SAP, Microsoft, Oracle, ERP et Excel : optimisation des dépenses d'investissement (CAPEX) : des données d'entreprise à l'allocation mathématique du capital

SAP, Microsoft Dynamics, Oracle, les systèmes ERP et Excel contiennent souvent des données essentielles pour la planification des dépenses d'investissement (CAPEX) et la planification des investissements. La question cruciale concernant le portefeuille va toutefois au-delà du simple stockage des données et de la planification : quelle combinaison de projets d'investissement disponibles convient-il de retenir compte tenu des contraintes budgétaires, des ressources disponibles, de la stratégie et des interdépendances ?

Pour cela, les entreprises ne doivent pas nécessairement remplacer leurs systèmes existants.

Les données financières, de projet et de planification peuvent être extraites des systèmes existants et utilisées dans une couche décisionnelle mathématique distincte dédiée à l’allocation du capital et à l’optimisation du portefeuille.

L’approche fondamentale est la suivante :

Données d’entreprise existantes → modèle décisionnel structuré → optimisation mathématique du portefeuille → décision de gestion.

Il convient toutefois de faire une distinction importante :

l’utilisation de données provenant de SAP, Microsoft Dynamics, Oracle, d’autres systèmes ERP ou d’Excel ne signifie pas automatiquement qu’une intégration technique native avec le système concerné est disponible.

En fonction de l’environnement technique, les données peuvent par exemple être fournies via des fichiers structurés, des exportations ou, à l’avenir, via des interfaces développées sur mesure.

Ce guide décisionnel n’explique donc pas les intégrations prétendument standard, mais montre comment les données issues des systèmes d’entreprise existants peuvent être utilisées pour l’optimisation mathématique des dépenses d’investissement (CAPEX) et l’allocation de capital.

Table des matières

• Pourquoi les entreprises recherchent-elles une optimisation CAPEX de leur ERP ?
• Système de référence vs. couche décisionnelle mathématique
• Optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX) dans SAP
• Allocation de capital SAP
• Planification des investissements SAP
• Planification des dépenses d'investissement Microsoft
• Planification des investissements Microsoft Dynamics
• Planification des dépenses d'investissement Oracle
• Planification des investissements Oracle
• Optimisation des dépenses d'investissement (CAPEX) dans les systèmes ERP
• Allocation des capitaux dans l'ERP
• Planification des dépenses d'investissement (CAPEX) dans Excel
• Optimisation de portefeuille Excel
• Quelles sont les données nécessaires à l’optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX) ?
• Comment les données peuvent-elles être échangées entre les systèmes existants et le module d’optimisation ?
• Des données ERP au modèle d’optimisation
• Données ERP et contraintes du portefeuille
• Données ERP pour l’optimisation des dépenses d’investissement pluriannuelles
• Exemple : 200 projets CAPEX issus des systèmes d'entreprise existants
• Excel comme passerelle entre l'ERP et l'optimisation de portefeuille
• Architecture système possible
• Des données ERP à la simulation en temps réel dans la salle de réunion
• StratePlan en tant que couche décisionnelle mathématique
• Foire aux questions

Pourquoi les entreprises recherchent-elles une optimisation des dépenses d'investissement (CAPEX) dans leur ERP ?

Dans de nombreuses entreprises, les informations nécessaires aux décisions d'investissement sont déjà disponibles dans différents systèmes.

Il s'agit notamment :

• les systèmes ERP
• Systèmes de planification financière
• Systèmes PPM
• Systèmes de contrôle de gestion
• Plateformes de Business Intelligence
• Fichiers Excel

Ces systèmes peuvent contenir des informations importantes :

• Coûts d'investissement
• Budgets
• Prévisions
• Flux de trésorerie
• Unités opérationnelles
• Sites
• Informations sur les projets
• Ressources
• Périodes de planification

Cependant, les données à elles seules ne permettent pas nécessairement de répondre à la question centrale concernant le portefeuille :

Quelle combinaison de projets disponibles faut-il retenir ?

C’est précisément là qu’intervient le lien entre les données d’entreprise et l’optimisation mathématique.

Système d'enregistrement vs couche de décision mathématique

Les systèmes ERP et de planification peuvent faire office de « systèmes d'enregistrement » (Systems of Record) ou de « systèmes de planification » (Systems of Planning) essentiels.

