Les opérations de la chaîne d’approvisionnement se divisent naturellement en deux segments critiques qui déterminent le succès de l’organisation dans les environnements commerciaux modernes. Avant de nous plonger dans les applications de simulation, commençons par bien comprendre ce que ces segments impliquent et comment ils sont interconnectés. Les opérations de la chaîne d’approvisionnement en amont se concentrent sur la gestion des fournisseurs, l’approvisionnement et le transport entrant, établissant des flux fiables de matières premières. Les opérations en aval se concentrent sur la gestion des commandes, l’entreposage et les activités de distribution qui garantissent la livraison des produits en temps voulu et la satisfaction des clients. L’efficacité de l’intégration de ces segments interconnectés influence directement la capacité d’une organisation à répondre aux demandes du marché tout en maintenant son efficacité opérationnelle.
Les réseaux d’approvisionnement devenant de plus en plus complexes, les entreprises ont besoin d’outils capables d’analyser leurs opérations de manière exhaustive. C’est pourquoi la technologie de simulation est devenue essentielle dans la gestion moderne de la chaîne d’approvisionnement. Les modèles de simulation dynamique saisissent les règles opérationnelles et permettent aux entreprises d’examiner toutes les dimensions de la performance de leur chaîne d’approvisionnement lorsqu’elles évaluent les opérations en amont et en aval. Ces modèles génèrent des informations que les approches analytiques statiques ne peuvent pas fournir. La recherche met en évidence l’impact significatif des perturbations de la chaîne d’approvisionnement, la pénurie de semi-conducteurs démontrant comment les effets en cascade s’amplifient à travers les réseaux. En 2021, l’industrie automobile a produit 7,7 millions de véhicules de moins que prévu. Cela a conduit à une estimation de 210 milliards de dollars de pertes de revenus prévues en raison de la pénurie de semi-conducteurs. Ce phénomène illustre pourquoi la visibilité, l’intelligence et la collaboration restent des exigences fondamentales pour optimiser les performances de la chaîne d’approvisionnement en amont et en aval.
La simulation d’événements discrets (DES) offre une méthodologie solide pour analyser et améliorer ces relations opérationnelles complexes. Les entreprises peuvent modéliser l’efficacité des processus d’entreposage comme des séquences d’événements distincts se produisant au fil du temps, ce qui permet d’identifier les goulets d’étranglement, de tester des scénarios et d’optimiser l’agencement sans perturber les opérations en cours, pour ne citer qu’un exemple parfait. Cette analyse explore la manière dont les outils de simulation permettent aux entreprises de maîtriser les complexités inhérentes aux opérations de la chaîne d’approvisionnement en amont et en aval, ce qui se traduit en fin de compte par une amélioration des performances et un avantage concurrentiel durable.
Comprendre la différence entre la chaîne d’approvisionnement en amont et en aval
Pour visualiser le fonctionnement des chaînes d’approvisionnement, considérez le flux naturel d’une rivière : tout comme l’eau se déplace de l’amont vers l’aval, les biens, les services et les informations circulent des fournisseurs jusqu’aux clients, en passant par la fabrication. Le même concept s’applique à la gestion des achats et de la chaîne d’approvisionnement. Ce cadre fluvial capture élégamment l’essence de la progression des matériaux depuis les matières premières jusqu’aux consommateurs finaux, en fournissant une base claire pour différencier les opérations en amont et en aval. Ce cadre directionnel permet non seulement de conceptualiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement, mais fournit également une base pour la mise en œuvre d’approches de gestion spécialisées pour chaque segment. Ces segments interconnectés nécessitent des méthodologies de gestion distinctes tout en maintenant une cohésion opérationnelle dans l’ensemble du réseau.
Activités clés dans les opérations de la chaîne d’approvisionnement en amont
Les opérations en amont de la chaîne d’approvisionnement constituent les activités de préproduction qui englobent l’approvisionnement en matières premières, l’évaluation et la sélection des fournisseurs, l’approvisionnement en composants et la coordination des réseaux de transport qui acheminent les matériaux vers les installations de production. Ces fonctions en amont établissent la base de l’approvisionnement qui permet des opérations de production cohérentes et fiables.
