L'analytique est la capacité de prendre des décisions fondées sur des données, sur la base d'un résumé de données pertinentes et fiables, en utilisant souvent la visualisation sous forme de graphiques, de tableaux et d'autres moyens.
Les chaînes d'approvisionnement génèrent la plupart du temps des quantités gigantesques de données. L'analyse de la chaîne d'approvisionnement permet de comprendre toutes ces données, de découvrir des modèles et de générer des informations.
Les différents types d'analyses de la chaîne d'approvisionnement sont les suivants :
Analytique descriptive
Fournit la visibilité et une source unique de référence dans l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, pour les systèmes et les données internes et externes.
Analytique prédictive
Aide une organisation à comprendre le résultat ou le scénario futur le plus probable et ses implications métier. Par exemple, en utilisant l'analytique prédictive, vous pouvez prévoir et atténuer les perturbations et les risques.
Analytique prescriptive
Aide les organisations à résoudre les problèmes et à collaborer pour une valeur métier maximale. Aide les entreprises à collaborer avec leurs partenaires logistiques, afin de réduire le temps et les efforts nécessaires pour atténuer les perturbations.
Analytique cognitive
Aide une organisation à répondre à des questions complexes en langage naturel, de la manière dont une personne ou une équipe de personnes pourrait répondre à une question. Elle aide les entreprises à réfléchir à un problème ou à une question complexe, par exemple, « Comment pourrions-nous améliorer ou optimiser X ? »
Application des technologies cognitives
L'analyse de la chaîne d'approvisionnement est également le fondement de l'application de technologies cognitives, telles que l'IA, au processus de la chaîne d'approvisionnement. Les technologies cognitives comprennent, raisonnent, apprennent et interagissent comme un être humain, mais avec une capacité et une vitesse énormes.
Cette forme évoluée de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement ouvre la voie à une nouvelle ère de son optimisation. Elle peut passer automatiquement au crible de grandes quantités de données pour permettre à une organisation d'améliorer ses prévisions, d'identifier les inefficacités, de répondre plus efficacement aux besoins des clients, de stimuler l'innovation et de favoriser et d'appliquer des idées novatrices.
L'analyse de la chaîne d'approvisionnement peut aider une organisation à prendre des décisions plus intelligentes, plus rapides et plus efficaces. Ses avantages sont les suivants :
Retour sur investissements significatif
Une récente enquête de Gartner a révélé que 29 % des organisations interrogées ont déclaré avoir atteint des niveaux élevés de retour sur investissements en utilisant l'analytique, contre seulement 4 % qui n'ont obtenu aucun retour sur investissement.
Mieux comprendre les risques
L'analyse de la chaîne d'approvisionnement peut identifier les risques connus et permettre de prédire les risques futurs en repérant les modèles et les tendances dans toute la chaîne d'approvisionnement.
Améliorer l'exactitude dans la planification
En analysant les données des clients, l'analyse de la chaîne d'approvisionnement peut aider une entreprise à mieux prévoir la demande future. Elle permet à une organisation de déterminer les produits à réduire lorsqu'ils deviennent moins rentables ou les besoins des clients après la commande initiale.
Réaliser la chaîne d'approvisionnement lean
Les entreprises peuvent utiliser l'analyse de la chaîne d'approvisionnement pour contrôler les entrepôts, les réponses des partenaires et les besoins des clients, afin de prendre des décisions mieux informées.
Préparer le futur
Les entreprises proposent désormais une analytique évoluée pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement. L'analytique évoluée peut traiter les données structurées et non structurées, afin de donner un avantage aux organisations en veillant à ce que les alertes arrivent à temps, afin qu'elles puissent prendre des décisions optimales. L'analytique évoluée peut également établir des corrélations et des modèles entre différentes sources, afin de fournir des alertes qui réduisent les risques à moindre coût et avec un impact moindre sur la durabilité.
À mesure que des technologies telles que l'IA se généralisent dans l'analyse de la chaîne d'approvisionnement, les entreprises pourraient voir une explosion d'autres avantages. Les informations qui n'étaient pas traitées auparavant en raison des limites de l'analyse des données en langage naturel peuvent désormais être analysées en temps réel. L'IA peut lire, comprendre et corréler rapidement et de manière exhaustive des données provenant de sources, de silos et de systèmes hétérogènes.
Elle peut ensuite fournir une analyse en temps réel basée sur l'interprétation des données. Les entreprises disposeront de renseignements beaucoup plus larges sur la chaîne d'approvisionnement. Elles peuvent devenir plus efficaces et éviter les perturbations, tout en soutenant de nouveaux modèles métier.
La chaîne d'approvisionnement est le « visage » le plus évident de l'entreprise pour les clients et les consommateurs. Plus une entreprise est en mesure d'exécuter une analyse de la chaîne d'approvisionnement, mieux elle protège sa réputation et sa durabilité à long terme.
