Qu'est-ce que l'analyse de la chaîne logistique ?

L’intégration de l’analyse avancée aide les organisations à gérer les prévisions, l’optimisation et la prise de décision sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, des achats jusqu’à la livraison.

Les chaînes d’approvisionnement génèrent de grands volumes de données provenant de nombreuses sources : systèmes d’achats, plateformes de gestion des stocks, réseaux de transport, logiciels de planification des ressources d’entreprise (ERP) et flux de données externes. L’analyse de la chaîne d’approvisionnement utilise l’analyse des données, la business intelligence, le machine learning (ML), et les outils de visualisation des données pour transformer ces informations en insights utiles.

Cette approche permet aux entreprises de s’éloigner des rapports historiques et de la planification manuelle. Les analystes de la chaîne d’approvisionnement peuvent au contraire examiner les conditions réelles, prévoir la demande future et tester différents scénarios. Ces informations offrent une vision plus claire de ce qui se passe dans la chaîne d’approvisionnement et de ce qui pourrait améliorer les performances futures.

Pour les entreprises qui gèrent des réseaux de chaîne d’approvisionnement (dans lesquels des milliers de fournisseurs, de clients et de partenaires logistiques doivent être coordonnés), l’analytique de la chaîne d’approvisionnement est devenue un élément clé de la gestion moderne de la chaîne d’approvisionnement (SCM).

Une analyse continue de la chaîne d’approvisionnement aide les entreprises à assurer le bon déroulement de leurs Opérations et à réagir plus efficacement lorsque les conditions changent.

La chaîne d’approvisionnement mondiale est un environnement extrêmement complexe. Elle est vulnérable à de nombreux changements géographiques, économiques et politiques. Cette dynamique peut entraîner des problèmes allant des pénuries de matériaux aux goulets d’étranglement logistiques qui ralentissent la production ou la livraison. L’analyse de la chaîne d’approvisionnement fournit la visibilité nécessaire pour gérer cette complexité.

En appliquant l’analytique, les entreprises peuvent être plus proactives dans leurs décisions relatives à la chaîne d’approvisionnement. La surveillance en temps réel des opérations de la chaîne d’approvisionnement aide les entreprises à évaluer la performance des fournisseurs et à ajuster les stratégies de tarification en fonction de l’évolution des marchés. Une analytique robuste peut également soutenir les objectifs de durabilité en identifiant les gaspillages et les inefficacités dans des domaines tels que le transport et l’approvisionnement.

L’utilisation stratégique de l’analyse de la chaîne d’approvisionnement peut avoir un impact sur les résultats de l’entreprise. Sans données précises, les entreprises doivent s’appuyer sur des estimations ou des moyennes historiques obsolètes, ce qui peut entraîner des ruptures de stock, des surstocks et d’autres erreurs coûteuses.

La recherche montre que l’analytique avancée de la chaîne d’approvisionnement peut considérablement améliorer l’efficacité, la réactivité et l’utilisation des ressources.¹ Par ailleurs, une autre étude a révélé que les entreprises avec des chaînes d’approvisionnement plus avancées étaient 23 % plus rentables que leurs homologues.²

Les progrès de l’intelligence artificielle, du machine learning et du traitement de données remodèlent la façon dont l’analytique de la chaîne d’approvisionnement est effectuée. Dans le passé, la plupart des analyses reposaient sur des rapports historiques et des feuilles de calcul Excel, souvent produits après coup. Les plateformes modernes peuvent désormais gérer de grands jeux de données en continu. Elles permettent une analyse en temps réel et génèrent automatiquement des prévisions.

Le passage de l’analyse rétrospective à l’analytique en temps réel est essentiel à l’évolution de la discipline. Les données en temps réel ont un impact significatif sur les capacités prédictives et prescriptives. Les modèles de machine learning peuvent intégrer des informations à jour pour améliorer les prévisions de la demande future, des délais et des perturbations potentielles. D’autres outils s’appuient sur ces informations pour recommander des actions, telles que l’ajustement des niveaux de stock ou le réacheminement des expéditions, afin de réduire les coûts ou d’éviter les retards.

Dans le même temps, le paysage des données s’élargit. Les organisations ne sont plus limitées aux systèmes internes comme les ERP (planification des ressources d’entreprise). Elles peuvent combiner les données opérationnelles avec des informations externes sur les conditions météorologiques, les tendances économiques ou les mises à jour des fournisseurs. L’examen conjoint de ces sources permet de repérer plus facilement les risques et les tendances émergentes qui seraient difficiles à détecter manuellement.

Ces outils sont également de plus en plus faciles à utiliser. L’IA générative et les interfaces en langage naturel permettent aux utilisateurs de poser des questions sans écrire de code, et les systèmes automatisés peuvent mettre en lumière des anomalies, générer des tableaux de bord et recommander les étapes suivantes. Cette efficacité réduit le temps consacré à la préparation des données, ce qui permet aux équipes de se concentrer davantage sur la prise de décision.

