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

L’analyse représente la capacité de prendre des décisions fondées sur des données, basées sur un résumé de données pertinent et fiable, souvent en utilisant la visualisation sous forme de graphiques ou de tableaux.

Voici les différents types d’analyses de la chaîne d’approvisionnement :

Offre de la visibilité et une source d’information unique sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, pour les systèmes et les données internes et externes.

Aide une entreprise à comprendre le résultat ou le scénario futur le plus probable et ses implications commerciales. Ainsi, en utilisant l’analyse prédictive, vous pouvez projeter et atténuer les perturbations et les risques.

Permet aux entreprises de résoudre leurs problèmes et de collaborer pour une valeur commerciale maximale. Aide les entreprises à collaborer avec leurs partenaires logistiques afin de réduire le temps et les efforts nécessaires pour atténuer les perturbations.

Aide les entreprises à répondre à des questions complexes en langage naturel, comme une personne ou une équipe pourrait répondre à une question. Cela aide les entreprises à réfléchir à un problème ou à une question complexe, du type « Comment pourrions-nous améliorer ou optimiser X ? »

L’analyse de la chaîne d’approvisionnement est également le fondement de l’application des technologies cognitives, telles que l’IA, à la chaîne d’approvisionnement. Les technologies cognitives comprennent, raisonnent, apprennent et interagissent comme un être humain, mais avec une capacité et une vitesse supérieures.

Cette forme avancée d’analyse de la chaîne d’approvisionnement ouvre une nouvelle ère en matière d’optimisation. Elle permet en effet de passer automatiquement au crible de grandes quantités de données afin d’aider une entreprise à améliorer ses prévisions, à identifier les inefficacités, à mieux répondre aux besoins des clients, à stimuler l’innovation et à poursuivre des idées novatrices.

L’analyse de la chaîne d’approvisionnement peut aider une entreprise à prendre des décisions plus judicieuses, plus rapides et plus efficaces. Parmi les avantages, on peut citer :

Accédez à des données complètes pour bénéficier d’une approche de planification intégrée continue et d’une visibilité en temps réel sur les données disparates, favorisant l’efficacité opérationnelle et l’exploitabilité des informations.

L’analyse de la chaîne d’approvisionnement peut identifier les risques connus et contribuer à prévoir les risques futurs en repérant les modèles et les tendances tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

En analysant les données clients, l’analyse de la chaîne d’approvisionnement peut aider une entreprise à mieux anticiper la demande future. Elle permet de déterminer les produits à minimiser lorsqu’ils deviennent moins rentables ou de comprendre les besoins des clients après la commande initiale.

Les entreprises peuvent utiliser l’analyse de la chaîne d’approvisionnement pour surveiller les entrepôts, les réponses des partenaires et les besoins des clients afin de prendre des décisions plus éclairées.

Les entreprises proposent désormais des analyses avancées pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Ces analyses peuvent traiter des données structurées et non structurées afin de donner un avantage aux entreprises en s’assurant que les alertes arrivent à temps, de sorte qu’elles puissent prendre des décisions optimales. Elles permettent également d’établir des corrélations et des modèles entre différentes sources afin de générer des alertes qui minimisent les risques, à moindre coût et avec moins d’impact sur la durabilité.

À mesure que les technologies telles que l’IA deviennent plus courantes dans l’analyse de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises peuvent en tirer encore plus d’avantages. Les informations qui n’ont pas été traitées précédemment en raison des limites de l’analyse des données en langage naturel peuvent désormais être analysées en temps réel. L’IA peut rapidement et de manière exhaustive lire, comprendre et corréler les données provenant de sources, de silos et de systèmes disparates.

Elles peuvent ensuite fournir une analyse en temps réel basée sur l’interprétation des données. Les entreprises disposeront d’une connaissance beaucoup plus large de la chaîne d’approvisionnement. Elles pourront gagner en efficacité et éviter les perturbations, tout en soutenant de nouveaux modèles commerciaux.

