Imaginez une entreprise manufacturière qui réalise des milliards de chiffre d’affaires en vendant environ 5 000 produits de consommation différents et qui s’appuie sur des analyses papier pour prendre des décisions complexes. Cela semble alarmant, n’est-ce pas ? Ce scénario illustre, dans une certaine mesure, la situation actuelle dans l’industrie des biens de consommation emballés. Selon une étude, bien que 25 % des entreprises du secteur des biens de consommation emballés (CPG) aient acheté des solutions de transformation numérique, seulement 2 % appliquent des outils de transformation numérique pour optimiser les processus opérationnels.
Aujourd’hui, les entreprises du secteur des produits de grande consommation sont confrontées à des défis tels que l’optimisation des itinéraires de la chaîne d’approvisionnement, l’amélioration des processus de gestion des stocks, la gestion des ressources disponibles et, plus important encore, la satisfaction des besoins des consommateurs. L’application de processus informels pour analyser ces défis est l’une des raisons pour lesquelles de nombreux produits de grande consommation finissent par être rappelés, ce qui rend difficile la satisfaction des exigences croissantes des clients en matière de responsabilité. Pour éliminer le processus chaotique de gestion des données non structurées, l’intégration d’un processus structuré de capture des données tout au long du cycle de production et l’application d’outils analytiques peuvent s’avérer utiles. C’est là qu’un plan de transformation numérique complet est nécessaire.
Tracer la voie vers l’utilisation des données structurées
La première étape pour traiter les vastes ensembles de données produits par les entreprises de l’industrie des produits de grande consommation consiste à mettre au point un processus structuré de saisie des données. Dans un scénario où divers services sont chargés d’enregistrer les données relatives aux commandes, aux stocks et à l’utilisation des machines à l’aide de processus traditionnels, l’analyse de la multitude de données provenant de chaque service devient un véritable cauchemar. Ainsi, les données relatives à la demande et au débit deviennent les indicateurs clés de performance les plus importants, tandis que d’autres ensembles de données tels que les temps d’arrêt des machines, les stocks disponibles et les données relatives à la chaîne d’approvisionnement sont relégués à l’arrière-plan.
La relégation d’ensembles de données perçus comme sans importance a un prix. L’exemple de Peanut Corp et de son incapacité à contrôler ses processus de production alimentaire et à évaluer en permanence ses procédures opérationnelles standard a conduit à la plus grande affaire d’intoxication alimentaire et à un règlement de plus d’un milliard de dollars. Bien que l’exemple de Peanut Corp soit extrême, le coût moyen des rappels dans l’industrie des biens de consommation courante est d’environ 10 millions de dollars.
La première étape de l’utilisation des données consiste à les capturer avec précision et les technologies de transformation numérique offrent diverses solutions pour capturer les données à chaque phase du cycle de production. Le processus de capture des données commence par la mise en œuvre d’un programme de préparation aux données. Ce programme doit prendre en compte les meilleures solutions pour capturer les données non structurées et la valeur commerciale qu’elles apportent. Aujourd’hui, de nombreux fournisseurs de services informatiques proposent des plateformes en nuage qui servent de source unique de vérité pour la capture des données structurées et non structurées.
Ces plateformes cloud sont, à leur tour, alimentées en données par des dispositifs IoT, des dispositifs de gestion des stocks et des dispositifs d’edge computing qui peuvent suivre les données en temps réel. Les données capturées avec précision, qui constituent l’ingrédient le plus important de tout processus de transformation numérique, peuvent ensuite être utilisées à des fins commerciales axées sur les données visant à relever les défis au sein de l’industrie des produits de grande consommation.
Appliquer des outils d’analyse pour résoudre les problèmes les plus complexes propres à l’industrie
La saisie de données non structurées constitue la première phase du processus de transformation numérique, tandis que l’obtention d’informations à partir des données saisies constitue la deuxième phase. Pour ce faire, des outils analytiques, qui sont également des outils de transformation numérique, sont nécessaires. Il est important de noter que l’une des raisons pour lesquelles seulement 2 % des entreprises de CPG appliquent la transformation numérique en tant qu’outil d’optimisation des opérations est que nombre d’entre elles arrêtent leur parcours de transformation numérique à la première phase.
Les données capturées doivent être analysées et mises à profit pour résoudre les problèmes. Un exemple est celui d’un fabricant de produits de grande consommation qui avait du mal à répondre aux demandes des clients en raison de problèmes de planification des capacités et de gestion de la main-d’œuvre dans ses centres de distribution. Bien que le fabricant ait été en mesure de capturer des données opérationnelles telles que la demande, les produits disponibles et sa capacité disponible, il avait besoin d’un outil analytique pour analyser les données capturées afin d’optimiser sa planification.
Dans ce cas, le fabricant a utilisé un logiciel de planification basé sur le risque et de modélisation de simulation pour analyser ses défis. Le modèle de simulation, conçu à partir des données saisies, a aidé le fabricant à déterminer comment optimiser le temps de préparation des chargements dans l’entrepôt, les besoins en personnel et l’augmentation de la capacité maximale de stockage. En appliquant les résultats du modèle de simulation, le fabricant a réduit son temps de préparation des chargements d’environ 15 %, ce qui a également permis d’améliorer ses niveaux de service.
Les jumeaux numériques, qui sont des représentations virtuelles de processus et d’installations physiques, constituent un autre outil analytique important qui peut être utilisé pour améliorer les processus opérationnels dans les usines de produits de grande consommation. L’environnement cyber-physique créé par un jumeau numérique permet d’analyser les événements en temps réel au sein d’une installation de fabrication et d’évaluer les défis en temps réel afin de fournir des solutions rapides aux équipes de production.
Conclusion
Bien que les outils de transformation numérique puissent réduire les taux de rappel, le gaspillage de matériaux et améliorer les opérations au sein de l’industrie des produits de grande consommation, une mise en œuvre appropriée des innovations numériques est nécessaire pour tirer parti de ces avantages. C’est là que le fait d’avoir un partenaire innovant expert pour mettre en œuvre des solutions de transformation numérique entre en ligne de compte. Avec le bon partenaire, vous pouvez évaluer plusieurs scénarios et optimiser plusieurs processus de mise sur le marché, réduire le coût total de production et garder une longueur d’avance sur la concurrence grâce à la mise en œuvre de solutions numériques. Si vous recherchez le bon partenaire pour faire passer vos initiatives de transformation numérique au niveau supérieur, adressez-vous à un expert Simio pour découvrir comment les solutions de planification, de modélisation de simulation et de jumeau numérique de Simio peuvent vous aider.