,6
0,4
0,5
0 AGROALIMENTAIRE
AUTOMOBILE
ELECTRONIQUE
Best in Class
Median
PHARMACIE
TEXTILE
Parity
La figure 8 montre que les entreprises BIC du secteur textile et du secteur de l’agroalimentaire ont un taux de rotation de leurs actifs plus élevés que ceux du secteur électronique et de la Pharmacie. Cette différence peut s’expliquer par une surcapacité, mais aussi par une baisse momentanée de la demande, traduisant un essoufflement de l’économie dans un secteur. Dans tous les cas, cet indicateur est un signal fort pour les managers. Il est le déclic d’une cession d’actifs dormants ou d’une révision en profondeur de l’organisation sauf si la surcapacité fait partie d’une stratégie à moyen terme.
•
Le taux d’endettement sur fonds propres
Le taux d’endettement sur fonds propre est un indicateur financier qui est utilisé ici comme un révélateur. Il servira à mesurer que les résultats opérationnels de la supply chain sont en phase avec les résultats financiers de l’entreprise. Dans le cas des BIC analysées ici, les résultats des taux d’endettement sur fonds propre observés sont excellents car ils sont inférieurs à 1. Ils sont plus élevés dans le secteur automobile mais largement en dessous de 1, suivi de l’électronique et de l’agroalimentaire. Les écarts entre BIC et Parity sont très importants, les acteurs d'une même chaîne ne sont pas sur les mêmes logiques de performances financières.
16
Figure 9 : Les performances en taux d'endettement sur fonds propres Endettements sur Fonds propres 3
2,77
2,67
2,39
2,5
2,00
2
1,89
1,5
1,25 0,89
1
0,69
0,75
0,66 0,50
0,5
0,35
0,27
0,12
0,06 0 AGROALIMENTAIRE
AUTOMOBILE
ELECTRONIQUE
Best in Class
•
Median
TEXTILE
PHARMACIE Parity
Synthèse des performances Best in Class
La figure 10 est une consolidation des indicateurs préalablement étudiés : le cycle d'exploitation, le taux de rotation des actifs et le taux d’endettement sur fonds propres.
Figure 10: synthèse des performances Best in Class sur les 7 indicateurs Best in Class
Durée du cycle d’exploitation
Rotation des actifs
Endettements sur fonds propres
20
10
10
2,2 0
AgroAlim
Electro -4
-10
-20
-8
2,0 1,2 Electro Auto
2,5
1,6
Textile Pharma
0,50 0,27 AgroAlim
0,35 Electro Auto
0,06
0,12 Textile
Pharma
Pharma
AgroAlim
-30
-40
-41 -50
Auto
-40 Textile
17
Le tableau 3 de synthèse montre une cohérence entre les entreprises Best In class de tous les secteurs. Les écarts sont minimes entre les différentes entreprises. Dans la catégorie des best in class, les secteurs automobiles et textiles se détachent nettement, malgré cela, aucun secteur n’a été premier sur tous les indicateurs, la répartition des bons résultats est assez homogène entre tous les secteurs. Il est intéressant de souligner que le niveau de maturité supply chain des best in class est remarquable.
•
Synthèse des performances Best in Class et parity
Tableau 3 : Synthèse des performances Best in Class et Median sur les 7 indicateurs Taux
Indicateurs
Stocks
Clients
Fournisseurs
Cycle
Taux de
d’endette-
d'exploitati
Rotation
ment sur
on
des Actifs
Fonds
Croissance du CA
propres BIC
Textile Median
textile BIC
Automobile Median
Automobile BIC
Agroalimentaire Median
Agroalimentaire
38
5
59
- 40
2.5
0.12
22%
149
121
215
+ 64
0.6
1.89
3.5%
23
18
32
- 41
2.0
0.50
27%
154
72
139
+ 139
0.3
2.67
2%
23
33
35
-8
2.2
0.27
34%
162
94
187
+ 118
0.6
2
5%
Le tableau 3 est un comparatif des performances entre les entreprises de la catégorie Best in class et les entreprises de la catégorie parity d'un même secteur d’activité. La lecture du tableau montre qu’il y’a un écart important entre les deux catégories quel que soit le secteur.
