On planning what we can't predict.

Notes from fourteen years inside supply-chain transformations — the tools, the failures, the slow-burning truths the demos don't show. SAP IBP, o9, Kinaxis, OMP, S&OP, careers, and the gap between forecast and reality.

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Demand · Forecast vs Actual · last 24 months

Plant 04 · Rolling MAPE

22018014010060

JUN '24SEPDECMAR '25JUNSEPDECMAR '26

Forecast Accuracy

71.4%

MAPE

28.6%

Bias

+4.2%

Service Level

94.1%

§ Diagnostic de maturité

Quelle est la maturité de votre planification supply chain ?

12 questions · 4 minutes · gratuit : une cartographie honnête entre demande, S&OP, approvisionnement, stocks, données et systèmes

Commencer le diagnostic →

SAP IBP ↑ 2.4%OMP ↓ 0.8%o9 ↑ 5.1%Kinaxis flatDemand sensing + 12.0%Forecast accuracy 71.4%Service level 94.1%DOH 42 daysBullwhip ratio 1.83Bias + 4.2%S&OE adoption 62%Implementation budget ~ $4.2mSAP IBP ↑ 2.4%OMP ↓ 0.8%o9 ↑ 5.1%Kinaxis flatDemand sensing + 12.0%Forecast accuracy 71.4%Service level 94.1%DOH 42 daysBullwhip ratio 1.83Bias + 4.2%S&OE adoption 62%Implementation budget ~ $4.2m

§ Featured

The piece worth your 8 minutes.

8 min readPublished February 2026

Essay · Supply Chain

L'effet coup de fouet : comment un léger changement de la demande se transforme en chaos de la chaîne d'approvisionnement

Une hausse de 5 % de la demande des consommateurs peut se transformer en un pic de 40 % chez le fabricant. Voici les mathématiques qui expliquent pourquoi — et les trois leviers qui fonctionnent réellement.

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