InterSystems Supply Chain Orchestrator

Les données sont le nerf de la guerre de toute organisation supply chain : plus elles augmentent, plus les silos se multiplient. Les entreprises cherchent à gagner en compétitivité, créer de la valeur pour leurs clients, réduire les risques, répondre plus vite aux besoins du métier et innover plus rapidement que la concurrence. Mais accéder aux données (internes comme externes), les intégrer et les exploiter reste un défi.

InterSystems Supply Chain Orchestrator™ est une plateforme d’intelligence décisionnelle pour la supply chain, augmentée par l’IA, qui anticipe les perturbations avant qu’elles ne surviennent et les gère de manière optimale lorsqu’elles se produisent. Vous êtes ainsi prêt à faire face à l’imprévu avec confiance. Elle unifie des sources de données hétérogènes grâce à un lien temps réel, avec des analyses prédictives et prescriptives intégrées, complémentaire et non disruptive par rapport à votre infrastructure existante.

C’est une plateforme cloud, optimisée pour des applications critiques et à grande échelle, qui offre un environnement unifié pour la gestion des données, l’intégration, le traitement transactionnel et l’analytics. Elle exécute simultanément des charges transactionnelles et analytiques et prend en charge plusieurs modèles de données (SQL, NoSQL, document, objet, vecteur), afin de permettre l’analytique temps réel, les règles métier, l’IA et le machine learning au sein d’une même plateforme.

Un différenciateur — et un bénéfice — clé de Supply Chain Orchestrator : toutes les capacités essentielles de gestion des données sont regroupées dans une plateforme unique, extensible, conçue dès l’origine sur une architecture unifiée. Cela évite d’avoir à implémenter, configurer et intégrer une multitude de services de gestion des données distincts.

Supply Chain Orchestrator fournit un cadre complet, incluant des accélérateurs supply chain intégrés, qui accélèrent et simplifient le développement d’applications sur mesure :

• Modèle de données supply chain extensible
• Cubes analytiques supply chain intégrés
• Cadre d’indicateurs clés de performance (KPI)
• Détection automatisée des incidents
• Gestion du cycle de vie des incidents
• Analyses avancées pour la résolution des incidents
• API supply chain

Malgré des points communs entre différentes supply chains, chaque chaîne a ses spécificités — et chaque cas d’usage est donc unique. Il n’existe pas de modèle de données « taille unique » capable de répondre aux besoins de toutes les supply chains. Il est donc essentiel que le modèle de données canonique puisse être étendu ou personnalisé pour s’adapter à chaque cas d’usage. Le modèle de données fourni par Supply Chain Orchestrator prend en charge les fonctionnalités suivantes :

• Attributs de données personnalisés : ajout d’attributs à n’importe quel objet existant du modèle, via personnalisation de classe ou simplement via un appel API.
• Objets de données personnalisés : si l’entité métier requise n’existe pas dans le modèle canonique, création d’un nouvel objet (via une nouvelle définition de classe ou via un appel API).
• APIs pour les extensions du modèle : ajout d’attributs ou création de nouveaux objets via API, et inspection du modèle en place (objets système vs objets personnalisés, attributs définis par objet, attributs standard vs personnalisés).
• APIs d’accès aux données : une fois le modèle étendu, accès aux extensions pour alimenter le modèle, interroger des données selon des attributs/objets personnalisés, ou réaliser des opérations CRUD (création, lecture, mise à jour, suppression) partout dans le modèle étendu.
• Compatibilité des montées de version : les extensions du modèle sont conservées lors des mises à niveau de Supply Chain Orchestrator, même si le modèle canonique évolue dans une nouvelle version. Aucune migration de données supplémentaire n’est nécessaire.

Avec l’analytics embarqué et un modèle de données canonique supply chain, les clients peuvent tirer une valeur immédiate de leurs données dès qu’elles sont chargées — par exemple via des tableaux de bord ou des rapports de business intelligence. Grâce à une architecture de smart data fabric, il n’est pas nécessaire de déplacer les données d’un schéma transactionnel vers un schéma analytique : les cubes peuvent être définis directement sur le modèle de données supply chain.

Pour aller encore plus vite, des frameworks de cubes sont préconfigurés pour des objets clés (commandes, expéditions, stocks, incidents) dans Supply Chain Orchestrator. Ces cubes servent à configurer des tableaux de bord sur mesure, générer des rapports BI ou alimenter d’autres outils BI compatibles.

Les cubes fournis “out of the box” peuvent être étendus (nouvelles mesures ou dimensions) via l’extension ou la personnalisation du modèle de données. De nouveaux cubes peuvent également être configurés indépendamment. Au-delà des usages BI et reporting, ces cubes constituent aussi la base du cadre KPI de Supply Chain Orchestrator.