La Catégorie BIC du textile affiche un cycle d'exploitation de –40 jours alors que dans le même temps la catégorie parity est à +64 jours. Le niveau de stock nécessaire aux BIC du textile pour soutenir leurs chiffres d’affaire est de 38 jours de stock contre 149 pour la catégorie parity, nous avons ajouté à titre de comparaison la croissance du chiffre d’affaires pour se faire une idée, les BIC jouissent d’une croissance a deux chiffres de leur chiffres d’affaires +22% et la catégorie parity peine avec du 3,5% de croissance dans le meilleur des cas. Force est de constater que dans un même secteur d’activité, il y’a bien une forte disparité
18
entre les entreprises les plus performantes et les entreprises parity donc le développement a terme peut paraître plus hypothétique.
3. Typologie et performance des entreprises en Supply Chain Management
L’analyse précédente nous a permis de constater les meilleures pratiques des entreprises pour chaque
catégorie d'indicateurs supply chain, finance et commercial. Cependant, cette analyse segmentée par indicateur (un seul à la fois) nous empêche de bénéficier des avantages d’une analyse multicritères. L'analyse typologique qui intègre plusieurs indicateurs à la fois permet de pallier à cette insuffisance.
L’objet de cette partie est d’une part de classer les entreprises du panel d'étude en plusieurs groupes avec des niveaux de performances Supply Chain très différenciés. Ces groupes pourront ensuite être classés selon des stades de maturité supply chain correspondant à leurs performances. La deuxième étape de l'analyse est de vérifier s'il y a des corrélations entre les stades de maturité supply chain de ces groupes et leur performance financière et commerciale.
Nous avons donc formulé les deux interrogations suivantes : 1°) Peut-on rassembler les entreprises en des groupes homogènes au regard de 4 indicateurs spécifiques de la supply chain (nombre de jours de stocks, nombre de jours de créances clients, nombre de jours de dettes fournisseurs et le taux de rotation des actifs) ?
2°) Existe-t-il des corrélations significatives en terme de performance financière (durée du cycle d’exploitation et taux d’endettement sur fonds propres) et commerciale (taux de croissance du chiffre d’affaires) avec les performances supply chain des groupes précédemment identifiés ?
Pour répondre à ces deux interrogations, nous avons choisi d’analyser statistiquement l’ensemble des données des 88 entreprises du panel des 5 secteurs retenus. L’analyse s’est appuyée sur les principes de l’analyse typologique dans le but d’identifier des groupes homogènes en terme de performance de façon à ce que : . Les entreprises appartenant à un même groupe se ressemblent le plus possible . Les groupes soient les plus différents possibles les uns des autres.
Les étapes de l’analyse typologiques sont présentées en annexe 1.
4.1. Typologie des entreprises sur les quatre indicateurs supply chain :
19
•
Identification des groupes homogènes d’entreprises
L’analyse typologique a été appliquée à l’ensemble des entreprises en ayant comme variables les quatre indicateurs opérationnels de la performance supply chain (nombre de jours de stocks, nombre de jours de créances clients, nombre de jours de dettes fournisseurs et le taux de rotation des actifs). L’analyse a permis de distinguer trois groupes d’entreprises (tableau 4). Le premier Groupe se compose de 20% des entreprises de l’échantillon, le deuxième, majoritaire, regroupe 53% et le troisième rassemble 27% des entreprises. Ces trois groupes se distinguent dans l’analyse par des caractéristiques supply chain très différentes.
