Analyse de la chaîne d’approvisionnement : exemples, applications et cas d’utilisation

Les chaînes d’approvisionnement génèrent d’immenses quantités de données. En les regroupant, les entreprises obtiennent une vision plus claire de leurs opérations et des changements qui pourraient être nécessaires.

En pratique, l’analyse de la chaîne d’approvisionnement aide les équipes à comprendre ce qui se passe dans la chaîne d’approvisionnement, pourquoi, et ce qui pourrait se produire ensuite. Cette approche permet de planifier à l’avance plutôt que de réagir aux problèmes après leur apparition. Par exemple, l’analyse peut révéler des tendances de demande, mettre en évidence les délais de livraison, identifier les risques pour les fournisseurs ou indiquer où les niveaux de stock sont trop élevés ou trop bas.

La même approche de base s’applique à la plupart des décisions de la chaîne d’approvisionnement : utiliser l’analyse des données pour mesurer la performance, analyser les causes des problèmes ou des inefficacités, prévoir les conditions futures et déterminer la meilleure marche à suivre.

Les données peuvent provenir de nombreuses sources, notamment des systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP), des systèmes d’entrepôt et de transport, des capteurs de l’Internet des objets (IdO), des registres de vente, des rapports des fournisseurs et des données de marché externes. Rassembler toutes les données permet aux organisations d’améliorer leurs opérations quotidiennes tout en se préparant à des changements à long terme dans le réseau de la chaîne d’approvisionnement.

Voici quelques cas d’utilisation courants de l’analyse de la chaîne d’approvisionnement :

• Prévision de la demande et gestion des stocks
• Surveillance de la performance des fournisseurs et gestion des risques
• Optimisation du transport et de la logistique
• Gestion des entrepôts
• Visibilité de la chaîne d’approvisionnement de bout-en-bout
• Achats et approvisionnement
• Suivi de la durabilité et rapports sur les émissions

La gestion moderne de la chaîne d’approvisionnement est incroyablement complexe. Les chaînes d’approvisionnement mondiales s’étendent souvent sur de nombreux pays, impliquent des dizaines (voire des centaines) de fournisseurs et sont affectées par les fluctuations de la demande, de la capacité, de la tarification et des conditions géopolitiques.

Il est difficile de gérer ces systèmes sans disposer de capacités d’analyse de données avancées. Les recherches montrent que les responsables de la chaîne d’approvisionnement s’appuient de plus en plus sur des informations basées sur les données pour prendre de meilleures décisions.

Selon une étude IBM (PDF), les PDG considèrent désormais les performances de la chaîne d’approvisionnement, notamment la résilience et l’efficacité opérationnelle, comme leur principal défi. D’autres recherches suggèrent que d’importantes perturbations de la chaîne d’approvisionnement peuvent coûter aux entreprises jusqu’à 45 % des bénéfices annuels sur une période de dix ans.

Par conséquent, de nombreuses entreprises investissent dans de meilleures solutions d’analyse des données de la chaîne d’approvisionnement, notamment des technologies et des outils offrant des vues en temps réel et à la demande, ainsi que des capacités de prévision prédictive. Une étude montre que les entreprises qui déploient des solutions d’analyse alimentées par l’IA et des outils de visibilité de la chaîne d’approvisionnement de bout en bout peuvent améliorer considérablement leur capacité à anticiper les perturbations et à y répondre.

À mesure que les chaînes d’approvisionnement continuent à devenir plus complexes et impliquent davantage de parties prenantes, l’analyse de la chaîne d’approvisionnement devient à la fois un outil de reporting et un moyen clé de gérer les risques et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.

L’analyse de la chaîne d’approvisionnement est souvent classée en quatre grands types. Chacun répond à une question différente sur les performances de la chaîne d’approvisionnement et les mesures à prendre :

1. Analyse descriptive : l’analyse descriptive examine ce qui s’est déjà produit. Elle utilise des données historiques pour faire le suivi de paramètres tels que les niveaux de stock, l’affectation de la main-d’œuvre et les délais de livraison et fournit ainsi une vue d’ensemble des opérations.
2. Analytique de diagnostic: l’analytique de diagnostic compare les données de plusieurs sources afin de comprendre pourquoi des retards ou des pénuries sont survenus. Cette étape est importante pour résoudre les problèmes plutôt que de simplement réagir.
3. Analytique prédictive : l’analyse prédictive utilise des modèles statistiques et le machine learning pour prévoir la demande, les délais et les perturbations potentielles afin que les équipes puissent planifier à l’avance.
4. Analyse prescriptive : l’analyse prescriptive associe les prévisions aux modèles d’optimisation pour recommander les mesures à prendre. Elle est souvent soutenue par l’intelligence artificielle et est utilisée pour améliorer l’efficacité et ajuster les coûts.

