L’analyse a toujours été axée sur la compréhension des processus qui permettent à ses adeptes de prendre des décisions fondées sur des données et de comprendre des systèmes complexes. La chaîne d’approvisionnement est un exemple de système complexe qui produit des ensembles de données volumineux. Cependant, de nombreuses entreprises peinent à exploiter les données de leur chaîne d’approvisionnement pour transformer et optimiser leur mode de fonctionnement, et ce pour deux raisons principales : un manque de capacités techniques et de technologie pour capturer et évaluer les données.
Le manque de capacités techniques fait référence à l’expérience limitée du gestionnaire moyen de la chaîne d’approvisionnement en matière de gestion des données, tandis que le second concerne les difficultés liées à la collecte de données à partir de sources productrices de données. Malgré ces difficultés, gérer les exigences de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique dans le monde dynamique d’aujourd’hui sans assistance numérique revient à conduire une voiture sans compteur de vitesse ni rétroviseur latéral ou rétroviseur d’aile. Le gestionnaire de la chaîne d’approvisionnement peut s’appuyer sur ses expériences passées pour relever les défis récurrents de la chaîne d’approvisionnement, mais plus les problèmes sont complexes, plus l’application de la règle empirique devient imprécise.
Tirer parti des solutions de transformation numérique pour capturer les données de la chaîne d’approvisionnement
La gestion de la chaîne d’approvisionnement et des opérations logistiques d’une entreprise implique de garder un œil sur de multiples activités interdépendantes. Ces activités ou domaines interdépendants sont les suivants
- Demande des clients – Il est nécessaire de connaître la demande de produits ou de matières premières pour élaborer un plan d’approvisionnement fonctionnel permettant de répondre aux demandes des clients. Les outils de transformation numérique tels que les logiciels de prévision de la demande prennent en compte les données historiques de la demande et les associent à des fluctuations spécifiques à une date pour produire des prévisions précises de la demande. Dans cet exemple, l’outil de prévision applique l’analyse prédictive pour déterminer la demande en vue d’une planification précise de la chaîne d’approvisionnement.
- Inventaire des sources d’approvisionnement – Les récents événements mondiaux tels que la pandémie et le trafic sur le canal de Suez ont mis en évidence l’importance de développer un processus d’approvisionnement agile afin d’optimiser les performances de la chaîne d’approvisionnement. Ces événements soulignent également l’importance de développer un processus plus robuste pour déterminer les besoins en matière d’approvisionnement, plutôt que de s’appuyer sur les volumes d’achat traditionnels et les données relatives à l’évaluation des performances des fournisseurs. Pour une chaîne d’approvisionnement optimisée, les entreprises doivent développer des capacités de gestion prédictive des risques pour faire face aux forces perturbatrices, ainsi que la capacité d’évaluer les modèles de coûts et la capacité des entrepôts pour s’assurer que les articles achetés sont correctement stockés.
- Capacité d’entreposage – La manutention des stocks et le transport des matériaux ou des produits finis depuis les entrepôts ou les zones de stockage jusqu’à l’atelier de fabrication ou aux détaillants nécessitent une gestion appropriée. Le stockage des marchandises et la réduction des distances de transport améliorent les performances de la chaîne d’approvisionnement pour les marchandises à courte durée de vie et les équipements lourds. Il est donc essentiel de connaître la capacité d’entreposage et la logistique requise pour transporter les articles afin d’élaborer des plans optimisés pour la chaîne d’approvisionnement. Les solutions de transformation numérique telles que les logiciels de gestion des stocks et les progiciels de gestion intégrés (ERP) peuvent être utilisées pour capturer et gérer les données liées à l’entrepôt.