L’étendue de la gestion critique en amont comprend le développement de relations stratégiques avec les fournisseurs, la négociation de contrats complets avec des structures de prix et des spécifications de qualité clairement définies, la gestion de la logistique du transport entrant et le maintien de niveaux optimaux de stocks de matières premières. Ces activités établissent les paramètres opérationnels qui ont un impact direct sur la capacité de production, déterminent la rentabilité et maintiennent les normes de fiabilité essentielles pour des performances de fabrication constantes.
Fonctions essentielles des processus de la chaîne d’approvisionnement en aval
Alors que l’amont se concentre sur les intrants et les ressources, l’aval représente le résultat et la livraison des opérations, complétant ainsi le cycle de la chaîne d’approvisionnement. Les opérations en aval de la chaîne d’approvisionnement englobent toutes les activités post-fabrication nécessaires à la livraison des produits aux clients finaux. Ces processus essentiels comprennent la gestion des stocks, l’entreposage, l’exécution des commandes et la logistique de distribution. Les fonctions en aval intègrent également les éléments en contact avec la clientèle, tels que les stratégies de marketing, les opérations de vente et la prestation de services – des éléments qui déterminent directement la satisfaction de la clientèle et les taux de fidélisation.
Amont et aval : Intégration au sein des réseaux d’approvisionnement
Les segments amont et aval, bien que distincts, fonctionnent comme des composants interconnectés au sein d’un système unifié caractérisé par trois flux essentiels : les matériaux, les transactions financières et l’échange d’informations. Ces secteurs entretiennent des relations d’interdépendance dans lesquelles les opérations en amont constituent la base opérationnelle de la réussite en aval, tandis que les demandes des clients pour les activités en aval motivent les décisions de planification en amont.
Le calendrier et l’orientation opérationnelle de ces secteurs sont très différents. Les opérations en amont sont centrées sur la programmation des approvisionnements et l’optimisation de l’efficacité de la production, tandis que les processus en aval mettent l’accent sur la réactivité du marché et la satisfaction de la demande des clients. Les deux segments nécessitent une coordination étroite pour atteindre une performance optimale de la chaîne d’approvisionnement, en particulier lorsque les organisations mettent en œuvre des modèles de simulation pour évaluer les scénarios et améliorer la visibilité opérationnelle.
Les défis de la gestion des opérations en amont et en aval
Les opérations en amont et en aval sont confrontées à des défis uniques, mais c’est la coordination entre elles qui crée souvent les vulnérabilités opérationnelles les plus importantes. Les réseaux d’approvisionnement contemporains sont soumis à des pressions croissantes provenant de diverses sources, ce qui nécessite des stratégies de gestion avancées pour maintenir la continuité des performances.
Perturbations de l’approvisionnement et déséquilibres des stocks en amont
Les perturbations de la chaîne d’approvisionnement ont atteint des niveaux sans précédent ces dernières années, créant des effets en cascade dans les réseaux mondiaux. Des données récentes montrent l’ampleur de ces défis : Les chargeurs européens ont connu des perturbations de la chaîne d’approvisionnement à des niveaux sans précédent, plus de 76 % d’entre eux ayant signalé des incidents et près d’un quart ayant documenté plus de 20 perturbations distinctes au cours d’une seule année. Selon Supply Chain Digital, ces interruptions se répercutent en cascade sur les réseaux, créant des déséquilibres de stocks qui obligent les entreprises à reconsidérer les méthodes traditionnelles de gestion des stocks. Des réponses stratégiques sont apparues, 47 % des entreprises évaluant l’augmentation de leurs stocks et 58 % cherchant à diversifier leurs sources d’approvisionnement afin d’atténuer les risques opérationnels.
Les rapports de NetSuite ont identifié les pénuries de matières premières comme la principale source de perturbation, affectant 61% des organisations interrogées. Des facteurs externes tels que les phénomènes météorologiques extrêmes, l’instabilité géopolitique et les menaces de cybersécurité remettent continuellement en question la disponibilité des matières premières et la fiabilité des infrastructures de transport. Ces défis en amont ont un impact direct sur les opérations en aval, qui doivent faire face à leur propre série de pressions distinctes
Attentes des clients et logistique inverse dans le secteur aval
Les exigences en matière de service à la clientèle ont considérablement accru la complexité opérationnelle en aval. Selon l’étude de McKinsey sur les consommateurs, 90 % d’entre eux sont prêts à attendre 2 à 3 jours pour bénéficier d’une livraison gratuite lorsqu’ils font des achats en ligne. En outre, SDC Executive signale que seuls 14 % des détaillants offrent la livraison gratuite sans condition, malgré la forte demande des consommateurs. Ces statistiques démontrent l’écart important entre les attentes des consommateurs et les offres des détaillants.