De nombreuses activités supply chain sont pilotées par des indicateurs clés de performance (KPI), utilisés par exemple pour suivre des objectifs métier ou détecter des risques. Sur le principe, certains KPI sont courants (comme l’OTIF — On Time In Full — ou le vieillissement des stocks), mais la logique de calcul peut varier d’une entreprise à l’autre. Supply Chain Orchestrator propose un cadre KPI qui permet de configurer des indicateurs selon la logique propre à chaque client. Ce cadre permet notamment de définir :

• Logique KPI : par exemple, la définition de ce qui est considéré comme « en retard » pour un KPI lié aux commandes expédiées en retard.
• Dimensions KPI : par exemple, analyser les commandes expédiées en retard par pays et par produit.
• Seuils KPI : deux seuils peuvent être définis pour chaque KPI (seuil de surveillance et seuil d’alerte).
• Type de valeur KPI : valeur brute (par exemple nombre de commandes en retard ou montant de chiffre d’affaires) ou pourcentage (part des commandes en retard).
• Génération d’incidents : un KPI peut servir à générer automatiquement des incidents pour tout enregistrement répondant à la condition. Par exemple, un KPI « commandes expédiées en retard » peut créer un incident pour chaque commande expédiée en retard, ensuite suivi dans le système.

Les perturbations et risques supply chain sont modélisés sous forme d’incidents dans Supply Chain Orchestrator. Les incidents peuvent être générés automatiquement à partir de KPI, déclenchés par des processus métier ou importés depuis des systèmes externes. Une fois l’incident enregistré, son cycle de vie peut être géré dans la plateforme : définition du statut, lancement d’analyses, production d’insights actionnables, etc.

Supply Chain Orchestrator fournit également des analyses d’incidents “out of the box” pour aider les équipes à comprendre les incidents par catégorie, les impacts métier selon les types d’incidents, ainsi que des statistiques sur leur statut.

Un volet essentiel de la gestion du cycle de vie des incidents est l’analytics incident, qui peut apporter des éclairages sur :

• Niveau de sévérité : quel est l’impact pour l’entreprise ?
• Niveau d’urgence : dans quelle mesure l’incident est-il critique dans le temps ?
• Analyse des causes : qu’est-ce qui a déclenché le problème ?
• Analyse d’impact : quel serait l’impact si l’incident n’est pas traité correctement ?
• Analyses prescriptives / insights actionnables : quelles actions sont recommandées pour réduire le risque et les impacts métier associés ?

Même si chaque problématique métier est spécifique, Supply Chain Orchestrator fournit l’infrastructure et le cadre nécessaires pour simplifier le développement ou la configuration des processus et règles métier associés à ces besoins d’analyse — ce qui en fait une base adaptée aux grandes organisations, aux intégrateurs et aux éditeurs d’applications.

Des API sont disponibles pour accéder à l’ensemble des fonctionnalités de Supply Chain Orchestrator, notamment :

• API du modèle de données : découverte du modèle et extension du modèle.
• API d’accès aux données : gestion des données (opérations CRUD — créer, lire, mettre à jour, supprimer) sur toutes les données supply chain, avec des capacités de recherche. Toutes les API d’accès aux données prennent en charge une pagination et un tri définis par l’utilisateur, ce qui facilite le développement des interfaces (UI).
• API liées aux KPI : liste des KPI existants, création de nouveaux KPI, récupération d’une ou plusieurs valeurs de KPI, liste des enregistrements associés à un KPI, etc.
• API de gestion des incidents : création d’incidents, recherche ou récupération des détails (avec résultats d’analyse), lancement d’analyses, clôture des incidents.

En plus de ces API, Supply Chain Orchestrator fournit de nombreuses autres API couvrant différents aspects de la plateforme de données.

Supply Chain Orchestrator est une plateforme d’intelligence décisionnelle supply chain puissante, adaptée à tout type d’organisation et d’industrie. Face à la nécessité de prendre des décisions en temps réel dans un contexte de volumes de données en hausse, l’enjeu est de casser les silos, d’obtenir une visibilité de bout en bout et de disposer d’analyses prédictives et prescriptives temps réel intégrées pour répondre plus vite et plus précisément aux exceptions et perturbations. En mettant l’accent sur le partage de données en temps réel et des insights fiables, Supply Chain Orchestrator aide les organisations à optimiser leurs opérations supply chain et à améliorer l’efficacité globale.

En intégrant de manière fluide des sources de données disparates, Supply Chain Orchestrator donne aux décideurs les moyens d’obtenir de meilleurs résultats et de délivrer plus de valeur aux clients. Pour celles et ceux qui doivent composer avec la complexité croissante de la supply chain, Supply Chain Orchestrator apporte une vision unifiée de la chaîne — une seule “réalité” — alimentée par des données unifiées.

1 - Optimiser la performance de la chaîne d'approvisionnement grâce à des données unifiées