Dans The Thinking Supply Chain, Simon Ellis d'IDC identifie les cinq « C » de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement du futur :
Les principales caractéristiques de l'optimisation d'une chaîne d'approvisionnement efficace sont les suivantes :
Connecté
Pouvoir accéder à des données non structurées issues des médias sociaux, à des données structurées issues de l'Internet des objets (IoT) et à des jeux de données plus classiques disponibles via les outils traditionnels d'intégration ERP et B2B.
Collaboration
L'amélioration de la collaboration avec les fournisseurs passe de plus en plus par l'utilisation de réseaux commerciaux basés sur le cloud pour permettre la collaboration et l'engagement multi-entreprises.
Cyber-sensibilisation
La chaîne d'approvisionnement doit renforcer ses systèmes contre les cyber-intrusions et les piratages, ce qui devrait être une préoccupation à l'échelle de l'entreprise.
Capacité cognitive
La plateforme d'IA devient la tour de contrôle de la chaîne d'approvisionnement moderne en rassemblant, coordonnant et conduisant les décisions et les actions dans la chaîne. La majeure partie de la chaîne d'approvisionnement est automatisée et apprend d'elle-même.
Complétude
Les fonctionnalités d'analytique doivent être adaptées aux données en temps réel. Les informations seront complètes et rapidement obtenues. Le temps d'attente est inacceptable dans la chaîne d'approvisionnement du futur.
Auparavant, l'analyse de la chaîne d'approvisionnement se limitait principalement à l'analyse statistique et aux indicateurs de performance quantifiables pour la planification et la prévision de la demande. Les données étaient stockées dans des feuilles de calcul provenant de différents participants dans la chaîne d'approvisionnement.
Dans les années 1990, les entreprises ont adopté l'échange de données informatisé (EDI) et les systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP) pour connecter et échanger des informations entre les partenaires de la chaîne d'approvisionnement. Ces systèmes facilitaient l'accès aux données à des fins d'analyse et permettaient aux entreprises de concevoir, de planifier et de prévoir.
Dans les années 2000, les entreprises ont commencé à se tourner vers les solutions logicielles d'aide à la décision et d'analytique prédictive. Ces solutions leur permettaient d'acquérir une connaissance plus approfondie des performances de leurs réseaux de chaînes d'approvisionnement, à prendre de meilleures décisions et à optimiser leurs réseaux.
Le défi actuel concerne la manière dont les entreprises peuvent utiliser au mieux les énormes quantités de données générées dans leurs réseaux de chaîne d'approvisionnement. En 2017, une chaîne d'approvisionnement type accédait à 50 fois plus de données que cinq ans auparavant.1 Toutefois, moins d'un quart de ces données sont analysées. En outre, si environ 20 % de toutes les données de la chaîne d'approvisionnement sont structurées et peuvent être facilement analysées, 80 % de ses données sont non structurées ou grises.2 Les organisations d'aujourd'hui recherchent les moyens d' analyser le plus efficacement possible ces données grises.
Des études indiquent que les technologies cognitives ou l'intelligence artificielle constituent la prochaine frontière de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement. Les solutions d'IA vont au-delà de la conservation de l'information et de l'automatisation des processus. Les logiciels d'IA peuvent réfléchir, raisonner et apprendre d'une manière similaire à celle des êtres humains. L'IA peut également traiter d'énormes quantités de données et d'informations, structurées et non structurées, et fournir des résumés et des analyses de ces informations en un instant.
IDC estime que d'ici 2020, 50 % de tous les logiciels d'entreprise intégreront des fonctions d'informatique cognitive.3 L'IA ne fournit pas seulement une plateforme permettant de corréler et d'interpréter puissamment des données provenant de différents systèmes et sources : elle permet également aux organisations d'analyser les données et les renseignements relatifs à la chaîne d'approvisionnement en temps réel. Couplées aux technologies blockchain émergentes, les entreprises du futur seront en mesure de prévoir et de prédire les événements de manière proactive.
L'analyse de la chaîne d'approvisionnement devenant si complexe, de nombreux types de logiciels ont été développés pour optimiser les performances de la chaîne d'approvisionnement. Les produits logiciels couvrent toute la gamme, de la fourniture d'informations précises et opportunes sur la chaîne d'approvisionnement au contrôle des ventes.
Par exemple, IBM a développé de nombreux logiciels pour accroître l'efficacité de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement, certains d'entre eux utilisant même des technologies d'IA. Grâce aux fonctionnalités de l'IA, les logiciels de chaîne d'approvisionnement peuvent réellement apprendre un flux de production en constante fluctuation et peuvent même anticiper la nécessité de changements.
Explorez les blogs d'IBM et les expériences réelles de clients démontrant l'impact de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement.
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Sources
1 “The Path to a Thinking Supply Chain,” Simon Ellis, John Santagate, IDC Technology Spotlight, août 2018.
2 “The AI journey: Artificial intelligence and the supply chain,” IBM Watson Supply Chain. (PDF, 1.94 MB)
3 “Creating a thinking supply chain for the cognitive era,” Matt McGovern, Watson Customer Engagement, 27 mars 2017.