Les progrès de l’intelligence artificielle, du machine learning et de l’automatisation élargissent les possibilités qu’offre l’analyse de la chaîne d’approvisionnement aux entreprises. Les plateformes d’analyse modernes peuvent traiter des jeux de données plus volumineux, produire des prévisions plus précises et accélérer la prise de décision dans l’ensemble des opérations de la chaîne d’approvisionnement. Une étude d’IBM a révélé que les entreprises qui investissaient davantage dans l’IA pour leurs opérations de chaîne d’approvisionnement enregistraient une croissance du chiffre d’affaires supérieure de 61 % à celle de leurs pairs.

• Prévision et détection de la demande alimentées par l’IA : la prévision de la demande traditionnelle s’appuie sur des données historiques et une planification manuelle. Les modèles de prévision alimentés par l’IA utilisent un éventail plus large d’entrées qui inclut les données de ventes en temps réel, l’activité du commerce électronique, les signaux de marché, les données météorologiques et les indicateurs économiques. Ces modèles se mettent à jour continuellement, afin que les entreprises puissent prévoir la demande de manière plus détaillée.

• IdO et visibilité en temps réel sur la chaîne d’approvisionnement : le développement des appareils de l’Internet des objets (IdO) a permis de collecter des données en temps réel à partir des expéditions, des équipements d’entrepôt, des systèmes de production et des véhicules de livraison. Grâce à une intégration adéquate des données dans une plateforme d’analyse de la chaîne d’approvisionnement, les organisations peuvent surveiller les niveaux de stock, suivre les expéditions et détecter les retards au moment où ils se produisent.

• Jumeaux numériques et simulation : certaines plateformes d’analyse prennent désormais en charge les jumeaux numériques, qui sont des modèles virtuels d’un réseau de chaîne d’approvisionnement. Ces modèles et visualisations de données permettent aux entreprises de simuler des changements (comme l’ajout d’un centre de distribution ou le changement de fournisseur) avant de prendre des décisions dans le monde réel. Cette approche aide les responsables de la chaîne d’approvisionnement à évaluer les compromis entre rentabilité, rapidité et niveaux de service, avec moins de risques opérationnels.

• Analyse du langage naturel et IA générative : l’IA générative facilite l’utilisation des données de la chaîne d’approvisionnement. Les interfaces en langage naturel permettent aux utilisateurs de poser des questions sur la performance de la chaîne d’approvisionnement sans avoir à faire de requêtes complexes, et les assistants IA peuvent automatiquement mettre en évidence des anomalies ou des tendances dans les tableaux de bord et les rapports. Ce processus réduit le temps nécessaire pour déplacer des données vers des informations exploitables.

• Automatisation des décisions de routine : les modèles de machine learning sont également utilisés pour automatiser les décisions à fort volume. L’automatisation permet aux entreprises de réagir plus rapidement à l’évolution des conditions tout en réduisant les efforts manuels et les erreurs. De nombreuses plateformes d’analyse d’entreprise, notamment les solutions de chaîne d’approvisionnement d’IBM, intègrent directement l’IA et l’analyse prédictive aux workflows de la chaîne d’approvisionnement afin de soutenir une prise de décision en temps réel, fondée sur les données, à l’échelle de toute la chaîne.

L’analyse est essentielle pour optimiser et rationaliser les processus de la chaîne d’approvisionnement. Elle suppose que les organisations maintiennent une bonne qualité des données et de solides pratiques de gestion des données.

Voici des exemples clés et des études de cas sur la manière dont l’analyse de la chaîne d’approvisionnement peut être appliquée.

La prévision de la demande est l’une des utilisations les plus courantes de l’analyse de la chaîne d’approvisionnement. En combinant les données de ventes historiques avec des signaux en temps réel, comme les promotions, la saisonnalité et les tendances du marché, les organisations peuvent mieux gérer leurs niveaux de stock et éviter les ruptures de stock ou les excédents de marchandises.

Pour les détaillants qui gèrent un grand nombre d’unités de gestion des stocks (UGS) dans leurs magasins et leurs canaux de commerce électronique, les modèles de prévision alimentés par l’IA permettent des prévisions détaillées et aident les planificateurs à répondre plus rapidement à l’évolution de la demande.

Par exemple, le fabricant d’articles de sport ANTA Group a collaboré avec IBM pour améliorer la prévision de la demande et la planification des stocks, car la croissance rapide rendait la gestion des méthodes de planification manuelles difficiles. En intégrant les données de la chaîne d’approvisionnement, du merchandising et des ventes dans un environnement d’analytique et de planification unifié, l’entreprise a obtenu une meilleure visibilité sur les schémas de demande saisonniers. De plus, elle devenait capable d’ajuster les niveaux de production et de stock plus tôt dans le cycle de planification.

L’analyse de la chaîne d’approvisionnement aide les entreprises à suivre les performances des fournisseurs à l’aide d’indicateurs tels que le respect des délais de livraison, les délais d’approvisionnement, les taux de défauts et la conformité contractuelle. En combinant les données internes de la chaîne d’approvisionnement avec des sources de données externes (comme les alertes météo), les entreprises peuvent identifier les perturbations potentielles et y répondre plus tôt, avant qu’elles n’affectent les opérations.

