Planification industrielle : comment Yoplait optimise sa production avec Anaplan

Contexte & défis

Trouver l’équilibre entre contraintes industrielles et performance opérationnelle

Construire un plan optimal, dans une application favorisant l’expérience utilisateur et la collaboration entre équipes. Dans le secteur agroalimentaire, et plus particulièrement dans l’ultra-frais, la planification industrielle doit intégrer de nombreuses contraintes opérationnelles. La durée de vie limitée des produits, l’ordonnancement des fabrications ou encore les différents impacts sur les capacités de production à venir sont autant de paramètres à considérer pour construire un plan cohérent. Identifier la solution optimale nécessite un niveau de précision élevé et une capacité de calcul importante. Pourtant, ces calculs doivent rester compatibles avec les usages opérationnels. Une vingtaine d’utilisateurs pilotent quotidiennement la planification : chaque minute de calcul impacte directement leur capacité de décision. L’objectif du projet était donc clair : optimiser le plan de production de trois usines en moins de 30 minutes, avec deux calculs quotidiens. Les équipes disposent ainsi d’une vision constamment à jour pour aligner production, distribution et décisions opérationnelles.

De la demande à la production

Traduire commandes et prévisions plateformes en besoins sur les lignes de production. Dans un réseau de distribution multi-plateformes, une prévision de vente ne peut pas être directement transformée en plan de production. La première étape consiste à traduire cette demande en besoins industriels. Le modèle intègre les contraintes de délais entre usine et plateformes afin de produire une vision exploitable par les équipes industrielles. Chaque acteur travaille ainsi sur son périmètre, demande pour les équipes supply, production pour les usines, tout en conservant une cohérence globale du plan.

Suivre la performance du plan

Des indicateurs clés pour analyser la proposition et concentrer l’arbitrage sur les zones critiques. Même optimisé, un plan reste une proposition qui doit être analysée et validée par les planificateurs. L’application met donc en avant des indicateurs synthétiques permettant d’évaluer rapidement la qualité du plan : taux d’utilisation des lignes, couverture des besoins plateformes, respect des contraintes de durée de vie et niveaux de stock projetés. Ces KPI permettent d’identifier immédiatement les points de tension et de concentrer l’analyse sur les arbitrages réellement nécessaires.

Déployer le stock produit

Distribuer les volumes produits entre plateformes en tenant compte des contraintes logistiques. Une fois le plan de production établi, les volumes doivent être répartis entre les différentes plateformes logistiques. Le modèle calcule automatiquement cette distribution en prenant en compte les besoins locaux, les délais de transport et les contraintes de durée de vie des produits. L’optimisation permet d’arbitrer entre les destinations afin d’assurer un approvisionnement cohérent du réseau tout en limitant les risques de rupture ou de surstock.

Activer les leviers court terme

Ajuster le plan pour sécuriser le taux de service face aux aléas opérationnels. Le plan se basant sur des prévisions de vente, certains déséquilibres peuvent néanmoins apparaître à court terme. L’application met à disposition plusieurs leviers d’ajustement pour sécuriser le taux de service : transferts inter-plateformes, compléments ou annulations de production, et recours au stockage lorsque nécessaire. Les planificateurs peuvent ainsi simuler différents scénarios et mesurer rapidement leur impact sur les stocks, les capacités industrielles et la couverture de la demande.