En route vers une supply chain plus agile et résiliente grâce à l’analytique

Publié à l'origine par Logistics Business, septembre 2024

Mark Holmes, Senior Advisor pour la Supply Chain chez InterSystems, explique comment poser les bases de l'optimisation des données analytiques dans les secteurs de la logistique et de la supply chain.

Pour les entreprises de logistique et de supply chain, l’analytique représente une opportunité stratégique majeure. Associée à des technologies avancées d’ intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et de business intelligence, elle permet non seulement d’exploiter les données historiques, mais aussi d’anticiper les tendances, d’ automatiser les processus décisionnels et d’obtenir des insights exploitables.

Dans un secteur où les perturbations sont fréquentes, ces capacités se traduisent par la possibilité d’anticiper en temps réel les disruptions et les opportunités, permettant ainsi aux entreprises d’ajuster leurs itinéraires ou d’adapter leurs stocks instantanément. En transformant les données en informations exploitables, ces technologies renforcent l’efficacité, la précision et facilitent l’adoption de stratégies fondées sur les données pour stimuler la croissance

Cependant, de nombreuses entreprises se lancent dans l’analytique sans avoir défini de stratégie claire, ce qui conduit souvent à des résultats limités et un retour sur investissement décevant.

Pour tirer pleinement parti de l’analytique, les dirigeants doivent adopter une approche stratégique. La première étape consiste à mettre en place une stratégie de données intelligente, qui servira de base à la réussite des analyses à l’échelle de l’entreprise.

Les données sont un élément essentiel de toute initiative analytique, et les organisations de la logistique et de la supply chain disposent d'une quantité abondante de données réparties sur leur vaste réseau d'entrepôts, de transporteurs et de divers fournisseurs. Par conséquent, une stratégie de données intelligentes et la technologie permettant d'acquérir des données propres, saines et en temps réel sont indispensables.

Une stratégie de données intelligentes doit couvrir trois aspects : la collecte des données, leur analyse et leur intégration dans les opérations de l'organisation. Des technologies comme la smart data fabric offrent aux entreprises de la supply chain et de la logistique une voie claire pour réaliser ces trois objectifs et concrétiser leur stratégie de données.

Basée sur la technologie des plateformes de données modernes, la smart data fabric crée un tissu de connexion en accédant, transformant et harmonisant les données provenant de multiples sources, à la demande. Cela permet aux organisations de la supply chain et de la logistique de tirer parti de données exploitables et fiables pour prendre des décisions plus rapides et plus précises.

Les capacités analytiques, telles que l'exploration des données, l'intelligence d'affaires, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, intégrées dans la smart data fabric, facilitent l'obtention de nouvelles informations et l'activation de services et d'applications prédictives et prescriptives intelligentes. Une fois ces bases solides de données en place, les organisations de la logistique et de la supply chain peuvent commencer à identifier les cas d'usage les plus appropriés pour l'analyse afin de libérer tout son potentiel et de compléter la prise de décision humaine.

Pour identifier les cas d'usage les plus impactants et déterminer où leur parcours analytique devrait commencer, plusieurs questions clés doivent être posées par les dirigeants d'entreprise. La première question à se poser est la suivante : où dans l'organisation les capacités analytiques apporteront-elles le plus de bénéfices et comment la mise en œuvre de l'analytique dans ce cas d'usage soutiendra-t-elle vos objectifs stratégiques ? Cela doit prendre en compte des éléments comme la croissance future ou d'autres moteurs de l'entreprise, tels que les exigences de durabilité.

Les capacités en libre-service de la smart data fabric peuvent être extrêmement utiles ici, permettant à chaque utilisateur métier d'interroger les données en temps réel pour prendre des décisions rapides et précises basées sur les données, et discerner quels cas d'usage bénéficieraient le plus de l'analytique. Armés de cette connaissance, les responsables de la logistique et de la supply chain seront en mesure de cartographier les cas d'usage et de les mettre en œuvre de manière stratégique.

Adopter cette approche aidera les dirigeants d'entreprise à comprendre quels cas d'usage sont les plus essentiels pour atteindre leurs objectifs stratégiques. En conséquence directe, les entreprises de la logistique et de la supply chain devraient constater que leurs applications analytiques génèrent de meilleurs résultats, plus impactants, à la fois à court et à long terme.

Cette approche stratégique permettra aux organisations de la logistique et de la supply chain de tirer parti de l'analytique pour prendre des décisions basées sur les données. Adopter une stratégie de données intelligentes, soutenue par une smart data fabric, qui dépasse les processus manuels pour intégrer de manière fluide une collecte, une analyse et une application de données robustes, est un élément essentiel de cette approche.

En armant les entreprises de la logistique et de la supply chain des insights exploitables et de la visibilité de bout en bout que l'analytique peut offrir, elles seront mieux à même de voir, comprendre, optimiser et agir. Finalement, cela les aidera à se diriger vers un modèle de supply chain plus agile et résilient, dans lequel elles pourront améliorer leurs indicateurs OTIF (On-Time In-Full), optimiser les décisions en matière de durabilité, par exemple, en comprenant les itinéraires à privilégier pour augmenter l'efficacité énergétique, et mieux gérer les contraintes à travers l'ensemble de l'entreprise et l'écosystème mondial.

Adopter une mentalité stratégique, selon laquelle les dirigeants de la logistique et de la supply chain développent une stratégie de données intelligentes et identifient et priorisent les cas d'usage individuels alignés avec les objectifs stratégiques, est la clé pour débloquer le plein potentiel de l'analytique. Au-delà de l'amélioration du ROI, l'accès à l'analytique à la demande permettra aux organisations de s'adapter rapidement aux perturbations et d'anticiper les tendances futures, deux éléments essentiels pour le succès à long terme dans l'environnement dynamique actuel de la logistique et de la supply chain.

Cependant, les dirigeants d'entreprise de la logistique et de la supply chain doivent se rappeler que le succès de l'analytique dépend de l'intégrité des données utilisées. Une qualité de données inférieure se traduit directement par des résultats analytiques médiocres. Il est donc impératif pour les entreprises de la logistique et de la supply chain d'investir dans la technologie smart data fabric nécessaire pour obtenir des données propres, harmonisées et en temps réel. En fin de compte, cet engagement envers l'intégrité des données est essentiel pour permettre aux organisations d'extraire la valeur maximale de l'analytique et d'obtenir les insights exploitables nécessaires à une prise de décision éclairée.