Améliorer les performances de la chaîne logistique grâce à l'intelligence décisionnelle

Les chaînes d'approvisionnement mondiales s'appuient sur des données précises, actualisées et contextualisées pour limiter les risques, gérer les perturbations et stimuler l'innovation. Pourtant, un problème récurrent compromet ces objectifs : des données fragmentées et de mauvaise qualité. Lorsque les données sont cloisonnées, obsolètes ou incohérentes, cela nuit aux performances des modèles d’analyse et d’IA, ce qui entraîne des décisions erronées, des opportunités manquées, une baisse du retour sur investissement et une augmentation des risques.

Les entreprises sont confrontées à des données fragmentées, inexactes et cloisonnées, ce qui limite leur capacité à visualiser et à comprendre pleinement leurs opérations. L'incapacité à relier, analyser, comprendre et exploiter les données rend difficile la prise de décisions plus rapides en temps réel. Au sein de la chaîne d'approvisionnement, la transformation de données fragmentées en actions prédictives et prescriptives a un impact sur trois domaines en particulier : l'optimisation des stocks, l'atténuation des risques et l'optimisation des marges.

• Optimisation des stocks grâce à la prévision de la demande : les prévisions traditionnelles sont rétrospectives et déconnectées de la volatilité observée dans la réalité (saisonnalité, promotions, perturbations, variabilité clinique, etc.).
• Atténuation des risques grâce à la détection des perturbations : les chaînes d'approvisionnement identifient souvent trop tard certains problèmes, tels que les retards des fournisseurs, les goulots d'étranglement dans le transport, les événements géopolitiques et les pics de demande.
• Optimisation des marges tout en améliorant les niveaux de service : les entreprises peinent à trouver le juste équilibre entre coûts, niveaux de service et rentabilité. Un stock trop important garantit le service mais réduit la marge ; un stock trop faible préserve la trésorerie mais compromet le chiffre d'affaires.

InterSystems Supply Chain Orchestrator™ est un moteur d'intelligence décisionnelle pour la chaîne logistique, basé sur l'intelligence artificielle, conçu pour aider les entreprises à prendre des décisions plus rapides et mieux fondées. En regroupant les données issues de systèmes disparates au sein d'une couche de connexion en temps réel, cette solution fournit des analyses prédictives et prescriptives qui permettent de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées, sans pour autant remplacer ni perturber l'infrastructure existante.

L'intelligence décisionnelle revêt une importance capitale, car les chaînes d'approvisionnement modernes sont plus volatiles, plus complexes, plus riches en données et exposées à davantage de risques financiers. Les outils traditionnels montrent ce qui s'est passé ; l'intelligence décisionnelle détermine ce qui va se passer et ce que les entreprises doivent faire pour y faire face. L'impact sur l'activité est bien réel :

Optimisation des stocks
L'intelligence décisionnelle combine les données historiques de la demande, les signaux en temps réel, les délais de livraison des fournisseurs et les contraintes, effectue des simulations de scénarios et ajuste de manière dynamique les stocks de sécurité et les seuils de réapprovisionnement. Cela aide les entreprises à réduire les ruptures de stock, à diminuer leur fonds de roulement, à améliorer la rotation des stocks et à limiter l'obsolescence des stocks.

Atténuation des risques
La surveillance des signaux de risque en amont et en aval, la détection des anomalies avant les défaillances de service et la simulation d'autres sources d'approvisionnement ou d'itinéraires constituent des éléments clés de l'intelligence décisionnelle. Il en résulte une amélioration des performances OTIF (livraison dans les délais et au complet), une réduction de l'exposition au risque de perte de chiffre d'affaires et une résilience accrue.

Optimisation des marges
Decision Intelligence définit des objectifs de niveau de service par référence ou par segment de clientèle, quantifie le risque de perte de chiffre d'affaires lié aux ruptures de stock, optimise la répartition des stocks en cas de pénurie et recommande des décisions tenant compte des marges. Résultats : amélioration de la marge brute, protection du chiffre d'affaires, répartition plus judicieuse en cas de contraintes et décisions de compromis fondées sur les données.

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