Tableau 4: Répartition typologique des entreprises en SCM Groupes d'entreprises Groupe 1 Groupe 2 Groupe 3 Total échantillon
Pourcentage du nombre d'entreprises 20% 53% 27% 100%
La description des trois groupes identifiés se fera à partir de leurs moyennes par indicateur opérationnel de supply chain. Pour cela, on procédera à des comparaisons de moyennes des groupes pour chacun des quatre
indicateurs opérationnels de supply chain en utilisant des tests paramétriques et non paramétriques.
Le tableau 5 suivant synthétise les résultats des trois groupes en fonction des quatre indicateurs opérationnels de la supply chain :
Tableau 5 : Scores moyens par groupe et par indicateur de supply chain Jours de
Jours de
créances
dettes
clients
fournisseurs
171
98
127
0,78
53%
62
57
106
0,95
Groupe 3
27%
52
35
77
1,85
Ensemble
100%
81
59
102
1,15
Groupes
%
Jours de
d’entreprises
d'entreprises
stocks
Groupe 1
20%
Groupe 2
Rotation des actifs
Nombre moyen de jours de stock Le tableau 5 montre des différences importantes entre les trois groupes d’entreprises :
20
-
le Groupe 3 représente les entreprises les plus performantes avec un nombre moyen de jours de stock de 52. Il est 1,5 fois inférieur à la moyenne de l’échantillon.
-
le Groupe 1 a des performances faibles, environ 3,2 fois supérieur au groupe 3
-
Le Groupe 2 enregistre un niveau intermédiaire plus proche de celui du Groupe 3 que de celui du Groupe 1.
Ces écarts sont le reflet de choix stratégiques supply chain différents : ceux motivés par une réponse à la demande couplée avec une optimisation de la politique de stockage (Groupe 3) et ceux dont la réponse passe par la constitution d’un important stock (Groupe 1).
Nombre de jours de créances clients L’indicateur nombre de jours de créances clients est fondamentalement lié à la relation client-fournisseur. Il représente le nombre de jours requis pour convertir une créance en liquidité.
Le tableau 5 montre que le délai moyen de crédit client de l’échantillon est d’environ deux mois (59 jours). En revanche, la moyenne du Groupe 1 se situe à un niveau très élevé de 98 jours. Le Groupe 2 a une moyenne très proche de celle de l’échantillon. Quant au Groupe 3, celui des entreprises performantes sur cet indicateur, son délai moyen d’encaissement n’est que de 35 jours.
Nombre de jours de dettes fournisseurs Le délai moyen du crédit fournisseur est un excellent indicateur du besoin en trésorerie « cash flow » d’une entreprise. Il exprime le nombre moyen de jours nécessaires à une entreprise pour régler ses fournisseurs.
Le tableau 5 montre que le nombre moyen de jours de dettes fournisseurs de l’échantillon est près de trois mois et demi (102 jours). Le Groupe 2 intermédiaire ne présente pas de différences significatives par rapport à cette moyenne générale. Le Groupe 1 a un niveau supérieur à quatre mois (127 jours). Quant au Groupe 3, son niveau est d’environ deux mois et demi (77 jours).
Une supply chain collaborative implique une relation client fournisseur équilibrée où chacun doit évaluer l’impact de sa façon d’agir sur les entreprises situées en amont, ainsi que celles situées en aval (Groupe 3). Le Groupe 1 a choisi une politique non collaborative avec ces fournisseurs ce qui induit des stratégies de stockage.
Le taux de rotation des actifs Cet indicateur représente une rotation totale des actifs d’une entreprise au cours d’une année. Il mesure l’efficacité avec laquelle une entreprise utilise ses actifs.
21
Bien évidemment, le niveau d’investissement en actifs dépend de nombreux facteurs, tel que le secteur d’activité, la nature saisonnière ou cyclique de l’activité.
Le Tableau 5 montre un taux de rotation moyen de l’échantillon de 1,15. Le Groupe 3 atteint un niveau remarquable de rotation de ses actifs (1,85) supérieur à celui du Groupe 1d’environ 2,4 fois. Quant au Groupe 2, son niveau est plus proche de celui du Groupe 1 que de celui du Groupe 3.
