Avis d’expert. De la Supply Chain efficace à la Supply Chain agile : la vision de QAD DynaSys

06/11/2020

Strasbourg, le 05/11/2020 – Dans un contexte mondial en mouvance, la Supply Chain doit s’adapter aux changements en toute agilité
À l’heure actuelle, quatre forces de changement s’exercent sur les Supply Chains mondiales : les forces induites par les consommateurs, les changements géopolitiques, la technologie et la numérisation et dernièrement la pandémie du Covid-19.
Les nouveaux enjeux sont : une croissance exponentielle de la volatilité de la demande ; la multiplication des produits qui engendre une variabilité de l’approvisionnement ; les réseaux mondiaux d’offre et de demande qui évoluent rapidement sous la pression de politiques commerciales protectionnistes et de la fabrication additive ; les changements des entreprises dans des processus individuels de transformation numérique.
Pour survivre et prospérer dans ce contexte mouvant, la stratégie idéale implique une Supply Chain agile. Les diktats de base : être en mesure d’identifier, d’évaluer et d’exécuter rapidement des scénarios de Supply Chain alternatifs.
Toutefois, cette agilité est en contradiction avec les stratégies de Supply Chain menées depuis longtemps. En effet, les experts du domaine ont porté toute leur attention sur l’efficacité et ce, grâce à des techniques d’optimisation que ce soit pour les coûts d’approvisionnement, les cycles de fabrication ou les coûts de transport.

La Supply Chain agile est presque l’antithèse de la Supply Chain efficace
L’agilité requiert la capacité de détecter, d’analyser et d’exécuter la meilleure décision opérationnelle possible, indépendamment des sources traditionnelles d’offre et de demande.
Quelles sont les quatre propriétés clés d’une Supply Chain agile ?
– Visibilité de bout en bout
– Informations exploitables
– Aide à la décision analytique
– Exécution de la décision

De la visibilité aux informations exploitables
Le volume de données disponibles est sans précédent, dépassant même toute possibilité d’exploitation manuelle. Les données changent en temps réel et leur volume ne cesse d’augmenter. Partout dans le monde, l’Internet des objets (IoT) donne aux entreprises l’occasion de transformer leur modèle commercial par l’utilisation de solutions connectées. De même qu’il existe des volumes de données sans précédent, il existe aussi des attentes sans précédent par rapport aux problèmes dont les données peuvent faciliter la solution. Combien vais-je vendre ? De quelle capacité effective vais-je disposer ? Combien de temps faut-il pour livrer ? Quels seront les résultats du lancement d’un nouveau produit ? Une réponse en temps opportun et précise est d’une importance essentielle pour la continuité des activités.
La question primordiale pour l’entreprise est : ces données peuvent-elles aider à offrir un meilleur service à mon client ? Le service client étant placé au centre de toute évolution. Les solutions analytiques modernes offrent de puissants tableaux de bord de type WYSIWYG (ce que vous voyez est ce que vous obtenez), qui permettent de bénéficier d’une vue aérienne des données.Poser les bonnes questions sur les données est essentiel. Ce n’est qu’ainsi que les analyses intelligentes pourront identifier les tendances et les corrélations permettant de conduire des actions prescriptives.

Du descriptif au prescriptif
Le monde de la Supply Chain est composé de solutions fournissant des analyses pouvant être classées en analytique descriptif, diagnostique, prédictif et/ou prescriptif.
Pour l’expliquer, pensez à ce qu’on répondrait à une question simple, par exemple, « comment rentrer à la maison avant 10h ? »

Descriptif. Détails de l’historique des trajets de retour à la maison avec les moyennes, les totaux et les étapes. Quel est l’historique des trajets empruntés ? Coût moyen/durée moyenne ? Lire ce qui précède a certes son intérêt, mais on n’y voit aucune aide à la prise de décision.

Diagnostique. Peut permettre une analyse plus approfondie des données descriptives afin de déterminer que les trajets les plus lents passaient tous par un croisement particulier. Un peu plus utile que l’analytique descriptif et une information peut être disponible mais pas de manière ouverte.

Prédictif. Sur la base de tous les itinéraires possibles, des niveaux de trafic actuels prévus, des accidents connus, des travaux de voirie programmés et des prévisions météorologiques, ce qui suit est une liste de trajets du plus long au plus court. Il s’agit d’un niveau d’analyse utile pour exécuter une action, mais pas pour offrir une action.