Ils collectent et structurent les informations de l’entreprise.

Une couche de décision mathématique remplit une fonction différente.

Ces niveaux ne doivent pas nécessairement fonctionner en opposition les uns par rapport aux autres.

Les données issues des systèmes existants peuvent servir de base à des décisions mathématiques en matière de portefeuille.

SAP CAPEX Optimization

Les personnes qui recherchent SAP CAPEX Optimization souhaitent souvent associer les données d’entreprise et financières existantes à une optimisation systématique des décisions d’investissement.

La question de gestion pertinente est par exemple :

« Comment pouvons-nous exploiter nos données CAPEX existantes pour déterminer la meilleure combinaison de projets dans le cadre d’un budget fixe ? »

Un processus possible consiste à extraire de manière structurée les données pertinentes de l’environnement SAP existant, puis à les utiliser dans un modèle d’optimisation mathématique distinct.

Cela peut notamment inclure :

• ID de projet
• Investissement
• Budget
• Unité opérationnelle
• Site
• Période de planification
• Indicateurs financiers

Ces informations peuvent être complétées par des paramètres décisionnels supplémentaires :

• VAN
• Valeur stratégique
• Besoins en ressources
• Dépendances
• Projets obligatoires

Important : la description de ce processus de données ne constitue en aucun cas une déclaration concernant une intégration SAP native ou certifiée existante de StratePlan.

Allocation de capital SAP

Avec SAP Capital Allocation, le défi ne réside souvent pas dans le stockage des données d’investissement.

La véritable question décisive découle des contraintes de capital.

Supposons :

CAPEX demandé = 1,4 milliard d’euros

CAPEX disponible = 900 millions d'euros

Dans ce cas, 500 millions d’euros d’investissements demandés doivent soit être reportés, soit réduits, soit non financés.

Un modèle mathématique d’allocation du capital peut permettre d’examiner :

• quels projets devraient être financés conjointement
• Quelle combinaison génère la valeur de portefeuille la plus élevée définie
• Comment répartir les capitaux entre les unités opérationnelles
• quels projets seront écartés en raison des réductions budgétaires
• quels projets supplémentaires deviendraient possibles avec un budget plus élevé

Les données d’entreprise disponibles servent ainsi de base à un modèle de décision mathématique.

Planification des investissements SAP

Les entreprises qui recherchent une solution de planification des investissements SAP s’intéressent généralement à la planification structurée de leurs investissements futurs.

Pour l’optimisation mathématique du portefeuille, le lien entre les données de planification et la décision de sélection est particulièrement pertinent.

Planning répond aux questions suivantes :

« Quels investissements sont prévus ? »

L’optimisation répond à la question suivante :

« Quelle combinaison de ces investissements devrions-nous choisir compte tenu des conditions que nous avons définies ? »

Une chaîne de données possible est donc la suivante :

Données de planification des investissements → Préparation des données → Optimisation mathématique → Scénarios de portefeuille → Décision de la direction.

La mise en œuvre technique concrète de l’échange de données dépend de l’environnement système concerné.

Planification CAPEX Microsoft

Les environnements d’entreprise basés sur Microsoft peuvent utiliser différents systèmes et outils pour la planification financière, l’analyse des données et la gestion de projet.

Pour l’optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX), le système dans lequel se trouvent les données de départ n’est pas un facteur déterminant.

Ce qui importe, c’est de savoir si les informations pertinentes peuvent être fournies sous une forme structurée.

Un ensemble de données CAPEX typique peut par exemple contenir :

• ID du projet
• Investissement
• Rendement attendu
• Unité opérationnelle
• Année
• Ressources

Ces données peuvent ensuite être traitées dans un modèle mathématique de portefeuille.

Une telle utilisation des données issues d'un environnement Microsoft ne signifie pas automatiquement qu'une intégration native Microsoft est disponible.

Microsoft Dynamics Investment Planning

Dans Microsoft Dynamics Investment Planning, une couche décisionnelle mathématique peut venir compléter l’environnement de planification et de données existant.

Le processus de base peut par exemple se présenter comme suit :

Données Microsoft Dynamics → exportation structurée des données → optimisation du portefeuille → scénario de décision.