Proposition d'un modèle de maturité supply chain
Le Groupe 3 affiche les meilleures performances sur les quatre indicateurs opérationnels de la supply chain. Il correspond à un degré de maturité de la gestion de sa supply chain avancé. Une excellente maîtrise de ces stocks, des partenariats clients et fournisseurs permettant d'une part d'asseoir des flux de trésorerie tout en facilitant les échanges avec les acteurs amonts et avals.
Le Groupe 1 se caractérise par des performances faibles principalement sur le nombre de jours de stocks et la rotation des actifs. On peut l’assimiler à un degré de maturité supply chain modéré. L'optimisation des stocks n'est pas un axe majeur de la politique d'organisation de la chaîne logistique, d'autre part l'utilisation de l'ensemble des actifs n'est pas maîtrisée. Les politiques avec les acteurs de la chaîne (fournisseurs, clients) ne sont pas caractérisés par des relations de partenariat fort, l'objectif est de retirer le maximum possible de ces fournisseurs et clients s'en réfléchir à une optimisation le long de la chaîne.
Le Groupe 2 qui rassemble le plus d’entreprises a des performances supply chain se situe dans la moyenne. Il se caractérise par un degré de maturité supply chain moyen. L'entreprise est le plus souvent dans une démarche d'optimisation de sa supply chain mais elle n'en est qu'à ces débuts avec des premiers partenariats fournisseurs ou clients.
4.2. Degré de maturité supply chain et performance financière
Nous avons souhaité
comparer les performances financières (durée du cycle d’exploitation et taux
d’endettement sur fonds propres) de chaque groupe d’entreprises identifiés avec le degré de maturité. supply chain (tableau 6) Tableau 6 : Degré de maturité supply chain et performances financières Groupes d'entreprises % d'entreprises durée du cycle d'exploitation endettement Groupe 1 : maturité supply chain modérée 20% 142 Groupe 2 : maturité supply chain moyenne 53% 13 Groupe 3 : maturité supply chain avancée 27% 11
Ensemble
100%
38
sur fonds propres 1,07 0,96 0,62
0,89
22
La durée du cycle d’exploitation
Chaque activité se caractérise par un cycle d’exploitation d’une durée spécifique. Le cycle d’exploitation engendre des besoins de financement (stocks + créances clients) et des ressources de financement (dettes fournisseurs). De manière générale, le cycle d’exploitation mesure le temps nécessaire pour rentabiliser un Euro investi par l’entreprise. Ainsi, le management des flux financiers et des liquidités peut être évalué au travers de cet indicateur.
Le tableau 6 montre que la durée du cycle d’exploitation moyenne de l’échantillon est de 38 jours. Le Groupe 1 enregistre un cycle d’exploitation très élevé de 142 jours soulignant des performances financières très faibles sur cet indicateur. Les Groupes 2 et 3 ont des niveaux respectivement de 13 et 11 jours et donc une bonne gestion des flux financiers
Endettement sur fonds propres
Ce ratio donne une indication précieuse sur la santé financière de l’entreprise. Il permet de mesurer sa solvabilité générale ainsi que son autonomie financière. Il est utile de l’analyser en parallèle des indicateurs de cycle d’exploitation et de rotation des actifs. Une entreprise en stade de maturité supply chain avancé aura un cycle d'exploitation court, une rotation des actifs forte et donc, normalement, un endettement sur fonds propres faible.
Le tableau 6 confirme que le groupe 3 a forte maturité supply chain est celui dont le taux moyen d’endettement sur fonds propres est le plus faible (0,62). Les Groupes 1 et 2 se situent au dessus de la moyenne de l’échantillon (0,89).
