Comment optimiser l’exécution des commandes grâce à des données unifiées ?

L’exécution des commandes désigne l’ensemble du processus qui commence dès la prise de commande et s’achève à la livraison du produit au client. Assurer correctement le traitement de milliers de commandes portant sur des millions d’articles constitue un défi immense.

De nombreuses grandes organisations utilisent plusieurs systèmes distincts pour la gestion des commandes, des entrepôts ou du transport, souvent très peu intégrés — voire pas du tout. Pourtant, ces mêmes organisations disposent en général des ressources nécessaires pour gérer l’exécution en interne. Mais la complexité augmente lorsqu’une entreprise manipule des dizaines de milliers de références différentes à travers plusieurs modes de transport, systèmes informatiques et partenaires logistiques tiers. Résultat : une perte de visibilité et de contrôle.

Les changements soudains et significatifs de la demande, en particulier sur les marchés de consommation, ajoutent de nouveaux défis : révisions et réallocations de commandes. Si vos systèmes sont cloisonnés et que vous ne pouvez pas analyser de grands volumes de données en temps réel, il devient très difficile de livrer on-time, in-full (OTIF). Et vos revenus comme votre réputation en souffriront.

Optimiser l’exécution des commandes suppose une série d’étapes, de l’approvisionnement jusqu’au client final : réception et stockage des stocks, traitement des commandes, préparation, emballage, expédition et gestion des retours. Les standards de tailles et de catégorisation jouent ici un rôle clé pour contrôler les coûts d’expédition et faciliter le travail dans les centres logistiques. La complexité est renforcée par l’évolution continue des attentes clients, ainsi que par les disruptions géopolitiques ou climatiques.

La mesure clé de l’exécution des commandes est le taux OTIF (on-time, in-full), calculé comme le pourcentage de commandes livrées à la date et dans les quantités demandées par le client.

Mesurer la performance supply chain à l’aune de l’OTIF est une stratégie clé : cela permet de donner une valeur tangible au succès des opérations et d’identifier les axes d’amélioration prioritaires. De nombreux facteurs influencent ces résultats : outils de planification, gestion des stocks, schémas de demande, innovations technologiques.

Un OTIF correct se situe généralement entre 80 % et 90 %. Beaucoup d’entreprises visent 95 % ou plus, un objectif ambitieux. Les pénalités pour non-respect peuvent être importantes : par exemple, le programme OTIF de Walmart exige 90 % « on-time » et 95 % « in-full » — faute de quoi, les fournisseurs sont pénalisés à hauteur de 3 % du coût des marchandises vendues.

Une bonne stratégie d’exécution des commandes permet d’augmenter la satisfaction client (CSAT), de réduire les inefficacités et de stimuler les ventes. Fixer des standards clairs — taux OTIF, délais d’expédition, niveaux de stocks — aide les entreprises à répondre aux attentes et à maintenir un haut niveau de satisfaction. Le suivi et l’analyse réguliers des opérations permettent en outre d’identifier les leviers d’optimisation.

Une exécution efficace exige un système bien conçu, une logistique performante et un réseau de fournisseurs fiables. Deux options s’offrent aux entreprises : gérer l’exécution en interne ou externaliser auprès d’un prestataire logistique (3PL). L’externalisation est une pratique courante, mais de nouvelles technologies permettent désormais d’atteindre des taux OTIF élevés en interne.

InterSystems a interrogé 450 responsables supply chain dans 13 pays et 12 secteurs, afin d’analyser les principaux défis technologiques, tendances et stratégies de décision appliqués à cinq cas d’usage clés : optimisation de l’exécution des commandes, détection et prévision de la demande, orchestration de la supply chain, planification de la production et critères ESG.

Cet article constitue la première partie de notre série “Optimiser la performance de la supply chain grâce aux données unifiées”, centrée sur l’optimisation de l’exécution des commandes. Une gestion efficace des stocks est indispensable pour accompagner la croissance des entreprises et améliorer l’efficacité des livraisons, notamment lorsqu’il s’agit de gérer plusieurs sites d’entreposage. À l’avenir, les entreprises devront se préparer à des tendances telles que le développement des micro-centres logistiques et la nécessité de stratégies adaptatives pour rester compétitives.