L'optimisation peut ensuite examiner des questions telles que :

• Quels investissements correspondent au budget disponible ?
• Quelle combinaison maximise la valeur définie du portefeuille ?
• Comment la sélection évolue-t-elle en cas de réduction du budget ?
• Quelles sont les répercussions des contraintes de ressources ?
• Quels projets sont sélectionnés en fonction des nouvelles priorités stratégiques ?

La connexion technique peut être mise en œuvre de différentes manières en fonction de l'architecture de l'entreprise et ne doit pas être assimilée à une intégration standard existante.

Planification des dépenses d'investissement (CAPEX) Oracle

Les systèmes financiers et de planification basés sur Oracle peuvent contenir des données pertinentes pour la planification des dépenses d'investissement (CAPEX) et les décisions d'investissement.

Une couche d’optimisation mathématique peut s’appuyer sur des données fournies de manière structurée.

La distinction fondamentale est la suivante :

la planification structure les hypothèses d’investissement ;

L’optimisation calcule les combinaisons de portefeuille.

Par exemple, une entreprise peut fournir, à partir de ses systèmes existants, des informations sur les investissements prévus, puis les optimiser dans le cadre d’un budget commun.

Ici aussi, il convient de noter que :

la possibilité d’utiliser des données Oracle pour un modèle d’optimisation n’équivaut pas à une intégration native existante avec Oracle.

Oracle Capital Planning

Capital Planning prend en compte les besoins en capitaux à long terme, les budgets et les programmes d’investissement.

Mathematical Capital Allocation ajoute un niveau de décision supplémentaire :

comment le capital disponible doit-il être réparti entre les opportunités d’investissement existantes ?

À cette fin, les informations de planification peuvent, par exemple, être associées aux données suivantes :

• VAN
• Valeur attendue
• Critères stratégiques
• Ressources
• Dépendances
• Projets obligatoires

Le résultat ne se limite pas à un simple nouveau plan d’investissement.

Il s'agit d'un portefeuille calculé mathématiquement pour les objectifs et les contraintes définis.

Optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX) dans l’ERP

L’optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX) dans l’ERP décrit l’association des données d’entreprise à l’optimisation mathématique des investissements.

Les systèmes ERP peuvent fournir des données de base importantes.

Sur cette base, l’optimisation mathématique permet notamment de répondre à des questions telles que :

« Quels projets devrions-nous financer ? »

« Quelle combinaison de projets maximise notre VAN ? »

« Comment réduire les dépenses d’investissement (CAPEX) tout en minimisant l’impact sur la valeur du portefeuille ? »

« Comment répartir le capital entre plusieurs sites ou unités opérationnelles ? »

« Quelles sont les répercussions d’un nouveau projet obligatoire ? »

Cela ne remplace pas l’ERP.

Il reste un système de gestion des données et des processus, tandis que l’optimisation mathématique constitue une couche décisionnelle supplémentaire.

Allocation du capital ERP

L’allocation de capital ERP relie les données d’entreprise disponibles à la question de la répartition d’un capital limité.

Une entreprise peut, par exemple, recevoir 300 demandes d’investissement provenant de différentes unités opérationnelles.

L’ERP contient notamment les informations suivantes :

• Projet
• Unité opérationnelle
• Montant de l’investissement
• Site
• Année de planification

Des informations supplémentaires peuvent être nécessaires pour l'allocation des capitaux :

• Valeur financière attendue
• Valeur stratégique
• Ressources
• Dépendances
• Statut obligatoire

Ces informations permettent d'élaborer un modèle de décision de portefeuille.

L'ERP fournit les données. L'optimisation calcule les combinaisons. La direction prend la décision.

Planification des dépenses d'investissement (CAPEX) dans Excel

Dans de nombreuses entreprises, Excel est un outil central pour la planification des dépenses d'investissement (CAPEX).

Les raisons en sont compréhensibles :

• Grande flexibilité
• Adaptabilité rapide
• Interface utilisateur familière
• Calculs personnalisés
• Importation et exportation de données simplifiées

Un plan CAPEX type peut déjà contenir des données essentielles pour l’optimisation d’un portefeuille.

Excel peut ainsi être utilisé comme couche de préparation des données.

L'optimisation mathématique du portefeuille s'effectue ensuite dans un moteur d'optimisation spécialement conçu à cet effet.