Le marché de la livraison le jour même affiche une croissance substantielle, les projections du secteur indiquant qu’il atteindra 14,7 milliards de dollars en 2025, avec un taux de croissance annuel moyen de 20,8 % à partir de 2023. Cette expansion rapide reflète l’intensification de la demande des consommateurs pour des options de traitement rapide.
Les opérations de logistique inverse représentent des défis financiers considérables pour les détaillants. Selon le rapport 2024 de la National Retail Federation, le montant total des retours devrait atteindre 890 milliards de dollars en 2024, les taux de retour représentant 16,9 % du total des ventes au détail. Le coût de traitement par retour dépasse 21 % de la valeur de la commande initiale, ce qui crée une pression financière importante sur les marges des détaillants.
Impact d’une mauvaise coordination entre les différentes étapes de la chaîne d’approvisionnement
Les lacunes en matière de qualité des données imposent des charges financières considérables aux organisations. Une étude de Gartner montre que la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Cet impact financier s’étend au-delà des coûts directs, l’inefficacité des données entraînant des pertes potentielles de revenus de l’ordre de 15 à 25 %.
La comparaison des coûts entre le traitement manuel et le traitement automatisé révèle des différences frappantes :
Type de processus | Coût par facture | Délai de traitement | Taux d’erreur |
Manuel | $15-16 | 15 minutes | 1.6% |
Automatisé | $3 | 3 à 5 fois plus rapide | 0.32% |
Source : Rapport Billentis sur la facturation électronique Rapport Billentis sur la facturation électronique
L’absence de protocoles de messagerie normalisés entre les partenaires de la chaîne d’approvisionnement réduit les avantages potentiels de l’optimisation des stocks tout en créant une duplication des efforts administratifs. Les entreprises qui réussissent à relever ces défis, comme Cisco Systems, construisent leur stratégie de chaîne d’approvisionnement autour de relations solides avec leurs fournisseurs et investissent dans des technologies en temps réel qui permettent une meilleure visibilité. Cette approche atténue directement les problèmes d’intégration et de qualité des données qui affectent la plupart des efforts de numérisation de la chaîne d’approvisionnement.
L’efficacité de la coordination devient essentielle pour relever ces défis opérationnels, en particulier grâce à l’intégration des données en temps réel et à une meilleure visibilité des étapes interconnectées de la chaîne d’approvisionnement.
Simulation d’événements discrets pour l’optimisation des flux de la chaîne d’approvisionnement
Pour relever ces défis interdépendants, la simulation d’événements discrets (DES) fournit une méthodologie systématique permettant d’examiner les deux segments par le biais d’une expérimentation virtuelle contrôlée sans perturber les opérations réelles. Cette approche analytique modélise les systèmes opérationnels comme des séquences d’événements discrets se produisant dans des intervalles de temps, ce qui permet aux organisations de comprendre les interdépendances entre les événements et de prédire le comportement du système dans diverses conditions opérationnelles. Contrairement aux modèles statiques qui ne capturent que des moments uniques, le DES révèle comment les événements se déroulent et s’influencent mutuellement tout au long de la chaîne d’approvisionnement.
Méthodologie de modélisation de la chaîne d’approvisionnement basée sur la simulation
Les modèles DES structurent les chaînes d’approvisionnement comme une série d’événements opérationnels distincts – arrivées de commandes, achèvements de production, retards de transport. Chaque événement représente un changement d’état au sein du système. La simulation progresse par « progression temporelle de l’événement suivant », où l’horloge du système passe directement d’un événement à l’autre au lieu d’avancer par incréments fixes, ce qui optimise les ressources informatiques tout en maintenant la précision.
Ce cadre expérimental permet de tester de manière exhaustive de multiples scénarios hypothétiques que les modèles analytiques conventionnels ne peuvent pas prendre en compte. Robert E. Shannon, chercheur pionnier dans le domaine de la simulation des systèmes, qui a publié en 1975 l’ouvrage influent « Systems Simulation : The Art and Science » en 1975, définit la simulation comme « le processus de conception d’un modèle de système réel et de réalisation d’expériences », transformant des modèles techniques spécialisés en outils pratiques pour la gestion quotidienne des opérations et la planification stratégique.