- Transport – Enfin, le transport des articles est un domaine interdépendant qui joue un rôle important dans la détermination de l’efficacité d’un plan de chaîne d’approvisionnement. Aujourd’hui, les entreprises de camionnage et de messagerie utilisent des solutions de gestion de flotte pour suivre les données relatives au camionnage, telles que le taux de consommation de carburant, la distance parcourue, la géolocalisation des camions et l’environnement à l’intérieur des camions. L’analyse des données capturées lors du processus de messagerie permet de réduire les temps d’attente lors de la livraison de matériaux ou de produits finis tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Ici, les dispositifs IoT, les étiquettes RFID et les plateformes intégrées d’optimisation et de navigation contribuent à la capture et à l’analyse des données de transport.
S’appuyer sur des logiciels pour l’analyse de la chaîne d’approvisionnement
Les domaines interdépendants associés à la gestion de la chaîne d’approvisionnement permettent de comprendre pourquoi l’analyse est devenue un processus compliqué. Les calculs sur papier et les enregistrements Excel n’offrent plus le dynamisme nécessaire pour optimiser les chaînes d’approvisionnement complexes de l’ère moderne – c’est là que les logiciels de transformation numérique entrent en jeu.
Les logiciels de modélisation, les progiciels de gestion intégrés et le « jumeau numérique » offrent aux fabricants, aux fournisseurs et aux responsables d’entrepôts des outils puissants pour évaluer les données de la chaîne d’approvisionnement dans une optique d’optimisation. L’exemple de Cosan, leader mondial dans le secteur de la fabrication de produits agricoles, souligne l’importance de la planification de la chaîne d’approvisionnement à l’aide d’un logiciel analytique. La chaîne d’approvisionnement complexe de Cosan se compose de 18 usines de production, de 2 raffineries, de 2 terminaux pétroliers et d’un réseau d’approvisionnement à travers le Brésil. L’entreprise s’est efforcée de réduire le capital dépensé pour livrer les résidus de canne à sucre à ses usines de production.
Pour réduire les coûts opérationnels de sa chaîne d’approvisionnement, Cosan a mis au point un modèle de simulation à événements discrets afin d’analyser la dynamique et les goulets d’étranglement liés au transport des matières premières et à l’augmentation de la capacité des matières premières livrées à ses usines de production. Le modèle de simulation développé a aidé l’entreprise à effectuer une analyse prédictive précise des risques sur une saison de 32 semaines. Les résultats ont aidé la direction à découvrir les goulets d’étranglement dans son processus de mise en file d’attente et à élaborer des plans optimisés pour ses processus de gestion de la flotte et d’allocation des ressources.
Comme indiqué précédemment, la planification de la capacité des entrepôts ou des centres de distribution est un domaine interdépendant qui influe considérablement sur les performances des opérations de la chaîne d’approvisionnement d’une entreprise. Les logiciels de modélisation de simulation analysent les données relatives à la capacité et à la main-d’œuvre afin d’améliorer les opérations des entrepôts et d’optimiser les performances de la chaîne d’approvisionnement.
Un exemple est l’utilisation de la modélisation par simulation d’événements discrets par un centre de distribution de boissons pour améliorer ses opérations d’entreposage. L’entreprise a modélisé avec succès les paramètres complexes de son entrepôt, tels que le large éventail de matériaux composé de 324 UGS, la fluctuation de la demande, les heures de travail par employé, l’espace de stockage, etc. L’analyse de son processus d’entreposage a montré qu’une dotation en personnel adéquate et une capacité améliorée permettraient de réduire le temps de préparation des chargements d’environ 15 %.
Ces exemples soulignent l’importance de la saisie d’ensembles de données interdépendantes provenant de la chaîne d’approvisionnement d’une organisation et de l’application de technologies analytiques pour élaborer des plans de gestion optimisés. L’utilisation des technologies de modélisation de simulation fournit la solution technologique pour analyser les données de la chaîne d’approvisionnement et optimiser les performances. Les entreprises doivent donc se doter des capacités nécessaires pour saisir et analyser les données de la chaîne d’approvisionnement afin de rester compétitives et de s’adapter aux fluctuations en temps réel qui entraînent des temps d’arrêt et des gaspillages.