Prescriptif. Vous devez quitter votre bureau au plus tard à 9 heures, rencontrer votre partenaire de covoiturage et passer par le tunnel et non le pont, ce qui vous permet de vous rendre à votre destination à temps. Le prescriptif se concentre sur le résultat, pas sur la question. Le résultat est une action, c’est-à-dire arriver à la maison dans un délai déterminé, le reste c’est du bruit.

Dans le contexte d’une Supply Chain, la question pourrait être de savoir comment améliorer sa cote sur le marché, sa part de marché et sa rentabilité. La question qui est posée est fondamentale. Par exemple, est-il préférable de poser une question sur la manière d’améliorer la rentabilité plutôt que d’améliorer la prévision commerciale ? Certaines métriques n’agissent pas dans l’intérêt de l’entreprise.
Trop souvent, la Supply Chain est la première à ressentir les effets néfastes causés par des métriques mal alignées et souvent contradictoires. Les spécialistes métier se battent contre la variabilité inutile.

La technologie
Au fur et à mesure que l’analyse de la Supply Chain a mûri, passant du descriptif au prescriptif, elle a acquis un nouveau rôle.
Le passage d’un rôle de « reporting » à un rôle intégré constitue une mutation majeure dans l’analyse de la Supply Chain. L’analytique n’est plus une fonctionnalité autonome, mais est intégré au sein du système de dossier de Supply Chain fournissant des informations d’aide à la décision, au moment de la prise de décision.
Logiquement, l’étape suivante de l’analyse intégrée est l’analyse augmentée. L’analyse augmentée emploie les techniques d’apprentissage automatique pour fournir des informations détaillées sur les décisions en matière de Supply Chain.
L’analyse augmentée utilise des techniques de corrélation et de causalité pour prévoir le volume des ventes et un profil de vente en tenant compte des phases de remplissage initial et de lancement. Cela se traduit par une amélioration considérable de la précision des prévisions et la diminution des risques associés au lancement de produits. La réussite des lancements de produits génère des chiffres d’affaires et des marges plus élevés.
Les analyses ne sont plus isolées au beau milieu d’un centre d’excellence, les tableaux de bord sont partagés dans l’ensemble de l’entreprise en temps réel. Sur les appareils mobiles, des analyses interactives avancées seront utilisées en temps réel pour faciliter une prise de décision agile.

L’avenir
La feuille de route de l’analytique promet de grandes choses dans un proche avenir. Le principe qui sous-tend l’analyse avancée (Advanced Analytics) est qu’il s’agit de répondre à une question, et pas de se contenter uniquement de fournir des données.
L’analyse des ressentis clients et d’autres méthodes permettant de quantifier les données qualitatives arriveront à maturité dans un proche avenir, plaçant davantage encore au premier plan le rôle de l’analyse avancée. L’avenir de l’analyse de la Supply Chain inclura le traitement du langage naturel (Natural Language Processing – NLP). L’analyse avancée se concentre sur la question. Le traitement du langage naturel, qu’il s’agisse d’un discours ou d’un texte, a son importance pour poser la question. Le moteur déterminera la méthode ou le graphique le plus approprié permettant de fournir la réponse.

Conclusion
Les entreprises traitent désormais leurs données de manière différente. Il ne s’agit plus d’une nécessité ni d’une dépense informatique, mais d’un atout précieux duquel extraire des informations opérationnelles exploitables.Une analyse avancée solide et des formulaires de collaboration entre intervenants de bout en bout forment la base des technologies modernes de Supply Chain Planning. Pour soutenir les stratégies digitales indispensables, la technologie de la Supply Chain se doit d’être hyper-connectée, largement automatisée et d’avoir pour mission la production d’informations opérationnelles exploitables qui valorisent l’entreprise et garantissent la continuité des activités.
Shaun Phillips, Directeur Produit QAD DynaSys

Pour découvrir les solutions d’Advanced Analytics indispensables pour la planification des Supply Chains, nous vous invitons à suivre ce webinaire dédié, « Supply Chain Advanced Analytics : pour une prise de décision rapide, agile et efficiente », le 10 novembre 2020.

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