Optimisation de portefeuille dans Excel

L'optimisation de portefeuille dans Excel devient pertinente lorsque les entreprises souhaitent non seulement trier et analyser leurs données Excel existantes, mais aussi les utiliser pour prendre des décisions mathématiques en matière de portefeuille.

Lorsque le nombre de projets est faible, différentes combinaisons peuvent encore être examinées manuellement.

Cependant, à mesure que le nombre de projets augmente, la complexité combinatoire s’accroît très rapidement.

Pour 20 projets indépendants de type « oui/non », il existe théoriquement :

2^20 = 1 048 576 combinaisons.

Pour 50 projets :

2^50 ≈ 1,13 × 10^15 combinaisons.

Pour 100 projets :

2^100 ≈ 1,27 × 10^30 combinaisons.

C'est pourquoi il peut être judicieux de recourir à une couche d'optimisation spécialisée, tout en continuant à utiliser Excel comme source de données ou outil de préparation.

Excel n’a pas à disparaître. La prise de décision relative au portefeuille est simplement enrichie d’une dimension mathématique.

Quelles sont les données nécessaires à l’optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX) ?

Un modèle mathématique de portefeuille peut s’avérer étonnamment simple au départ.

Une structure de données de base nécessite par exemple :

• ID du projet
• Investissement
• Valeur attendue

Selon le cas d'utilisation, la valeur attendue peut être, par exemple :

• VAN
• Chiffre d'affaires attendu
• Contribution financière
• Utilité
• Valeur stratégique

Pour les modèles plus complexes, il est possible d'ajouter :

• Unité opérationnelle
• Usine
• Pays
• Année
• Ressources
• Critères stratégiques
• Dépendances
• Statut obligatoire
• Paramètres de risque

La structure des données doit être déterminée par le problème décisionnel, et non par la volonté d’utiliser le plus de données possible.

Comment les données peuvent-elles être échangées entre les systèmes existants et l’optimisation ?

L'échange de données peut en principe s'effectuer de différentes manières.

Le choix de la variante la plus pertinente et techniquement réalisable dépend de l'environnement système concret et du projet concerné.

Voici quelques approches possibles :

1. Exportation de fichiers structurés

Les données sont exportées depuis le système existant et mises à disposition pour l'optimisation de portefeuille.

2. Échange de données au format Excel ou CSV

Un ensemble de données standardisé sert de format de transfert entre le système d'entreprise et la couche d'optimisation.

3. Interface technique personnalisée

Si une connexion automatisée est nécessaire, une interface technique peut être conçue et mise en œuvre spécifiquement pour le projet.

Les interfaces concrètement disponibles ou à développer doivent faire l’objet d’une vérification technique pour chaque environnement système.

Du jeu de données ERP au modèle d’optimisation

Le chemin menant des données d’entreprise existantes à la décision mathématique peut se dérouler en plusieurs étapes.

Étape 1 : identifier les projets pertinents

Quels investissements doivent être pris en compte dans le processus décisionnel ?

Étape 2 : Fournir les données financières

Par exemple :

• Investissement
• VAN
• Chiffre d'affaires prévu
• Flux de trésorerie

Étape 3 : définir l'objectif de décision

Par exemple :

Maximiser la VAN du portefeuille.

Étape 4 : Définir les contraintes

Le budget, les ressources, les dépendances et les projets obligatoires sont modélisés.

Étape 5 : Calculer le portefeuille

Le moteur d'optimisation calcule une configuration de portefeuille pour le modèle défini.

Étape 6 : Comparer les scénarios

La direction modifie les hypothèses et examine d'autres portefeuilles possibles.

Données ERP et contraintes du portefeuille

Les données ERP ne constituent souvent qu’une partie du modèle décisionnel.

D'autres contraintes métier peuvent être définies en complément.

Par exemple :

CAPEX total ≤ 800 millions d’euros

Unité opérationnelle A ≥ 100 millions d’€

Unité opérationnelle B ≤ 250 millions d'€

Ingénierie ≤ 30 000 heures

Projet 17 = obligatoire

Le projet 22 nécessite le projet 9

Les projets 31 et 32 s'excluent mutuellement

Il en résulte un modèle décisionnel mathématique réaliste à partir des données de l'entreprise.

Données ERP pour l'optimisation pluriannuelle des dépenses d'investissement

Les programmes d'investissement à long terme s'étendent souvent sur plusieurs exercices budgétaires.