Analyse de l’approvisionnement en amont et du transport
Le DES permet de saisir efficacement la variabilité du cycle d’approvisionnement et les incertitudes liées au transport dans les opérations en amont. Une étude publiée dans Supply Chain Analytics démontre que la simulation peut prédire les retards de livraison des fournisseurs, ce qui permet aux entreprises d’évaluer les stratégies d’atténuation des risques par le biais de divers scénarios d’approvisionnement, tels que le recours à d’autres fournisseurs offrant des délais plus courts, même à un coût plus élevé. Cette capacité de prévision s’avère cruciale puisque les retards de transport affectent directement la disponibilité des matériaux et la précision de la programmation et de l’exécution de la production qui en découle.
En règle générale, tout retard en amont dû à la disponibilité des matériaux ou aux retards de transport se traduit par des retards en aval qui affectent le service à la clientèle et le chiffre d’affaires, ce qui a un impact direct sur le retour sur investissement. C’est pourquoi l’utilisation de technologies telles que les jumeaux numériques basés sur le DES aide les organisations à évaluer les stratégies d’atténuation pour minimiser l’impact des perturbations en amont.
Optimisation de l’exécution et de la livraison en aval
DES peut modéliser des processus complets d’exécution des commandes, de la réception initiale à la livraison finale pour les opérations en aval. Selon une étude publiée dans le
Les capacités de simulation constituent un autre avantage essentiel des jumeaux numériques dans les opérations en aval. Ces modèles peuvent effectuer des analyses de simulation et des tests de résistance sans perturber les systèmes de production réels et leur fonctionnement. En simulant tous les paramètres opérationnels, les entreprises peuvent obtenir une vue d’ensemble de leurs processus, repérer les goulets d’étranglement potentiels et mettre en œuvre des mesures correctives exploitables avant que des problèmes coûteux ne se matérialisent.
Avantages de la simulation par rapport aux méthodes d’analyse statique
Contrairement aux modèles analytiques statiques, DES intègre le caractère aléatoire et la variabilité inhérents aux opérations de la chaîne d’approvisionnement dans le monde réel. À titre d’exemple, cette capacité transforme les approches d’analyse traditionnelles en permettant aux organisations de modéliser l’efficacité des processus d’entrepôt en détail comme des séquences d’événements distincts se produisant au fil du temps, y compris la variabilité naturelle des processus, la disponibilité et les défaillances des équipements, les facteurs d’efficacité de la main-d’œuvre et plus encore, facilitant l’identification des goulets d’étranglement, les tests de scénario et l’optimisation de l’agencement sans perturber les opérations en cours.
À mesure que la technologie évolue, l’intégration de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans les jumeaux numériques transforme les capacités prédictives, élevant la précision non seulement de l’analyse prédictive, mais aussi de l’analyse prescriptive. Une étude menée par Consumer Goods Technology indique que « lorsqu’elles sont utilisées par des entreprises de produits, les technologies de jumeaux numériques peuvent augmenter le chiffre d’affaires d’une entreprise jusqu’à 10 %, améliorer la qualité des produits jusqu’à 25 % et accélérer la mise sur le marché jusqu’à 50 % ». Les tendances émergentes comprennent également la convergence de l’informatique en nuage avec les plateformes de jumeaux numériques, créant des solutions évolutives qui peuvent s’adapter à l’évolution des exigences opérationnelles tout en maintenant une réactivité en temps réel.
Stratégies pour améliorer la visibilité et la collaboration tout au long de la chaîne d’approvisionnement
L’excellence de la chaîne d’approvisionnement exige de relier tous les participants au réseau grâce à une meilleure visibilité et à une intelligence collaborative. Les organisations qui accordent la priorité à ces connexions créent une valeur substantielle grâce à une meilleure coordination et à des capacités de prise de décision fondées sur des données, en particulier lorsqu’elles mettent en œuvre des technologies de simulation avancées.
