Quelle différence entre l’approche de Flowlity et la méthodologie DDMRP ?

Flowlity et le DDMRP (Demand Driven MRP) partagent un objectif commun : mieux positionner les stocks tampons pour absorber les aléas et éviter l’effet bullwhip (coup de fouet) dans la supply chain. Cependant, leur approche méthodologique diffère notablement. Le DDMRP est une méthode déterministe qui définit des buffers de stock à des points de découplage fixes et ajuste ces buffers principalement en fonction de règles prédéfinies (couleurs vert-jaune-rouge en fonction de la consommation par exemple). Cela fonctionne bien pour des produits à demande relativement stable, mais peut montrer ses limites sur des produits à forte volatilité de volume . Flowlity, de son côté, adopte une approche dynamique et probabiliste : la solution calcule en continu des stocks de sécurité optimisés en se basant sur des prévisions de consommation actualisées et sur l’évaluation de l’incertitude via l’IA . En pratique, Flowlity va ajuster dynamiquement vos stocks tampons en fonction des risques détectés (hausse soudaine de la demande, retard fournisseur) plutôt que de s’en tenir à une taille de buffer figée jusqu’à la prochaine revue. Ceci est une approche « pilotée par les flux » où les buffers sont recalculés fréquemment grâce aux prévisions et à la détection précoce des variations , alors que le DDMRP classique prévoit souvent une révision périodique plus espacée. À noter que Flowlity identifie aussi les points de découplage critiques dans la chaîne (comme le préconise le DDMRP) afin de découpler la demande et l’offre aux bons endroits, mais la différence est que ces points sont gérés de façon plus intelligente et adaptable grâce au machine learning. En somme, Flowlity reprend l’esprit du demand-driven (pilotage par la demande) tout en y ajoutant la puissance de l’IA pour gagner en réactivité. Les entreprises qui trouvent le DDMRP trop rigide ou manuel apprécieront la capacité de Flowlity à automatiser le recalcul des paramètres (buffers, réapprovisionnements) en continu. (D’ailleurs, selon Flowlity, le DDMRP pur « trouve ses limites » sur les produits très volatils – c’est justement là que l’approche IA de Flowlity fait la différence en absorbant mieux l’incertitude.)