Par exemple :

CAPEX 2027 ≤ 400 millions d'€

CAPEX 2028 ≤ 450 millions d'€

2029 : dépenses d'investissement (CAPEX) ≤ 500 millions d'€

Les éléments suivants peuvent également être pris en compte :

• le lancement du projet
• Durée du projet
• flux de trésorerie annuel
• besoins annuels en ressources
• les dépendances entre les périodes

Les données de planification classiques permettent ainsi de créer un modèle d’optimisation de portefeuille pluriannuel.

La question n’est plus seulement :

« Quels projets choisissons-nous ? »

Mais :

« Quels projets devrions-nous financer et lancer, et à quel moment ? »

Exemple : 200 projets d’investissement issus des systèmes d’entreprise existants

Un groupe international dispose de 200 projets CAPEX potentiels.

Les données relatives à ces projets sont dispersées dans différents systèmes et tableaux.

Total des dépenses d'investissement demandées :

2,4 milliards d’euros

Budget disponible :

1,5 milliard d'€

S'y ajoutent :

• 300 millions d'€ d'investissements obligatoires
• Capacité d'ingénierie
• Limites par unité opérationnelle
• Dépendances entre projets
• Critères stratégiques
• Budgets pluriannuels

Les systèmes existants fournissent les données de base pertinentes.

Celles-ci sont intégrées dans une structure décisionnelle uniforme.

Il est ensuite possible d’analyser mathématiquement :

Quelle combinaison parmi les 200 projets répond le mieux à la fonction objectif définie, compte tenu de toutes les contraintes modélisées ?

L'environnement système existant reste la base de données.

La couche d’optimisation vient compléter la décision relative au portefeuille.

Excel, un pont entre l’ERP et l’optimisation de portefeuille

Excel peut constituer, notamment dans une phase précoce, un pont pragmatique entre les systèmes d’entreprise existants et un moteur d’optimisation.

Voici un exemple de processus possible :

ERP → Exportation → Préparation des données dans Excel → Optimisation du portefeuille → Analyse des résultats.

Cela présente plusieurs avantages :

• Les données existantes peuvent être réutilisées.
• Les données de départ restent compréhensibles pour les services métier.
• Un modèle d'optimisation peut être testé sans nécessiter immédiatement un projet d'intégration informatique de grande envergure.
• La structure de données requise peut d’abord être validée.

Si le processus doit être répété et automatisé ultérieurement, il sera alors possible de déterminer quelle connexion technique est la plus appropriée.

Cela permet de procéder à la validation métier avant une intégration technique de grande envergure.

Architecture système possible

Une architecture possible pour l’allocation mathématique du capital pourrait se présenter comme suit :

SAP / Microsoft Dynamics / Oracle / ERP / PPM

↓

Mise à disposition des données

↓

Préparation des données

↓

Optimisation mathématique de portefeuille

↓

Comparaison de scénarios

↓

Décision de gestion

Cette illustration décrit une architecture conceptuelle.

Elle ne signifie pas qu’une interface technique native est déjà disponible pour chaque système mentionné.

Des données ERP à la simulation en temps réel de la salle de réunion

Dès que les données pertinentes sont préparées et que le modèle décisionnel est défini, les questions de gestion peuvent être examinées sous forme de scénarios.

Le directeur financier demande :

« Que se passerait-il si nous réduisions les dépenses d’investissement (CAPEX) de 100 millions d’euros ? »

La contrainte budgétaire est modifiée.

Le portefeuille est recalculé.

Le directeur des opérations demande :

« Que se passe-t-il si notre capacité d’ingénierie diminue de 20 % ? »

La contrainte de ressources est modifiée.

Le portefeuille est recalculé.

Le PDG demande :

« Que se passe-t-il si l’on accorde une plus grande importance stratégique à la croissance ? »

La logique décisionnelle est adaptée.

Le portefeuille est recalculé.

Les données d’entreprise existantes servent ainsi de base à une prise de décision interactive concernant le portefeuille.

Données. Question. Calcul. Comparaison. Décision.

StratePlan, une couche décisionnelle mathématique

StratePlan est conçu comme une couche décisionnelle mathématique pour les décisions relatives aux dépenses d’investissement (CAPEX), aux investissements et aux portefeuilles de projets.

