Demand management excellence als ruggengraat van IBP

Het Franse bedrijf Guerbet is al een eeuw pionier in contrastmiddelen voor medische beeldvorming. De organisatie is actief in 117 landen, telt bijna 3.000 medewerkers en realiseert een omzet van zo’n 800 miljoen euro. Het hoofdkantoor bevindt zich in Villepinte, vlak bij Parijs. De organisatie is opgebouwd rond drie complementaire activiteiten: Diagnostic Imaging, Interventional Radiology en Digital & AI. Belangrijk voor de continue innovatie zijn de R&D-centra in Frankrijk, Israël en de VS.

Met acht gespecialiseerde productiesites wereldwijd, een combinatie van dochterondernemingen en distributeurs, zowel ‘make-to-stock’- als ‘make-to-order’-stromen, een uitgebreid netwerk van distributiecentra en een businessmodel waarin tenders en ‘product life cycle switches’ een grote rol spelen, is de planningsomgeving bij Guerbet complex. Voeg daar de nasleep van de pandemie en de supply chain constraints die daarop volgden aan toe, en het mag duidelijk zijn waarom demand planning onder grote druk stond.

“Onze forecastaccuraatheid was al verschillende jaren aan het dalen”, vertelt Khadidja Francis. “Dat had grote gevolgen. Wanneer de forecastbetrouwbaarheid afneemt, wordt plannen en aligneren bijzonder moeilijk. Dat verzwakt de fundering van het IBP-proces. Strategische beslissingen worden dan op instabiele aannames genomen, de alignering tussen sales, marketing, finance en supply chain vermindert en discussies verschuiven richting ‘wie is de schuldige?’ Dat zorgde er mee voor dat de cashflow en het voorraadevenwicht steeds meer onder druk kwamen te staan.”

Analyse legt pijnpunten bloot
Guerbet besloot – met de steun van de TechOps vice president en de chief commercial officer – een project op te starten met als doelstelling demand management te herpositioneren als een strategische pijler binnen IBP. Khadidja Francis leidde het project samen met de commercial operations director, Guillaume Lacaze. “De forecastaccuraatheid verhogen was belangrijk, maar zeker niet het enige doel”, zegt ze. “Even belangrijk was het versterken van de crossfunctionele samenwerking, het koppelen van demand planning aan de financiële doelstellingen en het installeren van een duidelijke governance. In het verleden hadden we wel al ons S&OP-proces getransformeerd naar een IBP-proces, maar dat werkte niet zoals het hoorde.”

Starten deed Guerbet met een grondige analyse van de ‘as-is’-situatie. Enerzijds werden interviews georganiseerd met supply chain, marketing, finance en commerciële teams. Anderzijds vonden kwantitatieve analyses van bijvoorbeeld de forecastaccuraatheid en de datageschiedenis plaats. Die diagnose bracht de onderliggende, structurele zwaktes aan het licht.

Om te beginnen waren verantwoordelijkheden onvoldoende scherp afgebakend, de communicatie verliep te veel in silo’s en de governance rond het demand proces was niet goed in de organisatie verankerd. In sommige landen maakte sales de forecast, op andere plaatsen was dat marketing, finance of zelfs customer service. “Afhankelijk van wie de forecast maakte, kreeg je andere biases”, weet Khadidja Francis. “Zo stemt finance vooral op het budget af, terwijl sales vaak meteen alle opportuniteiten meeneemt. Soms was er zelfs geen uitleg bij de cijfers. Het gevolg was niet alleen inconsistentie, maar ook een gebrek aan accountability.”

Een consistente manier van forecasten ontbrak dus. Er was geen volledig gestandaardiseerd proces, de integratie met IBP was zwak, assumpties waren onvoldoende gedocumenteerd en de validatie gebeurde niet altijd op het juiste managementniveau.
Tot slot kampte Guerbet met digitale beperkingen. De data waren gefragmenteerd, life cycle switches werden niet altijd in systemen doorgevoerd en de systemen – met name de forecasting- en planningstool enerzijds en de ERP-software anderzijds – sloten niet goed op elkaar aan, waardoor manuele uploads tijd opslorpten zonder waarde toe te voegen. Ook de competenties om analytics ten volle te benutten, waren onvoldoende.