Un autre développement important est l’utilisation de jumeaux numériques et de modèles de simulation. Un jumeau numérique crée une version virtuelle d’un réseau de chaîne d’approvisionnement, ce qui permet de tester des modifications – comme l’ajout d’un entrepôt ou le changement d’un fournisseur – avant d’effectuer des modifications. La simulation aide les équipes à comparer les résultats et à prendre des décisions basées sur les données.

À mesure que la technologie qui sous-tend l’analytique de la chaîne d’approvisionnement s’améliore, les avantages potentiels augmentent également. Selon des recherches de l’IBM Institute for Business Value, les entreprises qui adoptent l’IA avancée et l’analytique dans leurs chaînes d’approvisionnement font état de bénéfices nets annuels supérieurs de 72 % et d’une croissance des revenus supérieure de 17 %.

Différentes catégories d’analytique de la chaîne d’approvisionnement répondent à différentes questions sur la façon dont la chaîne d’approvisionnement se comporte :

• Analytique descriptive : l’analyse descriptive utilise les données historiques pour montrer ce qui s’est déjà produit dans la chaîne d’approvisionnement. Les tableaux de bord et les rapports suivent des indicateurs tels que les volumes de production, les niveaux de stock et les performances de livraison. Ces informations aident les équipes à établir une base de référence fiable.

• Analyse diagnostique : l’analyse diagnostique sert à expliquer pourquoi un événement s’est produit. Lorsque des retards, des variations de coûts ou des perturbations surviennent, ce type d’analyse est utilisé pour examiner les données et identifier les causes racines. Elle permet de déterminer si un problème est lié à un fournisseur ou à un événement externe.

• L’analyse prédictive : l’analyse prédictive se concentre sur ce qui est susceptible de se produire par la suite et sur les principaux résultats futurs. En combinant des schémas historiques avec des données en temps réel et externes, les modèles prédictifs peuvent prévoir la demande, estimer les délais d’exécution et identifier les risques potentiels avant qu’ils ne deviennent un problème.

• L’analyse prescriptive : l’analyse prescriptive s’appuie sur ces prédictions pour recommander des actions. Elle évalue différents scénarios et propose des mesures telles que la réaffectation des stocks, l’ajustement des stratégies d’approvisionnement ou le réacheminement des expéditions afin de minimiser les coûts, les retards et les perturbations.

• Analyse cognitive : l’analyse cognitive désigne l’extension des capacités analytiques grâce à l’IA afin de mieux interpréter les données non structurées et d’interagir plus naturellement avec les utilisateurs. Cette méthode peut permettre aux utilisateurs d’explorer des questions complexes avec une langue plus naturelle, plutôt que d’avoir besoin de compétences techniques avancées. Si l’analyse cognitive, en tant que domaine thématique, recoupe l’analyse prédictive et prescriptive, elle reflète un niveau plus élevé de capacités d’adaptation pilotées par l’IA.

Dans l’ensemble, ces types d’analyses permettent de passer de la production de rapports basiques à une prise de décision plus proactive et axée sur les données.

Plutôt que de désigner un outil ou un système unique, l’analyse de la chaîne d’approvisionnement est un processus qui transforme les données brutes en informations que les entreprises peuvent appliquer au fonctionnement de leurs chaînes d’approvisionnement. Même si les détails varient selon les cas, la plupart des approches suivent un ensemble d’étapes similaire.

Le processus commence par la collecte de données tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Ces informations peuvent provenir de systèmes internes tels que des plateformes ERP et CRM ou de sources externes (par exemple, les fournisseurs, les partenaires logistiques ou les données de marché).

Étant donné que ces informations arrivent souvent sous différents formats, à des moments et à des vitesses variés, les entreprises les rassemblent généralement dans des environnements centralisés, tels que des data lakes ou des plateformes basées sur le cloud. L’objectif est de créer une vue unique et claire de l’activité de la chaîne d’approvisionnement.

Avant de commencer l’analyse, les données doivent être nettoyées, organisées et normalisées. Cette étape consiste à supprimer les erreurs, à combler les lacunes et à aligner les données de différents systèmes afin qu’elles puissent être utilisées ensemble.

Les analystes de la chaîne d’approvisionnement utilisent souvent des outils comme SQL pour interroger les données et Python pour la modélisation et la transformation, même si de nombreuses plateformes modernes automatisent une grande partie de ce travail.

Une fois les données préparées, des modèles analytiques sont utilisés pour identifier des schémas et des tendances. Cette analyse comprend souvent de l’analyse statistique, des modèles de prévision ou des techniques de machine learning.

Les outils de business intelligence et les logiciels spécialisés de chaîne d’approvisionnement aident à traiter de grands volumes de données et à les transformer en informations exploitables pour soutenir la planification de la chaîne d’approvisionnement et la prise de décision.

Les informations issues de l’analyse ne sont utiles que si elles sont accessibles aux personnes qui en ont besoin. Les outils de visualisation des données aident les utilisateurs à comprendre des informations complexes au moyen de tableaux de bord, de graphiques et de rapports interactifs, ce qui leur permet de mieux comprendre ce qui se passe dans la chaîne d’approvisionnement.

