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

Une enquête mondiale auprès de 450 décideurs de la chaîne d'approvisionnement

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Résumé

Ce rapport résume les résultats d'une enquête menée auprès de 450 décideurs de la chaîne d'approvisionnement dans divers secteurs, notamment les biens de consommation (FMCG), la logistique, le transport, la fabrication de biens de consommation (CPG), les produits pharmaceutiques, le commerce de détail.

L’étude couvre plusieurs pays : États-Unis, Royaume-Uni, Allemagne, Australie, Autriche, Brésil, Chine, France, Irlande, Japon, Pays-Bas, Singapour et Suisse. L'enquête a été réalisée pour InterSystems par Vitreous World.

Dans notre monde en constante évolution, les organisations de la chaîne d'approvisionnement doivent faire face à de nombreux défis : facteurs géopolitiques, pénuries d’approvisionnement, goulets d’étranglement dans le transport, conditions météorologiques extrêmes et crises sanitaires.

La visibilité de bout en bout de la supply chain est essentielle. Pourtant, comme le révèlent ces résultats, même les organisations les plus performantes peinent à l’atteindre.

En accédant à des données précises et en temps opportun sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises peuvent identifier de nouvelles opportunités de croissance et optimiser leur performance.

Pour réussir dans cet environnement complexe, les entreprises doivent extraire des informations à partir de vastes volumes de données hétérogènes, tant internes qu’externes à leur supply chain.

Il est crucial de fournir aux équipes métier des analyses prédictives et prescriptives, leur permettant de prendre les bonnes décisions en quelques minutes, et non en plusieurs jours.

Même si l’analytique, l’intelligence artificielle et la prise de décision automatisée soient désormais essentielles à l’orchestration efficace des opérations, de nombreuses organisations continuent d’utiliser des processus manuels basés sur des données obsolètes.

Cas d'utilisation de la chaîne d'approvisionnement

Seule une automatisation accrue et l’intégration d’analyses avancées permettent aux entreprises de donner du sens aux données et de fournir à leurs équipes des insights rapides, pertinents et fiables. Cela vaut pour les cinq cas d'utilisation couverts par le présent rapport :

Environnement, social et gouvernance (ESG)
Les rapports et la conformité ESG (Environnement, Social et Gouvernance) souffrent d’un manque de visibilité en temps réel des données, alors que la réglementation fait l’objet d’un contrôle de plus en plus strict à l’échelle mondiale.
Détection et prévision de la demande
En matière de détection et de prévision de la demande dans la supply chain, la capacité à ingérer rapidement les données, à les analyser et à prendre des décisions stratégiques est essentielle.
Optimisation de l'exécution
Évaluer une supply chain selon les indicateurs OTIF (On-Time In-Full) est une stratégie clé qui permet aux décideurs de quantifier la performance de l’exécution des commandes et d’identifier les stratégies de succès.
Orchestration de la chaîne d'approvisionnement
Il ne fait aucun doute que des données centralisées et des métriques en temps réel jouent un rôle clé dans l'orchestration de la supply chain.
Optimisation de la planification de la production
Des données fragmentées ou inaccessibles représentent un problème majeur pour les entreprises cherchant à optimiser leurs processus de production.

    Chacun de ces cas d’usage présente des défis spécifiques, mais ils partagent tous un même besoin fondamental : un accès rapide à des données fiables provenant du plus grand nombre de sources possible.

    La bonne nouvelle est que de nombreuses entreprises prennent conscience du rôle transformateur de l’IA, des analyses prédictives et prescriptives, ainsi que des innovations telles que la tour de contrôle.

    Cependant, pour tirer pleinement parti de ces avancées, elles doivent d’abord repenser et moderniser leur stratégie de gestion des données

    Téléchargez l'ebook pour en savoir plus.

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