La chaîne d’approvisionnement est le « visage » le plus évident de l’entreprise pour les clients et les consommateurs. Plus la chaîne d’approvisionnement est analysée de façon efficace, mieux elle protège la réputation et la viabilité à long terme de l’entreprise.

Dans The Thinking Supply Chain, Simon Ellis d’IDC identifie les cinq « C » d’une analyse efficace de la chaîne d’approvisionnement du futur :

Principales caractéristiques d’une optimisation efficace de la chaîne d’approvisionnement :

Auparavant, l’analyse de la chaîne d’approvisionnement se limitait principalement à l’analyse 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 au sein de la chaîne d’approvisionnement.

Dans les années 1990, les entreprises ont adopté des systèmes d’échange de données informatisé (EDI) et de planification des ressources d’entreprise (ERP) pour connecter les partenaires de la chaîne d’approvisionnement et permettre l’échange d’informations entre eux. Ces systèmes ont facilité l’accès aux données pour l’analyse et aident les entreprises à concevoir, planifier et prévoir.

Dans les années 2000, les entreprises commencent à se tourner vers des solutions logicielles de business intelligence et d’analyse prédictive. Ces solutions ont permis aux entreprises d’acquérir une connaissance plus approfondie des performances des réseaux de leur chaîne d’approvisionnement afin de prendre de meilleures décisions et d’optimiser leurs réseaux.

Aujourd’hui, le défi pour les entreprises consiste à exploiter au mieux les énormes quantités de données générées par les réseaux de leur chaîne d’approvisionnement. En 2017 déjà, une chaîne d’approvisionnement typique accédait à 50 fois plus de données que cinq ans auparavant.¹ Cependant, moins d’un quart de ces données étaient analysées. De plus, alors qu’environ 20 % des données de la chaîne d’approvisionnement sont structurées et peuvent être facilement analysées, 80 % des données de la chaîne d’approvisionnement sont des données non structurées ou des dark data.² Les entreprises d’aujourd’hui recherchent des moyens d’analyser au mieux ces dark data.

Les études indiquent que les technologies cognitives ou l’intelligence artificielle représentent la prochaine frontière dans l’analyse de la chaîne d’approvisionnement. Les solutions d’IA vont au-delà de la conservation des informations et de l’automatisation des processus. Les logiciels d’IA peuvent penser, raisonner et apprendre de la même manière qu’un être humain. L’IA peut également traiter d’énormes quantités de données et d’informations, à la fois des données structurées et des données non structurées, et fournir des résumés et des analyses de ces informations en un instant.

D’après IDC, d’ici 2020, 50 % de tous les logiciels métier intégreront des fonctions d’informatique cognitive.³ L’IA n’est pas seulement une puissante plateforme permettant de corréler et d’interpréter des données de plusieurs sources et systèmes : elle permet aux entreprises d’analyser les données et les connaissances de la chaîne d’approvisionnement en temps réel. Grâce aux technologies blockchain émergentes, les entreprises seront à l’avenir en mesure de prévoir et de prédire les événements de manière proactive.

La chaîne d’approvisionnement se compliquant toujours plus, de nombreux types de produits logiciels ont été développés pour optimiser la performance de la chaîne d’approvisionnement. Ces derniers permettent aussi bien la fourniture d’informations précises et opportunes sur la chaîne d’approvisionnement que la surveillance des ventes.

IBM a par exemple développé de nombreux produits logiciels pour améliorer l’efficacité de l’analyse de la chaîne d’approvisionnement, certains utilisant même des technologies d’IA. Grâce aux capacités d’IA, les logiciels de chaîne d’approvisionnement peuvent réellement apprendre un flux de production qui fluctue en permanence et peuvent même anticiper les besoins en matière de changements.

Découvrez une expérience client réelle démontrant l’impact de l’analyse sur la chaîne d’approvisionnement

FleetPride s’est associée à Cresco International pour déployer les solutions d’analyses descriptives, prédictives et prescriptives d’IBM afin de fournir aux responsables de sa chaîne d’approvisionnement des informations qui changent la donne.