Depuis 2020, le paysage mondial des chaînes d'approvisionnement est agité. Les perturbations sont de plus en plus fréquentes, pour des raisons diverses telles que les blocages COVID-19, les mauvaises perspectives économiques, les guerres et bien d'autres facteurs. Le coût de fonctionnement d'une chaîne d'approvisionnement a donc également augmenté. Il ne reste que quelques options aux entreprises pour sortir victorieuses de cette situation. L'une d'entre elles consiste à investir dans l'analyse de la chaîne d'approvisionnement. La chaîne d'approvisionnement génère des tonnes de données, ce qui pousse les entreprises à s'appuyer de plus en plus sur l'analyse pour mieux comprendre leur chaîne d'approvisionnement et trouver des domaines susceptibles d'être améliorés.
Mais pourquoi l'analyse de la chaîne d'approvisionnement est-elle importante ? Aujourd'hui, alors que le monde repose sur les données, l'analyse permet de comprendre les moindres détails de votre chaîne d'approvisionnement. La capacité à passer au crible de vastes quantités de données et à en extraire des informations utiles peut faire la différence entre gagner et simplement survivre.
3 raisons pour lesquelles l'analyse de la chaîne d'approvisionnement est essentielle à la réussite des entreprises
1. Prise de décision à partir de données :
La prise de décision basée sur l'intuition ou sur des données obsolètes peut conduire à des opportunités manquées ou à des erreurs coûteuses. L'analyse de la chaîne d'approvisionnement offre des informations en temps réel et exploitables, garantissant que chaque décision, de la gestion des stocks à la prévision de la demande, est informée, opportune et précise.
2. Optimisation de l'efficacité opérationnelle :
Les chaînes d'approvisionnement complexes présentent souvent des inefficacités cachées dans différentes fonctions. L'analyse permet de mettre en lumière ces domaines et d'identifier les points susceptibles d'être améliorés. En s'y attaquant, les entreprises peuvent réduire considérablement leurs coûts, améliorer les délais d'exécution et les flux entre les fournisseurs et les clients finaux.
3. Gestion proactive des risques :
Les incertitudes qui pèsent sur la chaîne d'approvisionnement mondiale n'ont jamais été aussi fortes, qu'il s'agisse de tensions géopolitiques ou d'événements imprévus. L'analyse de la chaîne d'approvisionnement aide les entreprises à anticiper et à se préparer aux perturbations, aux retards et aux défis. Les entreprises peuvent élaborer leur plan B à la volée lorsqu'elles sont confrontées à des perturbations et veiller à ce que l'impact sur l'activité soit minimal.
L'analyse de la chaîne d'approvisionnement ne se résume pas à un outil ou à un système particulier. Il s'agit plutôt d'une initiative stratégique pour une entreprise. De nombreuses entreprises ont investi de manière substantielle dans cette démarche et leurs investissements ont donné des résultats encourageants.
Examinons trois exemples concrets d'organisations qui ont exploité la puissance de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement.
UPS : Exploiter l'analyse prédictive pour la logistique
- Contexte : UPS, géant mondial de l'expédition, livre environ 21 millions de colis par jour, avec un pic pendant les périodes de pointe comme les fêtes de fin d'année en décembre.
- Défi : Jusqu'à présent, UPS s'appuyait sur des données historiques et des avis d'experts pour contrôler l'état des colis.
- Solution : UPS a mis en place l'outil Harmonized Enterprise Analytics Tool (HEAT), une plateforme de Business Intelligence alimentée par Google Cloud. Cet outil analyse les données relatives aux clients, aux opérations et à la planification, fournissant des mises à jour en temps réel sur chaque colis au sein du vaste réseau d'UPS.
- Impact : HEAT traite plus de 5,3 pétaoctets de données par semaine, en utilisant l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique et les prévisions avancées. Cela a révolutionné la planification, la gestion du réseau et le traitement des colis d'UPS.
- Principaux enseignements de Juan Perez, DSI d'UPS : La stratégie des données est un voyage permanent. L'amélioration et l'adaptation continues sont essentielles pour garder une longueur d'avance et répondre aux besoins de l'entreprise.
PepsiCo : Prévoir la disponibilité des produits grâce à l'analyse
- Contexte : PepsiCo, l'une des principales entreprises du secteur de l'alimentation et des boissons, a été confrontée à des problèmes de rupture de stock rapide de certains produits lors des premiers jours de la pandémie.
- Défi : Prévoir la disponibilité des produits et s'assurer que les détaillants sont alertés en cas de réapprovisionnement.
- Solution : La plateforme d'intelligence commerciale de PepsiCo a été développée pour automatiser les opérations. La plateforme prédit les ruptures de stock potentielles en fusionnant les données des détaillants avec les informations de la chaîne d'approvisionnement de PepsiCo et déclenche des réapprovisionnements en temps voulu.
- Impact : Cette approche ciblée des ruptures de stock a permis de s'assurer que les produits étaient disponibles pour répondre à l'augmentation soudaine de la demande.
- Conseil de Jason Fertel, responsable de l'ingénierie du commerce électronique chez PepsiCo : concentrez-vous sur des défis commerciaux spécifiques et recherchez des utilisateurs enthousiastes pour vos projets.
Pfizer : Transformation numérique pour une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement
- Contexte : Pfizer, un géant pharmaceutique, avait la tâche monumentale de fabriquer et de distribuer le vaccin Pfizer-BioNTech Covid-19 dans le monde entier.
- Défi : Assurer une fabrication efficace et un approvisionnement ininterrompu du vaccin.
- Solution : Pfizer a mis en place le centre d'opérations numériques (DOC) Global Supply. Ce "cockpit" offre une vue consolidée des données relatives aux performances de fabrication et d'approvisionnement.
- Impact : Avec le DOC, Pfizer a identifié des moyens de réduire jusqu'à 10 % la durée du cycle dans des secteurs de fabrication spécifiques. Cela a permis d'assurer un approvisionnement régulier en médicaments essentiels, y compris le vaccin Covid-19.
- Point de vue de Lidia Fonseca, vice-présidente exécutive de Pfizer, et CDTO : Le DOC a transformé la collaboration et la prise de décision au sein des équipes de fabrication. Les outils prédictifs leur ont permis de prévoir les problèmes potentiels et de procéder à des ajustements en temps réel.
Ces études de cas mettent en évidence le pouvoir de transformation de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement. En convertissant les données en informations exploitables, les entreprises peuvent relever de multiples défis connus et inconnus, optimiser leurs opérations et rester en tête dans le paysage concurrentiel.
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