Des tableaux de bord bien conçus mettent en évidence les indicateurs clés de performance en temps réel, ce qui aide les équipes à repérer les problèmes à un stade précoce, à suivre les performances et à prendre des décisions plus éclairées.

Lorsqu’elle est appliquée avec succès, l’analyse de la chaîne d’approvisionnement peut aider les entreprises à accomplir les étapes suivantes :

• Améliorer les prévisions : en combinant l’historique des ventes internes avec des données de marché externes, les modèles prédictifs produisent des prévisions de la demande plus précises. Une précision accrue peut réduire les ruptures de stock et les situations de surstockage.

• Améliorer la gestion des stocks : l’analytique aide les entreprises à optimiser les niveaux de stock sur l’ensemble du réseau, ce qui permet de minimiser les coûts de détention.

• Rendre l’approvisionnement et les achats plus stratégiques : les performances des fournisseurs, les tendances des prix, les risques géopolitiques et d’autres données peuvent aider les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données qui permettent de maintenir des processus rentables et fiables.

• Planifier les itinéraires et la logistique : les algorithmes prescriptifs évaluent des éléments comme les conditions de circulation, les coûts du carburant et les créneaux de livraison afin d’optimiser les itinéraires de transport. Ce type d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement peut réduire les coûts de fret et l’empreinte carbone.

• Atténuer les risques : la surveillance continue des événements mondiaux permet aux entreprises d’anticiper les perturbations potentielles et de prendre des mesures pour limiter leur impact sur les opérations de la chaîne d’approvisionnement.

Les processus et les résultats de l’analyse de la chaîne d’approvisionnement continuent d’évoluer. L’impact de l’analytique peut être aussi important que la qualité des données dès le départ. Pensez à l’adage « garbage in, garbage out ». Si les informations analysées ne sont pas exactes, complètes et entièrement mises à jour, les résultats obtenus seront erronés.

Il peut également être difficile d’intégrer des informations provenant de diverses sources de données disparates. De nombreuses parties des chaînes d’approvisionnement mondiales dépendent de fournisseurs tiers ou de prestataires logistiques externes, chacun avec ses propres systèmes. La combinaison de ces informations en une vue unique et cohérente peut s’avérer techniquement difficile.

Les entreprises peuvent également avoir du mal à pourvoir des postes clés avec les talents appropriés, en particulier avec l’évolution des compétences analytiques requises. Combler l’écart entre la gestion traditionnelle de la chaîne d’approvisionnement et l’analyse avancée des données peut représenter un obstacle pour certaines organisations.

L’analyse de la chaîne d’approvisionnement peut influencer de nombreux aspects de la chaîne, de la planification de la demande à l’optimisation des transports, en passant par l’efficacité et la visibilité de bout en bout. Si les outils sous-jacents sont similaires, les études de cas varient selon les secteurs.

Dans la vente au détail et les biens de consommation, l’analyse de la chaîne d’approvisionnement est souvent utilisée pour la prévision de la demande et l’optimisation des stocks. En combinant les données de ventes historiques avec des informations en temps réel sur les promotions, la saisonnalité et les tendances régionales de la demande, les organisations peuvent aligner leurs stocks sur les besoins des clients.

Par exemple, IBM a aidé le fabricant de chaussures Allen Edmonds à transformer ses processus de planification afin de réduire les erreurs de planification et de répondre plus rapidement aux évolutions de la demande.

Les fabricants utilisent l’analyse pour améliorer la planification de la production, coordonner l’ensemble des chaînes d’approvisionnement et gérer les perturbations éventuelles. La modélisation de scénarios et la planification intégrée sont particulièrement importantes dans les environnements où la demande et les coûts des intrants peuvent évoluer rapidement.

Le fabricant d’emballages Novolex a utilisé l’analyse pour mettre à jour ses prévisions plus fréquemment et maintenir l’alignement entre la production, l’approvisionnement et la demande client pendant les périodes de volatilité.

Dans la logistique et la distribution, l’analyse favorise la visibilité, la planification des itinéraires et le suivi des performances au sein de réseaux complexes. En intégrant les données provenant des entrepôts, des systèmes de transport et des plateformes de gestion des stocks, les entreprises peuvent améliorer la coordination et identifier les inefficacités.

FleetPride, distributeur de pièces pour camions et remorques, a utilisé des outils d’analyse IBM pour unifier les données à travers son réseau logistique, ce qui lui a permis d’améliorer la visibilité et de prendre des décisions mieux informées.

Les entreprises du secteur de l’alimentation et des boissons utilisent souvent des analyses pour faciliter une planification complexe en matière de tarification, de production et de distribution. Des facteurs externes, tels que le coût des matières premières, les taxes et les taux de change, peuvent influencer de manière significative les décisions relatives à la chaîne d’approvisionnement.

Solar Coca-Cola a utilisé l’analytique pour évaluer comment ces variables peuvent impacter la demande, les stocks et la production, ce qui l’a aidé à aligner la planification dans l’ensemble de sa chaîne d’approvisionnement.