Data for Supply Chain
Dans un environnement économique de plus en plus volatil et incertain, la gestion de la chaîne d'approvisionnement (supply chain) est devenue un enjeu stratégique pour les entreprises.
Les disruptions causées par des événements imprévisibles tels que la pandémie mondiale, les catastrophes naturelles et les tensions géopolitiques ont souligné l'importance d'une supply chain résiliente et adaptable.
Dans ce contexte, l'exploitation des données (Data for supply chain) joue un rôle crucial pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la prévision de la demande, et la gestion des stocks.
L'optimisation de la chaîne d'approvisionnement permet ainsi d’améliorer l'efficacité et la performance en exploitant l'analyse des données provenant des bases de données internes et des sources externes.
Elle permet d'éliminer les silos de données en centralisant l'information, ce qui améliore la visibilité et facilite l'analyse. Cette approche rend les entreprises plus agiles, capables de s'adapter aux changements du marché et de répondre aux attentes croissantes des clients.
75%
Des entreprises ont constaté des impacts négatifs ou fortement négatifs sur leurs activités en raison de la perturbation de la chaîne d'approvisionnement.
+90%
Des entreprises ont investi dans des technologies de supply chain digitales, telles que des systèmes de planification avancée et des tableaux de bord de visibilité end-to-end.
37%
utilisaient régulièrement la planification de scénarios dans leurs opérations de chaîne d'approvisionnement.
70%
Des personnes interrogées pensent que les nouvelles technologies peuvent contribuer à accélérer l’agilité de la supply chain.
Les enjeux principaux incluent l'optimisation des flux logistiques, la réduction des coûts, l'amélioration du service client et la minimisation des risques associés aux interruptions de la chaîne d'approvisionnement.
L'analyse des données permet aux entreprises de mieux comprendre les tendances du marché, d'anticiper les variations de la demande et de prendre des décisions informées en temps réel.
Ainsi exploiter les données de manière réfléchie permet de mieux répondre aux enjeux de qualité, d’efficacité mais également de limiter les risques de la supply chain.
En outre, l'utilisation des données contribue à une meilleure traçabilité des produits, à la réduction des déchets et à la mise en œuvre de pratiques durables. Ainsi, la capacité à intégrer et à analyser efficacement les données de la supply chain est devenue un atout compétitif essentiel pour les entreprises cherchant à naviguer dans un paysage économique complexe et en constante évolution.
La data et l’IA ont alors un rôle essentiel dans les stratégies de supply chain grâce à des analyses ou des algorithmes appropriés afin d’optimiser en continu les process et garantir ainsi le succès des actions menées.
- Analyse des données historiques : Utiliser les données historiques des ventes pour prévoir les besoins futurs et optimiser les niveaux de stocks.
- Exploiter des données : mêmes non structurées pour la croiser avec d’autres data et des paramètres externes pour obtenir une vision globale des enjeux
- Modèles prédictifs : Mettre en place des modèles prédictifs pour ajuster les niveaux de stocks en fonction de la demande prévue, réduisant ainsi les coûts de stockage et les risques de rupture de stock.
- Automatiser les processus logistiques pour accroître la réactivité et la flexibilité de la chaîne d'approvisionnement.
- Automatisation des processus : Utiliser des données pour automatiser les tâches répétitives et chronophages, comme la gestion des commandes et des livraisons.
- Identification des goulots d'étranglement : Analyser les flux de données pour identifier les goulets d'étranglement et les inefficacités dans la chaîne logistique, permettant des interventions ciblées pour améliorer les performances.
- Optimisation des routes : Utiliser des algorithmes d'optimisation pour planifier les itinéraires de transport les plus efficaces, réduisant ainsi les coûts et les délais de livraison.
- Analyse des données de transport : Analyser les données de transport pour identifier les opportunités de consolidation des expéditions et de négociation avec les transporteurs.
- Intégrer des critères de durabilité dans les décisions de la chaîne d'approvisionnement pour répondre aux attentes des consommateurs et des régulations.
- Reporting et analyse : Mettre en place des outils de reporting et d'analyse pour fournir des informations transparentes aux parties prenantes sur l'état de la chaîne d'approvisionnement.
- Utiliser des analyses de données pour améliorer la traçabilité et la transparence de la chaîne logistique.
- Optimisation écologique : Utiliser des données pour optimiser les processus de la chaîne d'approvisionnement en minimisant l'empreinte carbone et en réduisant les déchets.
- Conformité réglementaire : Suivre les données de conformité pour s'assurer que toutes les opérations respectent les réglementations environnementales et éthiques.
- Mettre en place des solutions de gestion des risques basées sur des données pour anticiper et atténuer les perturbations.
- Surveiller et analyser les performances des fournisseurs pour garantir la qualité et la fiabilité des approvisionnements.
- Surveillance en temps réel : Utiliser des capteurs et l'Internet des objets (IoT) pour surveiller les conditions de stockage et de transport en temps réel, permettant de réagir rapidement aux anomalies.
- Scénarios de simulations : Développer des scénarios de simulation basés sur des données pour prévoir et atténuer les risques potentiels, comme les interruptions de la chaîne d'approvisionnement ou les fluctuations de la demande.
- Exploiter les sondes IoT pour le suivi en temps réel : Utiliser des capteurs IoT pour le monitoring des chaînes d'approvisionnement, générant une masse de données à la seconde. Cela pose des défis de traitement et de mise en qualité des données, mais permet d'obtenir une visibilité granulaire et une réaction rapide aux anomalies.
- Exploiter l'IoT et les technologies avancées pour collecter des données précises et détaillées tout au long de la chaîne d'approvisionnement.
- Améliorer la collaboration et la communication entre les différents acteurs de la chaîne d'approvisionnement grâce à des plateformes de partage de données.
- Partager les données importantes pour la prise de décision : Faciliter le partage des données critiques tout au long du parcours de la chaîne d'approvisionnement grâce à des dashboards ou des modèles pour permettre des décisions éclairées et coordonnées, optimisant ainsi l'efficacité globale du réseau.