L'approche ne consiste pas à remplacer de manière générale les systèmes ERP, de planification, PPM ou Excel existants.

Au contraire, les données pertinentes sont transférées dans un modèle de portefeuille mathématique.

Une structure de données simple peut commencer par :

• ID du projet
• Investissement
• Valeur attendue

Pour les décisions plus complexes, on peut ajouter :

• VAN
• Critères stratégiques
• Ressources
• Dépendances
• Projets obligatoires
• Contraintes liées aux unités opérationnelles
• Budgets pluriannuels

Sur cette base, il est par exemple possible de répondre aux questions suivantes :

• Quelle combinaison de projets maximise la valeur définie du portefeuille ?
• Quelle combinaison maximise la VAN dans le cadre d’un budget fixe ?
• Quels projets faut-il retenir lorsque les dépenses d'investissement (CAPEX) sont faibles ?
• Comment l'allocation de capital évolue-t-elle entre les unités opérationnelles ?
• Quelles sont les répercussions des contraintes de ressources ?
• Comment un projet obligatoire modifie-t-il l'ensemble du portefeuille ?
• Quel est l’impact des dépendances entre projets sur la sélection ?
• Comment le portefeuille évolue-t-il sur plusieurs années de planification ?

Les données peuvent provenir de différents systèmes d'entreprise existants.

La forme concrète de l'échange de données et les interfaces techniques possibles doivent être définies séparément pour chaque environnement système.

Il en résulte une répartition claire des rôles :

L'ERP fournit les données.

Planning fournit les hypothèses.

StratePlan calcule les options de portefeuille.

La direction prend la décision.

Ne vous contentez pas de traiter vos données. Transformez-les en décisions.

Foire aux questions

Que signifie « SAP CAPEX Optimization » ?

L'optimisation SAP CAPEX peut désigner l'utilisation de données CAPEX et d'entreprise pertinentes issues d'un environnement SAP pour un modèle mathématique d'optimisation de portefeuille. Le transfert technique concret des données dépend de l'architecture du système concerné.

StratePlan dispose-t-il d’une intégration native avec SAP ?

L'utilisation de données SAP pour StratePlan ne doit pas être assimilée à une intégration native à SAP. Les données peuvent dans un premier temps être mises à disposition sous une forme structurée ; une connexion technique plus poussée devrait être étudiée et mise en œuvre séparément, en fonction du système et du cas d'utilisation concrets.

Que signifie « SAP Capital Allocation » ?

Dans le contexte de l’optimisation mathématique, « SAP Capital Allocation » désigne l’utilisation des données d’entreprise et d’investissement existantes pour répondre à la question de savoir comment répartir un capital limité entre des projets concurrents.

Peut-on associer SAP Investment Planning à Portfolio Optimization ?

Les données de planification peuvent en principe servir de données d’entrée pour un modèle distinct d’optimisation de portefeuille, à condition que les informations requises puissent être fournies de manière structurée. La mise en œuvre technique dépend du système concerné.

Que signifie « Microsoft CAPEX Planning » ?

Les outils et systèmes d'entreprise basés sur Microsoft peuvent fournir des données pour la planification des dépenses d'investissement (CAPEX). Ces données peuvent ensuite être préparées en vue d'une optimisation mathématique de portefeuille.

Microsoft Dynamics peut-il fournir des données pour la planification des investissements ?

Les données de planification et d’entreprise pertinentes peuvent en principe être fournies à partir d’un environnement Microsoft Dynamics et préparées pour un modèle décisionnel distinct. Cela ne signifie pas pour autant qu’une intégration native existe déjà.

Que signifie « planification CAPEX Oracle » ?

Les données de planification et financières issues d’Oracle peuvent servir de point de départ pour la planification des dépenses d’investissement (CAPEX). Pour l’optimisation de portefeuille, les données pertinentes peuvent être fournies de manière structurée et traitées dans un modèle mathématique distinct.

Qu’est-ce que la planification des investissements Oracle (Oracle Capital Planning) dans le contexte de l’optimisation de portefeuille ?

La planification des investissements structure les budgets d’investissement à long terme et les hypothèses. L’optimisation de portefeuille vient compléter cette démarche en déterminant quelle combinaison d’investissements disponibles doit être sélectionnée dans ces conditions.