Intégration de données en temps réel dans les modèles de simulation
L’intégration des données en temps réel transforme les modèles de simulation d’exercices d’analyse technique en systèmes opérationnels d’aide à la décision. Les plateformes de simulation modernes font le lien entre les outils analytiques spécialisés et les applications commerciales quotidiennes grâce à des connexions de données bidirectionnelles. Ces systèmes intègrent des flux provenant de dispositifs IoT, de systèmes d’entreprise, de capteurs et de sources de données externes, créant ainsi des jumeaux numériques qui reflètent les opérations physiques avec une précision continue.
Ce qui distingue les jumeaux numériques des simulations traditionnelles, c’est leur boucle de rétroaction continue avec les processus et les actifs physiques, créant un miroir dynamique des opérations du monde réel plutôt qu’un modèle statique. Cette communication bidirectionnelle crée ce que McKinsey décrit comme « un laboratoire numérique sans risque pour tester les conceptions et les options ». Cette technologie comble le fossé entre les opérations en amont et en aval en créant une vue unifiée de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. Les jumeaux numériques traitent divers flux de données – capturées à partir de systèmes ERP, MES et WMS, de systèmes de gestion de flotte, de dispositifs IoT et de nombreux autres systèmes fournissant des informations pertinentes – et utilisent ces informations pour reproduire les conditions actuelles dans un modèle numérique intelligent et dynamique. Cette boucle de rétroaction en direct offre aux planificateurs et aux opérateurs une visibilité immédiate sur les performances prédites du système, ce qui permet des réponses agiles aux conditions changeantes.
Tests de scénarios pour la diversification des fournisseurs
Les capacités de test de scénarios permettent aux organisations d’évaluer plusieurs stratégies de fournisseurs par le biais d’une expérimentation sans risque. La simulation de la chaîne d’approvisionnement permet aux entreprises d’accroître l’agilité et la résilience de leur chaîne d’approvisionnement face à d’éventuelles perturbations. Les utilisateurs peuvent simuler des perturbations potentielles, prévoir la réaction de la chaîne d’approvisionnement et préparer ou développer des plans d’urgence en conséquence. Un test de scénario efficace implique la simulation de perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement à travers les réseaux de fournisseurs, l’évaluation de l’impact opérationnel dans diverses conditions et l’affinement des plans d’urgence à travers divers portefeuilles de fournisseurs.
Ces informations permettent aux décideurs d’adapter leurs stratégies de manière proactive, souvent en temps réel. Les entreprises qui tirent parti de la technologie du jumeau numérique font preuve d’une flexibilité et d’une résilience supérieures, ce qui leur permet de réagir rapidement aux événements, aux changements du marché et à l’évolution de la demande, tout en maintenant la continuité opérationnelle.
Planification collaborative à l’aide de tableaux de bord de simulation
Les tableaux de bord de simulation facilitent la compréhension transversale grâce à la visualisation intégrée des données. Cela permet aux planificateurs et aux opérateurs en amont et en aval de comprendre l’impact global sur la chaîne d’approvisionnement de tout événement perturbateur ou de toute mesure prise sur la performance globale du réseau. La gestion de la chaîne d’approvisionnement en tant que fonctions indépendantes en amont ou en aval entraîne souvent des conséquences imprévues, car les planificateurs ne sont pas conscients de l’impact de leurs décisions sur d’autres secteurs de la chaîne d’approvisionnement. En planifiant de manière collaborative à l’aide d’une chaîne d’approvisionnement unique de bout en bout, le jumeau numérique aide les organisations à maximiser et à maintenir des performances commerciales optimales.
En outre, les jumeaux numériques favorisent une culture de l’innovation par le biais d’une amélioration continue itérative. L’utilisation de simulations pour effectuer des analyses prédictives permet aux entreprises d’affiner leurs processus opérationnels et d’explorer de nouvelles approches avec un minimum de perturbations, créant ainsi des avantages concurrentiels durables sur des marchés mondiaux complexes.
Aligner les indicateurs de performance en amont et en aval grâce à la simulation
L’alignement des performances basé sur la simulation relie les objectifs stratégiques à l’exécution opérationnelle. Les organisations devraient définir des objectifs stratégiques à trois ans, puis procéder à des simulations afin de déterminer les besoins opérationnels à court et moyen terme pour atteindre ces objectifs. Les objectifs stratégiques fonctionnent comme des jalons de destination, tandis que les ICP à court et moyen terme servent d’indicateurs de tableau de bord en temps réel montrant les contraintes réelles, les exigences en matière de processus et les progrès accomplis vers ces destinations.