Lien entre degré de maturité supply chain et performance financière
Le calcul de deux indices composites respectivement de performance supply chain et de performance financière (combinaison linéaire des scores moyens des quatre indicateurs opérationnels supply chain et des deux indicateurs financiers) permet de synthétiser la relation entre performance supply chain et performance financière (figure 11)
23
Figure 11: Performance supply chain et performance financière
re i è c Forte n a n i f e c Moyenne n a mr o f r e P Faible
"G 3" : 27% "G 2" : 53%
"G 1" : 20%
Faible
Moyen Performance Supply Chain
Avancé
Cette analyse montre clairement que plus le degré de maturité supply chain est avancé plus la performance financière est élevée. Différents modéles avaient déjà établi cette corrélation forte entre performance supply chain et performance finacière globale (Lambert 2000), nous avons validé celle-ci à travers cette étude typologique.
De nombreux auteurs ont mis en avant le manque de mesures communes qui empêche l'optimisation globale de l'entreprise (Lambert 2000) et une perte d'efficac ité globale (Hau Lee 1992), aussi cette corrélation devrait favoriser l'émergence d'une véritable collaboration entre stratégie Supply Chain et stratégie financière basée sur les indicateurs communs présentés dans cette analyse.
De nombreuses entreprises considèrent encore que l'optimisation des flux financiers passe par l’augmentation du nombre de jours de dettes fournisseurs et la diminution du nombre de jours de créances clients, la stratégie supply chain propose une voie de gestion plus équilibrée et de partenariat où le nombre de jours de dettes fournisseurs est diminué sans pour autant demander des règlements rapides aux clients.
Le groupe des entreprises les plus matures dans leurs stratégies supply chain (Groupe 3) appliquent cette politique et ce sont ces mêmes entreprises qui ont les performances financières les plus élevées.
4.3. Degré de maturité supply chain et performance commerciale
La croissance du chiffre d'affaires
24
Le tableau 7 permet de constater que le taux de croissance moyen du chiffre d’affaires des entreprises de l’échantillon est de 8,1%. Ce niveau est celui des entreprises du Groupe 2. La croissance la plus élevée concerne les entreprises du Groupe 3. Le taux le plus faible revient aux entreprises du Groupe 1.
Tableau 7 : Degré de maturité supply chain et performance commerciale Groupes d'entreprises % d'entreprises Croissance du chiffre d'affaires Groupe 1: maturité supply chain modérée 20% + 3,1 % Groupe 2 : maturité supply chain moyenne 53% + 8,1 % Groupe 3 : maturité supply chain avancée 27% + 12,0 % Ensemble 100% + 8,1 %
Lien entre degré de maturité supply chain et performance commerciale
Figure 12: Performance supply chain et performance commerciale
e l a i c r Forte e m m o c eMoyenne c n a m r o f r e Modéré P
"G 3" : 20% "G 2" : 20%
"G 1" : 20%
Modéré Moyen Avancé Degré de maturité Supply Chain L’analyse (Figure 12) montre clairement que plus le degré de maturité supply chain est avancé plus le taux de croissance du chiffre d'affaires est élevé.
Une bonne organisation Supply Chain permet de diminuer les niveaux de rupture et ainsi de pérenniser la relation avec le client. La mise en place de relations de collaborations logistiques avec le client a un impact très fort sur le niveau de confiance qui s'établit et donc la consolidation du chiffre d'affaires, mais cette étude montre le lien étroit entre croissance du chiffre d'affaires et niveau de maturité supply chain.
25
Conclusion
L’objectif principal de cette synthèse était d'une part de mettre en lumière la pertinence des 7 indicateurs choisis pour analyser les performances des entreprises et d’autre part identifier les liens entre ces indicateurs.