Selon l’enquête, seulement 1 % des répondants atteignent un taux OTIF de 80 % ou plus, le taux moyen s’élevant à un médiocre 62,21 %. La capacité à atteindre les objectifs d’exécution des commandes est freinée par plusieurs facteurs. Interrogés sur leurs trois principaux défis pour optimiser l’exécution, les répondants ont cité : le volume élevé et la complexité des références produits (SKU) (59 %), l’inadéquation des outils de planification existants (51 %), et la volatilité de la demande (42 %). Étant donné que la majorité des répondants recourent encore à des processus manuels, à des systèmes obsolètes ou à une combinaison de solutions hétérogènes issues de différents fournisseurs pour intégrer et préparer des données disparates, ce constat n’a rien de surprenant.

La complexité des SKU renvoie aux inefficacités liées à la gestion d’un grand nombre de références dans un magasin, un entrepôt ou une usine : picking, emballage, livraison dans les temps. Trop de SKU augmentent les coûts de stockage et génèrent des inefficacités. Leur cycle de vie se raccourcit, notamment avec l’essor du e-commerce. Beaucoup de références disparaissent après six mois, rendant le réassort quasi impossible. L’optimisation de l’exécution depuis le bon site devient donc cruciale, tout comme les stratégies de gestion des excédents et d’évitement du surstockage.

Le deuxième défi identifié par les répondants est l’inadéquation des outils de planification. Cela peut entraîner des échecs dans l’exécution des commandes, qu’il s’agisse de délais non respectés, de coûts supplémentaires ou d’une baisse de la satisfaction client. La disponibilité d’informations actualisées est essentielle, car des données âgées de seulement quelques jours peuvent provoquer des disruptions coûteuses dans la supply chain. Sans surprise, les secteurs qui déclarent qu’ils enregistreraient les plus fortes améliorations de leurs taux d’exécution s’ils pouvaient ingérer des données en temps réel et fournir des insights actionnables aux utilisateurs métiers sont : l’automobile et l’aéronautique (55 %), les biens de grande consommation (FMCG) (44 %), et l’industrie manufacturière/CPG (43 %).

Le troisième défi est la volatilité de la demande, c’est-à-dire des variations soudaines et imprévisibles de la demande client. Ces changements peuvent être dus aux promotions, à l’évolution des attentes, ou à des événements externes (météo, instabilité géopolitique, incidents logistiques comme l’effondrement du pont Francis Scott Key ou le blocage du canal de Suez).

Cette volatilité complique les prévisions à court et long terme, et entraîne des disruptions supplémentaires. Une gestion efficace des retours devient alors essentielle : inspection, remise en stock ou élimination rapide. Le suivi du volume et de l’ancienneté des stocks est crucial pour décider d’un réassort et limiter les risques de ruptures ou de surstocks.

Les répondants ont été invités à identifier les innovations technologiques liées aux données qu’ils souhaiteraient le plus mettre en œuvre pour optimiser l’exécution des commandes. La réponse la plus citée est l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) (46 %), devant l’analytique prédictive et prescriptive (37 %), l’utilisation d’une plateforme d’intelligence décisionnelle pour la supply chain (37 %), l’accès en temps réel à des données harmonisées et normalisées issues de sources internes et externes (37 %), ainsi qu’une intégration simplifiée de solutions diverses (37 %).

Ces technologies peuvent être directement intégrées aux systèmes existants, permettant aux entreprises d’automatiser les workflows et de réduire les erreurs dans la gestion des stocks et de l’exécution des commandes.

L’IA et le ML interviennent à chaque étape du processus d’exécution des commandes, avec un accent particulier sur la prévision, la gestion des stocks, le traitement et le picking des commandes, ainsi que la livraison du dernier kilomètre. Pour améliorer l’OTIF, l’IA et le ML aident les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides, à réduire les délais de traitement et à simplifier les processus manuels en entrepôt. Le véritable souhait exprimé par les répondants est d’améliorer leurs systèmes et processus existants afin de mieux exploiter leurs données et ainsi optimiser leurs opérations d’exécution. Les systèmes de gestion des stocks peuvent, par exemple, alerter automatiquement les entreprises lorsque les niveaux de stock deviennent trop bas, permettant un réassort en temps voulu et réduisant le risque de ruptures.

InterSystems Supply Chain Orchestrator est une plateforme de données qui joue le rôle de tissu conjonctif intelligent piloté par l’IA, garantissant des flux d’informations précis et en temps réel dans l’ensemble des systèmes de la supply chain afin de transformer les taux d’exécution des commandes. Elle regroupe en une seule solution quatre technologies intégrées :

1. des données fiables et cohérentes, harmonisées et normalisées à partir de sources disparates ;
2. des capacités de données et d’analytique en temps réel pour des analyses instantanées à la demande ;
3. des processus intelligents pour assurer une interopérabilité fluide entre systèmes ;
4. et de l’intelligence décisionnelle, avec des insights prédictifs et prescriptifs exploitant le machine learning et l’IA.