En créant des modèles virtuels dynamiques, les jumeaux numériques améliorent considérablement les capacités de conception, de diagnostic et de prévision des systèmes complexes de la chaîne d’approvisionnement. Deloitte rapporte que les organisations qui adoptent les jumeaux numériques ont connu des améliorations notables en termes d’efficacité, principalement en « simulant des flux de travail complexes pour identifier les inefficacités et optimiser l’allocation des ressources » dans les opérations en amont et en aval. Selon l’étude de Deloitte, le marché mondial des jumeaux numériques devrait passer d’environ 13 milliards de dollars américains en 2023 à 259 milliards de dollars américains d’ici 2032. Ces capacités technologiques transforment fondamentalement la façon dont les organisations abordent la relation amont-aval, passant d’une gestion réactive à une optimisation proactive.
Conclusion
La simulation d’événements discrets apparaît comme une méthodologie essentielle pour aborder les complexités opérationnelles inhérentes aux segments de la chaîne d’approvisionnement en amont et en aval. Les organisations qui adoptent cette approche acquièrent la capacité d’analyser l’ensemble de leurs réseaux d’approvisionnement par le biais d’expérimentations contrôlées et de processus décisionnels fondés sur des données probantes. La mise en œuvre de la technologie de simulation offre des avantages mesurables en matière de prévision des perturbations, d’élaboration de stratégies d’atténuation et d’alignement opérationnel interfonctionnel.
Si les segments en amont et en aval nécessitent des approches de gestion spécialisées, les organisations les plus performantes les considèrent comme des éléments interconnectés d’un système unifié plutôt que comme des domaines opérationnels isolés. Les enseignements tirés des récentes perturbations mondiales montrent que ni l’excellence en amont ni l’excellence en aval ne garantissent à elles seules la résilience de la chaîne d’approvisionnement. Lorsqu’ils sont correctement intégrés grâce à la technologie de simulation, ces segments fonctionnent non pas comme des processus séquentiels, mais comme des composants synchronisés d’un système réactif. Les modèles de simulation qui englobent les opérations de la chaîne d’approvisionnement de bout en bout fournissent les informations les plus précieuses pour les initiatives d’optimisation systématique, en particulier lorsque les organisations sont confrontées aux défis croissants démontrés par les récentes pénuries de semi-conducteurs et leurs effets en cascade.
Les réseaux d’approvisionnement modernes présentent des défis spécifiques à chaque segment qui exigent des solutions ciblées. Les opérations en amont sont confrontées à des ruptures de fournisseurs et à des déséquilibres de stocks, tandis que les processus en aval sont confrontés à des attentes croissantes de la part des clients et à des complexités de logistique inverse. La technologie de simulation permet de relever ces différents défis grâce à des tests de scénarios complets et à des capacités d’intégration de données en temps réel, ce qui permet aux entreprises de maintenir leur résilience opérationnelle dans un contexte de volatilité croissante des marchés.
L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement dépend fondamentalement d’une meilleure visibilité et d’une planification collaborative à tous les niveaux opérationnels. Les modèles de jumeaux numériques qui reproduisent les opérations physiques permettent aux parties prenantes d’identifier les goulets d’étranglement, d’évaluer des scénarios alternatifs et de mettre en œuvre des améliorations basées sur les données sans perturber les opérations actives. Cette approche permet aux organisations de conserver leurs avantages concurrentiels sur des marchés mondiaux complexes tout en s’adaptant à l’évolution des exigences technologiques et opérationnelles.
L’évolution de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement continuera d’être centrée sur les technologies de simulation qui intègrent les opérations en amont et en aval dans des systèmes unifiés. Les organisations qui mettent en œuvre des technologies de simulation d’événements discrets et de jumeaux numériques bénéficient d’une anticipation opérationnelle cruciale qui leur permet de gérer de manière proactive les ruptures d’approvisionnement, de répondre de manière cohérente aux attentes changeantes des clients et de maintenir la continuité des performances en dépit de la complexité croissante des réseaux d’approvisionnement mondiaux. À mesure que les chaînes d’approvisionnement continuent d’évoluer, l’intégration des capacités de simulation deviendra non seulement avantageuse, mais essentielle à la survie concurrentielle dans les opérations en amont et en aval.