“Om die verschillende redenen was het ‘demand review’-proces zijn geloofwaardigheid verloren”, meent Khadidja Francis. “Wanneer de cijfers niet worden vertrouwd, wordt er vooral gediscussieerd over de juistheid van de data in plaats van zich te richten op de besluitvorming,”

Werken aan een vernieuwd demand proces
Het project werd op een gefaseerde manier aangepakt. Om te beginnen werd de bestaande organisatie in kaart gebracht, inclusief de lokale processen en tools. De historische forecastaccuraatheid werd kwantitatief geanalyseerd, aangevuld met kwalitatieve interviews bij stakeholders om frustraties en ideeën voor verbetering bloot te leggen. Vervolgens werd een nieuw organisatiemodel ontworpen en vertaald naar een roadmap met duidelijke initiatieven en eigenaars. Pas daarna startte de uitvoering. Door het op die manier aan te pakken, wilde Guerbet ook benadrukken dat procesdiscipline voorafgaat aan digitalisering.

“Een van de meest ingrijpende keuzes was wel het herdefiniëren van het eigenaarschap. Via een demand RACI-matrix (Responsible, Accountable, Consulted en Informed) hebben we duidelijke rollen en verantwoordelijkheden vastgelegd. Op die manier hebben we gezorgd voor een heldere accountability voor elke stap”, legt Khadidja Francis uit.

De demand planner evolueerde daarbij van eigenaar van de forecast naar facilitator en organisator van het proces. “De verantwoordelijkheid voor marktassumpties en commerciële drivers hebben we expliciet bij de lokale marketing neergelegd. De volumeforecast wordt systematisch gevalideerd door de general manager op landniveau en door de vice president op regionaal niveau. Die verschuivingen moesten van forecasting een businessgedreven activiteit maken in plaats van een pure supply chain oefening”, vertelt Khadidja Francis. “

Daarnaast introduceerde Guerbet gedeelde KPI’s (key performance indicators) tussen demand en de lokale marketingteams. “Op die manier wordt er op een meer gezamenlijke manier aan forecastaccurraatheid en bias gewerkt”, vervolgt Khadidja Francis. “Dat lijkt een eenvoudige maatregel, maar het heeft wel een duidelijk effect op het gedrag. Door de forecastdoelstellingen te integreren in de systemen van zowel het demand- als het marketingteam, werd de samenwerking structureel verankerd. Zodra KPI’s worden gedeeld, verschuiven discussies bovendien van ‘jullie forecast klopt niet’ naar ‘hoe kunnen we samen onze aannames verbeteren’.

Verder werd beslist systematisch statistische forecasts te gebruiken voor de SKU’s waarvoor dat mogelijk is. Het vernieuwde demand proces werd gestructureerd rond drie opeenvolgende stappen. “Eerst genereert het systeem een statistische forecast op basis van historische data, die wordt opgeschoond door demand planning. Daarna wordt een voorstel gedaan aan het commerciële team van dat land, in de regel is dat het marketingteam”, licht Khadidja Francis toe. “Vervolgens verrijkt marketing die forecast met strategische drivers, commerciële evenementen, risico’s en opportuniteiten. Tot slot wordt de forecast tijdens de consensusmeeting door het lokale management gevalideerd. Dat gebeurt op maandelijkse basis. Escalatie naar regionaal of globaal niveau moet eerder de uitzondering dan de regel zijn. Cruciaal is wel dat aannames systematisch worden gedocumenteerd en gedeeld, zodat we er uit kunnen leren.”

Het principe van IBP is uiteindelijk om tot één dataset te komen. Na de validatie gaat die zowel naar planning als finance. Er zijn dus geen parallelle versies meer van sales-, supply- of financeplannen.

Ook kreeg de maandelijkse demand review een vaste structuur met een duidelijke input en output.
Khadidja Francis: “Niet alleen de ‘unconstrained demand’ werd besproken, maar ook de afwijkingen tegenover de target, de risico’s, opportuniteiten en de noodzakelijke beslissingen die moesten worden genomen. In de bespreking worden ook KPI’s zoals de forecastaccuraatheid en bias meegenomen. Onlangs hebben we bijvoorbeeld ook de KPI data-integriteit toegevoegd om de dataconsistentie op te volgen. Op die manier werd dat moment omgevormd tot een volwaardig beslissingsforum in plaats van een rapporteringsritueel.”