Par exemple, Dun & Bradstreet a travaillé avec IBM pour développer D&B Ask Approvisionnement, un outil d’analytique alimenté par l’IA conçu pour donner aux équipes d’approvisionnement une vision plus complète des risques fournisseurs. La solution combine les données commerciales mondiales de Dun & Bradstreet avec les outils d’IA et d’automatisation IBM® Watsonx pour générer des analyses en temps réel sur la santé financière des fournisseurs, la structure de propriété et d’autres facteurs de risque.

L’analyse des transports utilise les données en temps réel des opérateurs, des systèmes GPS et des réseaux de trafic pour améliorer le routage, la planification et la planification des charges. Cette approche permet aux entreprises d’équilibrer les économies, la vitesse de livraison et les niveaux de service tout en réduisant les inefficacités des opérations logistiques.

Par exemple, UPS utilise des algorithmes d’analyse et d’optimisation avancés dans son système de routage ORION et son outil UPSNav pour analyser les itinéraires de livraison et les schémas de circulation, ce qui aide les chauffeurs à parcourir moins de kilomètres. L’entreprise a fait état d’économies de carburant significatives et d’améliorations de l’efficacité grâce à l’utilisation d’analyses pour guider les décisions de routage.

Les entreprises utilisent de plus en plus l’analyse de la chaîne d’approvisionnement pour suivre les émissions, la consommation d’énergie, les déchets et d’autres indicateurs de durabilité. En analysant ces données parallèlement aux indicateurs de coûts et de service, les entreprises peuvent évaluer des moyens de réduire leur impact environnemental.

Par exemple, le programme SmartWay 3 de l’Agence américaine de protection de l’environnement permet aux utilisateurs de suivre et de partager des informations sur le carburant et les émissions. Cette action aide les entreprises à trouver des solutions de transport plus efficaces.

L’analyse de la chaîne d’approvisionnement est souvent utilisée pour améliorer les opérations d’entrepôt. En analysant les données provenant des systèmes d’entrepôt, des appareils IdO et des outils de suivi des stocks, les entrepôts peuvent réduire les erreurs et améliorer l’exécution des commandes. Les données en temps réel sont particulièrement importantes dans les grands environnements de distribution, où de petits retards ou de légères imprécisions peuvent affecter les délais de livraison et la satisfaction client.

Par exemple, les solutions numériques de gestion d’entrepôt conçues avec IBM Maximo Application Suite et des outils partenaires utilisent les codes-barres, la capture automatisée des données et le suivi des stocks en temps réel pour améliorer la précision et l’efficacité des opérations d’entrepôt.

Dans de nombreuses chaînes d’approvisionnement, les données sont réparties entre différents systèmes, ce qui empêche de voir ce qui se passe au-delà des fournisseurs ou des entrepôts immédiats. L’analyse de la chaîne d’approvisionnement aide à rassembler ces informations, en combinant les données des systèmes ERP, des fournisseurs de transport, des systèmes de stock et des portails fournisseurs pour créer une vue unique et complète de la chaîne d’approvisionnement. Grâce à une meilleure visibilité, les équipes peuvent repérer les problèmes plus tôt.

Par exemple, IBM a modernisé sa propre chaîne d’approvisionnement en reliant les données issues des systèmes de planification, d’approvisionnement, de fabrication et de logistique en une plateforme d’analyse partagée. Grâce à une vision plus claire des stocks, des commandes et de l’activité des fournisseurs au sein de son réseau mondial, la solution d’analyse de la chaîne d’approvisionnement d’IBM a permis de réduire les coûts de la chaîne d’approvisionnement de 160 millions d’USD et d’intégrer plus de résilience et d’agilité.

L’analyse des achats et de l’approvisionnement aide les organisations à évaluer les prix des fournisseurs, les schémas de dépenses et les risques d’approvisionnement pour différentes catégories de matières premières et de composants. En combinant les données d’achats avec d’autres jeux de données, les entreprises peuvent identifier les tendances de coûts et surveiller les performances des fournisseurs. Ce processus permet aux équipes chargées des achats de prendre de meilleures décisions concernant les contrats et la sélection des fournisseurs.

Une enquête a révélé que les entreprises les plus performantes placent environ un quart de leurs collaborateurs chargés des achats dans des équipes d’analyse, ce qui suggère l’utilité des compétences en analyse de données dans ce domaine de l’entreprise.

Le lancement de nouveaux produits s’accompagne d’incertitudes. Les outils d’analyse prédictive et de simulation permettent aux équipes de la chaîne d’approvisionnement de modéliser les scénarios de demande, de planifier les niveaux de stock et d’identifier les goulets d’étranglement potentiels avant le début de la production. En testant différents scénarios à l’avance, les entreprises peuvent aligner les plans de fabrication, d’approvisionnement et de distribution sur la demande attendue et réduire le risque de pénuries ou d’excès de stock.

Par exemple, Colgate-Palmolive a indiqué utiliser des simulations de jumeaux numériques et des analyses pilotées par l’IA pour tester de nouvelles idées de produits et évaluer comment les changements de demande pourraient affecter la production et les opérations de la chaîne d’approvisionnement avant le lancement.