Les insights actionnables ainsi générés créent des gains d’efficacité considérables dans tous les domaines, augmentent l’automatisation et renforcent significativement la productivité. Supply Chain Orchestrator fournit l’infrastructure nécessaire pour optimiser la gestion des matières premières, depuis le point d’approvisionnement jusqu’à la consommation finale. Les organisations peuvent y intégrer le transport, les systèmes de gestion d’entrepôt et la robotique avancée. L’emballage joue également un rôle crucial dans ce processus, en veillant à ce que les articles soient soigneusement conditionnés pour un transport sécurisé.

En augmentant le niveau d’automatisation grâce à Supply Chain Orchestrator, les entreprises accélèrent la prise de décision, offrent un accès en libre-service aux analyses et réduisent les erreurs humaines. Elles sont ainsi prêtes à exploiter les apports de l’IA et du machine learning pour améliorer prédictions et productivité. Elles gagnent en capacité d’adaptation rapide face aux évolutions de la demande, aux disruptions logistiques ou aux changements de priorités business, ce qui se traduit par une amélioration de la satisfaction client (CSAT) et une augmentation du chiffre d’affaires. Un système d’exécution des commandes efficace est essentiel pour gérer la livraison et les stocks, et contribue directement à une meilleure efficacité opérationnelle.

La précision et l’efficacité des commandes sont des aspects critiques des opérations d’exécution, car elles impactent directement la capacité d’une entreprise à livrer ses commandes dans les délais et dans les quantités prévues (OTIF). Des processus efficaces de préparation et d’expédition des commandes sont essentiels pour améliorer la précision et l’efficacité, réduire les coûts d’exécution et renforcer l’expérience client globale.

En mettant en œuvre des stratégies logistiques et d’expédition performantes, les entreprises peuvent réduire les délais de livraison, améliorer leurs taux OTIF et accroître la satisfaction client (CSAT). Le suivi et l’analyse réguliers des processus de préparation et d’expédition sont essentiels pour identifier les axes d’amélioration et mettre en place les bonnes stratégies d’optimisation.

La technologie joue un rôle déterminant dans l’amélioration de la précision et de l’efficacité des commandes. Les systèmes automatisés d’emballage et d’expédition permettent aux entreprises de rationaliser leurs opérations, de réduire les erreurs et de faire baisser les coûts. En tirant parti de ces technologies, les entreprises s’assurent que leurs clients reçoivent leurs commandes avec exactitude et dans les délais, favorisant ainsi un niveau plus élevé de satisfaction et de fidélisation. Mais la technologie joue un rôle encore plus crucial dans l’unification et la gestion des données, notamment lorsqu’il s’agit d’intégrer de nouvelles solutions aux applications existantes.

PALTAC premier grossiste japonais en médicaments en vente libre, cosmétiques et produits de consommation courante, utilise la technologie InterSystems pour atteindre un taux record de 99,999 % OTIF, soit 3,5 milliards de produits livrés chaque année.

La plateforme, au cœur de sa transformation digitale, optimise l’exécution de 50 000 références issues de 1 000 fabricants pour 400 distributeurs et 50 000 points de vente. L’IA permet d’automatiser l’allocation de personnel en magasin, tandis que la donnée en temps réel et l’interopérabilité facilitent l’usage de la robotique.

Résultat : plus d’agilité, des processus rationalisés, une hausse des revenus et de la satisfaction client, appuyés par la confiance dans la fiabilité des services de PALTAC.

L’enquête confirme que la plupart des organisations n’ont pas les capacités nécessaires pour optimiser des supply chains complexes et interdépendantes. Pour rester agiles et compétitives, elles doivent exploiter des insights critiques en quasi temps réel. Or, le manque de visibilité de bout en bout et la dépendance à l’analyse manuelle limitent fortement cette ambition. Dans un contexte de changements permanents, de disruptions et d’opportunités, les entreprises ont besoin d’une source de données unifiée, fiable et standardisée.

C’est ce que propose InterSystems Supply Chain Orchestrator™ : une plateforme intelligente qui élimine les défis liés aux données et permet une exécution des commandes optimisée, garantissant la satisfaction client et les achats répétés.

Lisez le rapport complet ici.