Introduction

Dans l'environnement dynamique d'aujourd'hui, les entreprises doivent faire preuve d'une agilité exceptionnelle pour naviguer dans un paysage commercial en constante évolution et de plus en plus incertain, tout en s'adaptant à l'évolution rapide des produits, des services, des matériaux, des technologies, des machines et des compétences de la main-d'œuvre. Une chaîne d'approvisionnement manufacturière réussie nécessite l'orchestration, la coordination et la synchronisation de ces éléments, fonctionnant à la fois de manière indépendante et cohésive. À mesure que l'industrie 4.0 progresse, avec des systèmes interconnectés qui échangent des données et gèrent les opérations de manière autonome, les entreprises sont confrontées à des défis substantiels pour naviguer dans des initiatives de transformation numérique complexes et à multiples facettes. Nous décrivons ci-dessous les principaux défis que les parties prenantes rencontrent dans leur quête d'une chaîne d'approvisionnement très agile, intelligente et centrée sur la fabrication avec peu ou pas de contact :

Comprendre les processus et les contraintes actuels

Bien que les équipes de travailleurs aient des années d'expérience dans le fonctionnement des usines, des entrepôts et des chaînes d'approvisionnement, il est souvent difficile de parvenir à une compréhension globale de tous les processus impliqués en raison du cloisonnement des informations entre les différents départements de l'entreprise. Pour y parvenir, vous devez commencer par identifier toutes les contraintes physiques dans le processus d'approvisionnement en matériaux, puis les processus impliqués dans la production, l'entreposage et la distribution des produits finis aux clients. Il existe également de nombreux documents différents décrivant les règles de gestion que la direction souhaite appliquer pour régir le processus, souvent en contradiction avec les réalités des opérations actuelles. Dans la plupart des organisations, une grande partie du savoir-faire en matière d'exécution et de la logique décisionnelle détaillée reste une connaissance tribale, résidant dans l'esprit de ceux qui prennent les décisions au jour le jour dans l'atelier. Ces connaissances se perdent au fur et à mesure que la main-d'œuvre vieillit et que les travailleurs clés partent à la retraite.

Identifier les meilleures sources de données et agréger des données précises et pertinentes

Comprendre la qualité et la corrélation des données entre les différents systèmes de l'entreprise est un énorme défi, car les valeurs pour les mêmes champs diffèrent souvent d'un système à l'autre, ce qui rend difficile la détermination de l'information correcte. Les différents niveaux de détail entre les systèmes compliquent encore la corrélation et l'agrégation des données. La synchronisation des différentes sources de données pour maintenir un état cohérent et pertinent dans le temps représente également un défi, car certains systèmes fonctionnent quasiment en temps réel, tandis que d'autres dépendent de processus périodiques par lots qui s'exécutent aussi rarement qu'une fois par jour ou par semaine. L'identification des sources et des flux de données afin d'établir un pipeline de données pertinent pour la modélisation, le contrôle, le tableau de bord et l'analyse des processus est cruciale pour le processus de transformation.

Identifier et explorer les domaines de transformation et de modernisation

Il est difficile d'identifier et de déterminer avec précision l'impact que les changements et optimisations de processus proposés auront sur les performances de l'usine, de l'entrepôt ou de la chaîne d'approvisionnement. D'importants investissements en capital sont souvent réalisés sans une compréhension complète des exigences ou de l'impact potentiel sur l'entreprise. Il en va de même pour les initiatives d'automatisation et de numérisation visant à améliorer l'efficacité et la performance, car ces projets sont souvent développés de manière isolée, ce qui ne permet finalement pas d'atteindre les objectifs de transformation numérique de l'entreprise.

Prédire et prescrire les comportements et les performances futurs

La transformation implique souvent de nombreux aspects simultanés, tels que les personnes, les processus, l'équipement, l'automatisation, les nouveaux produits, les ventes, la portée mondiale, l'entreposage et la distribution. Apporter des changements à l'un de ces domaines sans comprendre les interactions et l'impact de bout en bout sur les activités de l'entreprise peut conduire à ne pas répondre aux attentes. Il est essentiel d'évaluer les alternatives afin de comprendre le retour sur investissement de toutes les options et de visualiser et présenter des résultats futurs réalistes à toutes les parties prenantes pour qu'elles y adhèrent et prennent des décisions.

La manière la plus efficace de permettre et de faciliter la transformation commerciale et numérique, ainsi que de relever les défis évoqués ci-dessus, consiste à créer et à utiliser un modèle virtuel détaillé basé sur la simulation ou un jumeau numérique de processus hors ligne (usine, entrepôt et/ou chaîne d'approvisionnement). Ce modèle permet de concevoir et d'analyser étape par étape les processus actuels et futurs (solution prédictive) et peut être connecté aux données réelles des systèmes d'entreprise pour devenir un jumeau numérique de processus adaptatif en ligne en vue d'un déploiement opérationnel (solution prescriptive) et d'une prise de décision en temps quasi réel.

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