Comment les informations basées sur la donnée améliorent les décisions supply chain – Supply & Logistique – Decision-achats.fr – Decision-achats

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Supply & Logistique

Cela fait des décennies que la supply chain s’appuie sur les données pour la prise de décisions stratégiques. Aujourd’hui, elles représentent un élément primordial.
Les activités de la supply chain ont un impact direct sur chaque étape du parcours client. Sans informations disponibles à temps, des perturbations peuvent rapidement s’accumuler. Les ventes et la fidélisation des clients sont, naturellement, axées sur leur expérience, et des processus supply chain défaillants nuisent à cette expérience nécessaire à la croissance de l’entreprise.
Des micro-ajustements sont essentiels tout au long de la supply chain. Les données de qualité peuvent renforcer l’engagement du client et maintenir le bon déroulement de l’activité, qu’il s’agisse d’automatiser la production, l’entreposage et le suivi logistique ou de fournir des mises à jour de l’acheminement vers le client. Il est essentiel de reconnaître et de procéder à ces micro-ajustements pour prévoir les perturbations et se préparer. Lorsque l’ensemble de la supply chain globale est mis à rude épreuve (changements d’habitudes d’achats, fournisseurs qui ne parviennent plus à s’approvisionner en matières premières), l’utilisation des données et de l’analytique pour résoudre rapidement les problèmes et proposer des solutions alternatives devient un atout majeur.
Lire aussi : Blockchain : quel intérêt pour la supply chain ?
Ce qui évolue dans les supply chain, c’est que ces données ne résident plus dans la tête du conducteur ou du responsable d’entrepôt le plus expérimenté. Désormais, ces données sont numériques, avec une véritable transformation de la façon dont elles sont collectées, stockées, traitées et utilisées. L’optimisation des itinéraires et l’atténuation des perturbations peuvent être décentralisées et distribuées à l’ensemble de l’entreprise.
L’équipe de Formule 1 McLaren Racing est l’exemple parfait d’une supply chain optimisée soutenue par l’analytique. En effet, l’entreprise doit obtenir des matériaux indispensables pour plus de 80 000 composants uniques et personnalisés. Cela aurait été difficile de construire une voiture dans les limites du budget opérationnel sans cette fiabilité et cette cohérence dans le suivi des stocks et des performances des pièces. Afin de favoriser cette résilience, l’entreprise utilise la Data Science et l’analytique pour suivre et superviser le parcours de chaque pièce, depuis la conception et la simulation jusqu’aux supply chain complexes de fabrication et de maintenance. Une étude McKinsey a révélé que 93 % des responsables supply chain avaient pour objectif de rendre leur supply chain plus flexible, plus agile et plus résiliente. Pour les entreprises capables de récolter, capturer et transformer ces données en informations, l’avantage concurrentiel potentiel est en effet considérable.
Lire aussi : La supply chain aux prises avec les cybermenaces
Afin de relever ces défis, les spécialistes de la supply chain transforment leurs méthodes de travail grâce à la connaissance des données, ce qui leur apporte plus de flexibilité, d’agilité et de résilience au sein de l’entreprise. Cependant, la véritable valeur des données augmente lorsque l’analyse des données est partagée à l’ensemble des équipes.
Avec l’avènement d’outils « low-code no-code » accessibles, l’analyse de données ne doit plus être la chasse gardée des data scientists. Ce sont les personnes les plus proches des défis qui doivent être habilitées à les résoudre – en utilisant leur expertise et leur expérience pour fournir des informations qui auraient autrement été manquées, puis en automatisant facilement et efficacement ce même processus. Pour ce faire, l’ingrédient indispensable est la formation : investir dans le potentiel humain et ne pas se contenter de superposer des solutions technologiques.
Lire aussi : Quelles prévisions pour la supply chain en 2022 ?
Pendant la pandémie, les entreprises ont dû condenser cinq années de progression dans la transformation numérique en seulement six mois. Bien que cela ait été vital pour la continuité de l’activité à court terme, tout projet concentré sur un tel délai devra inévitablement se heurter à des obstacles de taille sans la formation qui va avec. Si l’automatisation est un outil puissant, elle demeure néanmoins un outil. La technologie de l’automatisation ne devient une ressource précieuse que si elle est associée à l’intelligence humaine.
Bien qu’il s’agisse d’un objectif réalisable et précieux, l’automatisation doit reposer sur une base solide de travail pratique sur les données. Selon une étude de Deloitte, 67 % des dirigeants d’entreprise déclarent qu’ils ne se sentent « pas [actuellement] en mesure » d’accéder aux données des systèmes analytiques avancés ou de les utiliser. Les entreprises doivent donc commencer petit à petit en développant l’intelligence et la visibilité des équipes et de tous les processus. En résolvant régulièrement et avec précision des micro-problèmes, les équipes chargées des données peuvent progressivement faire évoluer leurs missions quotidiennes.
Lire aussi : Pourquoi les professionnels des achats doivent devenir des data scientists
Une étude de KPMG explique que la fiabilité est l’une des raisons principales pour laquelle les dirigeants ne s’estiment pas en capacité d’accéder aux données, et encore moins de les utiliser. Les résultats des données étant incohérents, de nombreux dirigeants « n’ont pas une grande confiance dans les données de leur entreprise », 67 % des PDG déclarant d’ailleurs qu’ils « préfèrent prendre des décisions en se basant sur leur propre intuition ». Pour optimiser pleinement les supply chain et atténuer le risque de perturbation, les dirigeants doivent recevoir les bonnes informations au bon moment. C’est ainsi qu’ils pourront prendre les bonnes décisions.
L’usage de l’analytique permet d’optimiser l’ensemble du parcours de la supply chain. Parmi les améliorations notables, on retrouve notamment l’analyse des itinéraires ou des facteurs de retard les plus courants entre le fournisseur et l’entrepôt. Cela se fait en suivant les livraisons tardives ou « manquantes » et en tenant compte d’autres données importantes comme les conducteurs ou le service de livraison utilisés.
En regroupant les analyses de données sur les nombreuses étapes de la supply chain, nous pouvons commencer à nous faire une meilleure idée de ce qui cause les perturbations et les défaillance. Cela permet de créer un profil de risque percutant et d’atténuer le risque en allant au-delà d’une prise de décision basée uniquement sur l’instinct.
Pour en savoir plus

Disposant d’une expertise dans les domaines de la supply chain, de la fabrication, du retail et des technologies cloud, Gib Bassett , Director of Solutions Marketing, Supply Chain, dirige l’équipe de commercialisation des solutions d’Alteryx.

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