Tijd voor digitale versnelling
Toen de organisatie en de processen op orde waren, werd de digitale versnelling op verschillende fronten ingezet. Zo implementeerde Guerbet interactieve Power BI-dashboards voor realtime inzichten in demand trends en KPI’s. Die worden gebruikt door supply chain, de commerciële teams, finance en op executive niveau. “Ik kan gerust stellen dat Power BI mijn leven fundamenteel heeft veranderd”, zegt Khadidja Francis met een glimlach. “Vroeger was ik uren bezig met het voorbereiden van meetings. Nu heb ik in enkele klikken de grafieken die ik nodig heb om presentaties voor te bereiden.”

Verder werd een ‘assumption tracker’ geïmplementeerd om markt- en productaannames te centraliseren, door bijvoorbeeld tenders, promoties en marktontwikkelingen te documenteren. “Op die manier kunnen we beter nagaan welke afwijkingen er zijn en waarom. Het is belangrijk dat onze aannames goed onderbouwd zijn. Als dat niet het geval is, dan kunnen we die beter niet meenemen.”

De ‘root cause analysis’-tool helpt om systemische fouten te identificeren en zo de juiste actieplannen te definiëren. Nu zet Guerbet ook geavanceerde statistische modellen in om de betrouwbaarheid van de baseline te verhogen. Er werd ook een tool geïntroduceerd om de integriteit van de data op te volgen, met de bedoeling een dataconsistentie van 98 procent te bereiken. Op die manier kunnen forecasts correct worden afgestemd op switchdata, product life cycle-informatie en prijsgegevens.

De verschillende digitale tools hielpen om een cultuur te creëren waarbij beslissingen worden genomen op basis van feiten. Root cause analysis toonde bijvoorbeeld aan dat een aanzienlijk deel van de forecastafwijkingen marktgedreven in plaats van aanbodgedreven waren. Dat inzicht maakte gerichte verbeteracties mogelijk. “Je kent het fenomeen wellicht: je verbetert de forecast en dan beslist het management orders naar voren te trekken om het kwartaal te redden en klopt het plots allemaal niet meer”, zegt Khadidja Francis. “Door zulke managementinterventies expliciet te registreren, hebben we de transparantie verhoogd.”

De performantie wordt voortaan systematisch opgevolgd via drie dimensies: accuraatheid, efficiëntie en execution.
K. Francis: “De accuraatheid wordt gemeten via de MAPE (mean absolute percentage error) en bias op verschillende aggregatieniveaus. De efficiëntie wordt geëvalueerd via de ‘Forecast Value Added’, waarbij wordt nagegaan welke stappen in het forecastproces werkelijk waarde toevoegen aan de baseline. Execution kijkt dan weer naar procesdiscipline: worden meetings tijdig gehouden, zijn de juiste deelnemers aanwezig, worden de nodige beslissingen genomen en opgevolgd?”

Bemoedigende resultaten
De resultaten van het project, dat anderhalf jaar geleden werd ingezet, tonen een duidelijke vooruitgang. Zo steeg de forecastaccuraatheid sinds begin 2025 met negentien procent. “We hebben ons doel zeker nog niet bereikt, maar we zijn zeker op de goede weg”, meent Khadidja Francis. “Minstens even belangrijk als de procentuele verbetering is het herwonnen vertrouwen in het proces. IBP-beslissingen worden nu op een veel betere basis genomen.”

Khadidja Francis benadrukt dat de grootste uitdaging tijdens het traject niet alleen in de methodes of de tools lag, maar zeker ook bij de mensen. Daarbij speelde leiderschap een doorslaggevende rol tijdens het traject: “Executive sponsorship van de CCO en de TechOps VP zorgde voor legitimiteit en alignering”, zegt ze. “Voor IBP-leiders is dat ook een essentiële les: zonder expliciet executive ownership blijft demand management vaak hangen in operationele discussies. We hebben het IBP-eigenaarschap expliciet toegewezen aan leden van het ‘executive committee’. Verder hebben we geïnvesteerd in de nodige training en communicatie om de adoptie te ondersteunen. We hebben de teams ook aangemoedigd om hun verantwoordelijkheid op te nemen. Op die manier zijn forecasting en demand management geëvolueerd van een technisch proces naar een gedeelde managementdiscipline.”

Volgens Khadidja Francis kan de transformatie bij Guerbet in enkele structurele pijlers worden samengevat: een duidelijke governance en accountability, digitale acceleratie als ‘enabler’, een consequente performantiemeting en een cultuur van continue verbetering. “Op die manier zijn we erin geslaagd demand management in de organisatie te laten evolueren van een operationele forecastactiviteit naar een motor voor een geïntegreerde besluitvorming”, besluit ze.

TC
Bron: IBF Business Planning, Forecasting & S&OP Conference