Qu’est-ce que l’optimisation CAPEX ERP ?

L'optimisation des dépenses d'investissement (CAPEX) dans l'ERP associe les données pertinentes issues des systèmes d'entreprise à un modèle mathématique d'optimisation afin de sélectionner des projets d'investissement dans le respect du budget et d'autres contraintes.

Qu’est-ce que l’allocation de capital ERP ?

L'allocation de capital ERP utilise les données d'entreprise existantes comme base pour décider comment répartir un capital limité entre les projets, les sites ou les unités opérationnelles.

Un système ERP peut-il effectuer une optimisation de portefeuille ?

Cela dépend du système ERP concerné, des modules utilisés et de sa configuration. Il est également possible qu’une couche d’optimisation distincte récupère les données de l’ERP et complète la prise de décision mathématique relative au portefeuille.

Peut-on utiliser Excel pour la planification des dépenses d’investissement (CAPEX) ?

Oui. Excel est adapté à la saisie de données, aux analyses de rentabilité, aux modèles de planification et aux analyses individuelles, et est utilisé dans de nombreuses entreprises pour la planification des dépenses d'investissement (CAPEX).

Peut-on utiliser Excel pour l’optimisation de portefeuille ?

Excel peut fournir des données pour l’optimisation de portefeuille et dispose lui-même de fonctions d’optimisation pour les modèles adaptés. Pour les problèmes de décision combinatoires plus complexes, un moteur d’optimisation spécialisé peut offrir des possibilités supplémentaires.

Faut-il remplacer Excel pour l’optimisation mathématique de portefeuille ?

Non. Excel peut continuer à être utilisé comme source de données ou couche de préparation des données, tandis que l’optimisation du portefeuille proprement dite s’effectue dans un environnement mathématique spécialisé.

Quelles données faut-il extraire de SAP, Microsoft Dynamics, Oracle ou d’un ERP ?

Cela dépend du modèle de décision. Un portefeuille simple peut se limiter à l’identifiant de projet, à l’investissement et à la valeur attendue. Des modèles plus complexes peuvent utiliser la VAN, les ressources, des critères stratégiques, des dépendances, des projets obligatoires et des budgets pluriannuels.

L’optimisation de portefeuille nécessite-t-elle une interface ERP directe ?

Pas nécessairement. Pour un premier cas d’utilisation, des exportations structurées de fichiers ou de tableaux peuvent suffire. La pertinence d’une interface automatisée dépend du volume de données, de la fréquence des opérations, de la gouvernance et de l’environnement technique.

L’optimisation de portefeuille peut-elle être testée dans un premier temps sans projet d’intégration informatique ?

Oui. Si les données requises peuvent être exportées de manière structurée, un modèle de décision peut dans un premier temps être validé indépendamment d’une intégration système approfondie.

Est-il possible de mettre en place une interface automatisée ultérieurement ?

En principe, une connexion automatisée des données peut être étudiée et développée au cas par cas. La solution technique possible et pertinente dépend des systèmes impliqués, des interfaces disponibles et des exigences informatiques.

Quelle est la différence entre un ERP et une couche de décision mathématique ?

Les systèmes ERP gèrent les données et les processus centraux de l’entreprise. Une couche de décision mathématique utilise les données pertinentes pour calculer des décisions alternatives ou des combinaisons de portefeuilles en fonction d’objectifs et de contraintes définis.

Quel est l’avantage d’une couche d’optimisation distincte ?

Une couche d’optimisation distincte permet de continuer à utiliser les systèmes existants et de compléter la couche de décision mathématique sans avoir à remplacer l’ensemble de l’environnement ERP, PPM ou de planification.

StratePlan peut-il utiliser les données issues des systèmes d’entreprise existants ?

StratePlan peut fonctionner avec des données de portefeuille et de planification fournies sous une forme structurée. La manière dont ces données sont fournies à partir d’un système ERP, de planification ou d’un autre système d’entreprise spécifique doit être définie en fonction de l’environnement technique concerné.

Quel est le principe fondamental de l’interconnexion entre l’ERP et StratePlan ?

Les systèmes existants fournissent des données d’entreprise pertinentes. StratePlan utilise des données décisionnelles structurées pour l’optimisation mathématique du portefeuille. La direction prend sa décision sur la base des alternatives calculées.