Dans le contexte actuel de mondialisation et de complexité croissante des chaînes d’approvisionnement, la data joue un rôle crucial. Elle permet non seulement d’optimiser les processus, mais aussi de gérer les risques et d’améliorer la satisfaction client
1.Optimisation des Processus
a. Gestion des Stocks en Temps Réel
Les données sur les niveaux de stock, les ventes, et les tendances de consommation permettent une gestion proactive de la planification de stocks. Grâce à des systèmes de gestion des stocks avancés, les entreprises peuvent ajuster les niveaux de réapprovisionnement en temps réel. Cela aide à éviter les ruptures de stock, qui peuvent entraîner des pertes de ventes et de clients, ainsi que les surstocks, qui immobilisent inutilement du cash (trésorerie) et de l’espace d’entreposage
Exemples:
- Prévisions de la Demande : Les algorithmes de prévision utilisent des données historiques de ventes, des tendances saisonnières, et des facteurs externes pour prédire la demande future. Cela permet de planifier les niveaux de stock avec une plus grande précision.
- Réapprovisionnement Automatique : Les systèmes ERP (Enterprise Resource Planning) peuvent déclencher automatiquement des commandes de réapprovisionnement lorsque les niveaux de stock atteignent un seuil prédéterminé, réduisant ainsi le besoin d’interventions manuelles.
b. Amélioration de l’Organisation des Stocks
L’optimisation de l’organisation des stocks dans les entrepôts est essentielle pour réduire les temps de traitement et améliorer l’efficacité opérationnelle. Les données collectées via des systèmes de gestion d’entrepôt (WMS – Warehouse Management Systems) permettent de mieux implanter les produits, de planifier les chemins de prélèvement, et de minimiser les déplacements inutiles des opérateurs.
Exemples :
- Analyse ABC : En catégorisant les articles en fonction de leur valeur et de leur fréquence de rotation (articles A étant les plus précieux et les plus fréquents, B modérés, et C les moins précieux et moins fréquents), les entreprises peuvent placer les articles A dans des emplacements facilement accessibles pour réduire les temps de prélèvement.
- Optimisation des Chemins de Prélèvement : Les WMS peuvent analyser les données de localisation et de mouvement pour déterminer les itinéraires les plus efficaces pour les opérateurs de prélèvement, réduisant ainsi les temps et les coûts associés à la préparation des commandes.
c. Réduction des Temps de Traitement
Les systèmes automatisés et les analyses de données permettent de réduire les temps de traitement à chaque étape de la chaîne d’approvisionnement. Les analyses de performance identifient les goulots d’étranglement et les inefficacités, facilitant ainsi la mise en œuvre de solutions pour améliorer le flux des marchandises.
Exemples:
- Automatisation des Processus : L’utilisation de robots pour le prélèvement et l’emballage, ainsi que des solutions de transport automatisées, permet de réduire le temps nécessaire pour préparer et expédier les commandes.
- Analyse des Performances : Les tableaux de bord en temps réel fournissent des données sur les performances des différentes opérations, permettant aux gestionnaires d’identifier rapidement les problèmes et de prendre des mesures correctives immédiates.
d. Augmentation de l’Efficacité Globale
L’optimisation des processus grâce à la data conduit à une efficacité opérationnelle accrue, se traduisant par des coûts réduits, une meilleure utilisation des ressources et une augmentation de la capacité de traitement. Les entreprises peuvent ainsi répondre plus rapidement aux fluctuations de la demande et aux changements du marché, améliorant ainsi leur compétitivité globale.
Exemples:
- Lean Management : L’application des principes du lean management, combinée à l’analyse des données, permet de réduire les gaspillages et d’améliorer l’efficience des processus.
- KPI et Mesures de Performance : L’établissement de KPI basés sur les données permet de suivre les performances, d’identifier les écarts et de mettre en place des actions correctives pour optimiser continuellement les processus.
2.Visibilité et Traçabilité
La visibilité de bout en bout est essentielle pour une gestion efficace de la chaîne d’approvisionnement. Les technologies comme les « control towers » et les jumeaux numériques utilisent des données en temps réel pour offrir une vue complète de la chaîne d’approvisionnement. Cela permet aux entreprises de suivre les mouvements des produits, d’identifier les points de blocage et de réagir rapidement aux problèmes
a. Les Jumeaux Numériques
Les jumeaux numériques représentent une réplique virtuelle des processus physiques de la chaîne d’approvisionnement. Ils utilisent des données en temps réel pour simuler et analyser les opérations, permettant ainsi d’identifier et de résoudre les problèmes avant qu’ils n’affectent le flux des marchandises.
Fonctionnalités et Avantages :
- Modélisation et Simulation : Les jumeaux numériques permettent de simuler différents scénarios et d’analyser leurs impacts sur la chaîne d’approvisionnement, facilitant ainsi la planification stratégique et la prise de décision
- Détection des Goulots d’Étranglement : En modélisant les flux de travail, ils aident à identifier les goulots d’étranglement potentiels et à optimiser les processus pour améliorer l’efficacité opérationnelle
- Optimisation Continue : Les données collectées permettent d’affiner en permanence les processus, réduisant ainsi les coûts et augmentant la productivité
b. La Control Tower
La « control tower » est une plateforme de gestion de la chaîne d’approvisionnement qui centralise les données provenant de diverses sources et fournit une vue End to End de l’ensemble des opérations. Elle permet de suivre en temps réel les flux de marchandises, les niveaux de stock, les statuts de commande, et les informations logistiques en temps réel.
Fonctionnalités et Avantages :
- Tracking en Temps Réel : La control tower permet de suivre les expéditions en temps réel, offrant une vue d’ensemble sur les délais de livraison et les éventuels retards.
- Analyse Prédictive : En utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle, elle peut prévoir les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent, comme des retards dus à des conditions météorologiques ou des perturbations géopolitiques
- Réactivité : En cas de problème, les acteurs de la chaîne d’approvisionnement peuvent prendre des décisions éclairées rapidement, en réacheminant les expéditions ou en ajustant les niveaux de stock pour éviter les ruptures
Conclusion
La gestion des données est devenue un pilier incontournable de la supply chain. En intégrant des analyses de données avancées, les entreprises peuvent non seulement optimiser leurs processus logistiques, mais aussi anticiper les fluctuations de la demande, améliorer la visibilité et la traçabilité des produits, et gérer les risques de manière proactive. Les données facilitent la collaboration entre les différents acteurs de la chaîne d’approvisionnement, permettant une meilleure synchronisation et une agilité accrue. De plus, elles offrent des opportunités significatives de réduction des coûts et d’amélioration du service client, tout en soutenant l’innovation et la compétitivité.