L’évolution de l’activité économique de ses dernières années confirme la nécessite d’avoir des outils et des méthodes d’analyse plus performantes afin de faire face à la complexité, la vélocité et la concurrence active des acteurs économiques. Le réseau supply chain devient le modèle dominant et les entreprises qui feront partie du réseau supply chain seront soumises à des pressions plus fortes que celles que nous connaissons aujourd’hui. Il faut être capable de mesurer, analyser, évaluer et décider très rapidement. Pour mieux accomplir ces tâches, les entreprises ont mis en place des outils d'analyse et de benchmark souples et faciles d’utilisation.
Cette étude montre de forts liens entre les indicateurs de dimension supply chain, financière et commerciale.
Elle confirme que plus une entreprise s'engage dans une démarche d'excellence Supply Chain plus ces résultats sur des indicateurs purement financiers ou commerciaux seront élevés.
La performance globale attendue par les shareholders se décline en trois volets et l'analyse des Best in Class montre précisément la nécessité pour les acteurs d'une même chaîne non seulement de développer des stratégies supply chain communes mais aussi des stratégies financières similaires (tant du point de vue du fournisseur que du client). Nous avons observé lors de l'étude que les équipes opérationnelles et les équipes financières ne travaillent presque jamais ensemble. La vitesse des changements économiques aujourd’hui impose de modifier ces pratiques, de réorganiser le pilotage des entreprises et d'établir des liens plus étroits entre les opérations et les finances dans les entreprises.
Nous avons étudié dans cet article la performance supply chain sous l’angle de la réduction des cycles d’exploitation et des niveaux de stock. Nous avons engagé d'autres travaux de recherche qui permettront dans de prochains articles de valider des corrélations entre les performances supply chain plus opérationnelles liées aux clients (flexibilité, fiabilité, réactivité) et les performances commerciales et financières.
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28
Annexe 1: Les principales étapes de l’analyse typologique
Etape 1 : Choix des critéres de classification : Ce choix dépend de l’objectif d’étude et d’une forte présupposition d’hétérogénéité entre les entreprises. Les 4 indicateurs (critères) spécifiques de la performance supply chain retenus ici sont: le nombre de jours de stocks, nombre de jours de créances clients, nombre de jours de créances fournisseurs et taux de rotation des actifs
Etape 2 : Calcul d’une distance : Il existe un grand nombre de mesures de distances selon la nature des indicateurs. Si ces derniers sont métriques, la mesure la plus connue est la distance Euclidienne. Si les variables sont nominales, la notion de distance n’a plus réellement de signification. On parle plutôt d’indice de (dis) similarité. Le calcul de ces indices se fait à partir du tableau de Burt. Le plus courant est l’indice de Jaccard. La distance retenue ici est la distance Euclidienne.
Etape 3 : Choix de l’algorithme de classification : Chaque groupe doit contenir des entreprises se ressemblant le plus possible à l’intérieur, et présentant le plus de différences possibles par rapport aux groupes restants. Il existe deux approches possibles pour procéder à cette opération : hiérarchiques ou non hiérarchiques. . Avec les méthodes hiérarchiques, un arbre de classification trace le passage de n entrepris au groupe « total » par une succession de regroupements. Les processus hiérarchiques sont ascendants ou descendants. Les premiers, les plus fréquents, procèdent par agglomération, les seconds par décomposition. . Les méthodes non hiérarchiques suivent une stratégie heuristique à partir d’un nombre de classes ou d’un indicateur fixé a priori. Ce processus réalloue ensuite les entreprises en maximisant le ratio variance intergroupe / variance totale. L’algorithme non hiérarchique le plus fréquemment utilisé est celui des « nuées dynamiques ». Notre choix à ce niveau est d’utiliser un algorithme hiérarchique « voisin moyen » sur une petite partie de l’échantillon, sélectionnée aléatoirement, et d’utiliser la solution identifiée comme point de départ à l’algorithme non hiérarchique des « nuées dynamiques » sur la totalité de l’échantillon.
Etape 4 : Validation des groupes : Il est vivement conseillé de vérifier l’acceptabilité de la classification retenue. Pour cela, deux solutions sont retenues.
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