Bien qu'elle soit précieuse pour les opérations, la visibilité de la chaîne d'approvisionnement (VCA) a souvent été reléguée au second plan pour la plupart des entreprises. Toutefois, depuis la pandémie et les événements de type "cygne noir" qui l'ont rapidement suivie, la visibilité de la chaîne d'approvisionnement est de plus en plus considérée comme essentielle pour construire une chaîne d'approvisionnement résiliente.
La visibilité de bout en bout est cruciale pour les entreprises qui cherchent à automatiser leurs chaînes d'approvisionnement, à fidéliser leurs clients et à réduire leurs coûts. La visibilité de bout en bout des chaînes d'approvisionnement peut transformer les PME et leur fournir une feuille de route pour débloquer la prochaine phase de croissance et les aider à devenir des leaders sur le marché. Cependant, ce n'est pas simple. Une mise en œuvre réussie de la visibilité de bout en bout comporte son lot de défis dont les entreprises doivent être conscientes et qu'elles doivent préparer à l'avance lors de l'élaboration de la feuille de route de la stratégie de la chaîne d'approvisionnement.
Nous examinons ici les défis à relever pour parvenir à une visibilité de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement, ainsi que les meilleures pratiques pour les surmonter. La qualité des données permet aux utilisateurs professionnels de faire confiance aux outils d'analyse et de prendre des décisions fondées sur des données, ce qui est essentiel pour une visibilité de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement efficace. Nous aborderons tous les défis, qu'ils soient liés à la technologie, aux données ou même à la collaboration des équipes, qui ont un impact sur la visibilité de la chaîne d'approvisionnement.
Pourquoi la visibilité de la chaîne d'approvisionnement est-elle importante ?
Avant de nous pencher sur les défis à relever, commençons par expliquer pourquoi la visibilité de la chaîne d'approvisionnement est essentielle à la réussite des entreprises. La visibilité de la chaîne d'approvisionnement consiste à surveiller tous les mouvements de la chaîne d'approvisionnement, depuis l'achat des matières premières jusqu'à la livraison au client. Les entreprises peuvent accéder aux données de la chaîne d'approvisionnement en temps réel afin de pouvoir :
- Réagir plus rapidement aux perturbations.
- Prendre des décisions éclairées, fondées sur des données.
- Gérer plus efficacement les commandes, la planification, les achats, la production et les stocks. Supprimer ou réduire les activités sans valeur ajoutée (NVA).
- Améliorer la collaboration au sein de la chaîne d'approvisionnement avec les fournisseurs, les clients et les partenaires clés.
- Améliorer la satisfaction des clients en leur fournissant des informations précises et en temps voulu.
En exploitant les données, les entreprises peuvent obtenir une vue d'ensemble des processus de leur chaîne d'approvisionnement, ce qui améliore la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
Malgré ces avantages, il n'est pas facile d'assurer la visibilité de la chaîne d'approvisionnement. Examinons ces défis en détail.
7 Défis de la chaîne d'approvisionnement en matière de visibilité
1. Le défi de l'intégration des données
L'unification des informations de la chaîne d'approvisionnement est un défi majeur pour la visibilité de la chaîne d'approvisionnement. La raison en est qu'au fil des ans, les différentes fonctions de la chaîne d'approvisionnement ont leur propre ensemble de solutions spécialisées mais disparates. Les progiciels de gestion intégrés (ERP), les systèmes de gestion d'entrepôt (WMS) et les systèmes de gestion des transports (TMS) sont généralement cloisonnés dans les organisations, ce qui crée des difficultés considérables lorsqu'il s'agit de les intégrer de manière transparente. Il est extrêmement difficile de réaliser une intégration qui permette le partage d'informations en temps réel.
2. Manque de données en temps réel
Cela nous amène à notre prochain défi, à savoir l'obtention d'informations en temps réel. La visibilité de la chaîne d'approvisionnement ne vaut que ce que valent les données qui la sous-tendent. De nombreuses entreprises essaient encore de gérer leur chaîne d'approvisionnement avec le bon vieil Excel et quelques macros fantaisistes. Cela complique la vie des planificateurs de la chaîne d'approvisionnement, qui sont toujours en retard par rapport à la situation réelle. Ils sont confrontés à des données obsolètes ou incomplètes qui les empêchent de prendre des décisions en temps voulu. Sans données en temps réel, les entreprises sont confrontées à des retards dans l'identification de problèmes tels que les ruptures de stock, les retards d'expédition ou les arrêts de production, ce qui entraîne de multiples reprises, une augmentation des coûts et l'insatisfaction des clients.
3. Visibilité pour la collaboration avec les partenaires extérieurs
Les chaînes d'approvisionnement dépassent souvent les activités internes pour s'étendre à de multiples tiers, tels que les fournisseurs, les prestataires de services logistiques tiers (3PL), les partenaires de transport et les fabricants sous contrat. Il peut être difficile de suivre tous ces partenaires externes et de les amener à partager rapidement nos mises à jour en raison de capacités technologiques incohérentes, d'objectifs mal alignés ou même d'une mauvaise gestion des données. Et le manque de visibilité avec les partenaires de la chaîne d'approvisionnement peut souvent conduire à des mises à jour incohérentes ou incorrectes. Quelques erreurs de ce type chaque mois peuvent faire grimper considérablement les coûts de la chaîne d'approvisionnement et diminuer la confiance dans la chaîne de valeur.
4. Mauvaise qualité des données
Les entreprises peuvent être confrontées à la fatigue de la qualité des données à mesure qu'elles recueillent davantage de données provenant de sources multiples. Si la qualité des données est incohérente, inexacte ou non pertinente, cela peut souvent conduire à des sorties de données confuses et à une mauvaise prise de décision. Même si les grandes entreprises disposent d'équipes dédiées à la gestion des données de référence (MDM), il n'est pas facile pour elles non plus de maintenir un flux d'informations en temps réel. Les problèmes de mauvaise qualité des données peuvent inclure des points de données manquants, comme l'absence de demande historique pour quelques produits, des nomenclatures inexactes ou des calculs de coûts incorrects. Les méthodes de collecte de données éthiques sont essentielles pour résoudre les problèmes de partialité, d'équité et de transparence.
5. Gérer efficacement la confidentialité des données
Dans les secteurs soumis à des exigences réglementaires strictes, tels que l' industrie pharmaceutique, l'industrie alimentaire et l'industrie des dispositifs médicaux, les problèmes de conformité et de confidentialité des données peuvent limiter le degré de visibilité que les entreprises sont prêtes à atteindre. Les entreprises peuvent hésiter à partager des informations sensibles avec des fournisseurs ou des prestataires de services logistiques par crainte d'une violation des données ou d'un non-respect des réglementations sectorielles. La confidentialité des données est liée aux différents rôles, et il peut être difficile de donner à chaque personne l'accès adéquat en fonction des exigences de son travail. Les contrôles d'accès peuvent nuire à la visibilité et à l'efficacité des opérations s'ils sont inefficaces.
Par exemple, la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (California Consumer Privacy Act - CCPA) a accru la demande du public pour des données précises sur les clients et a imposé aux organisations des responsabilités importantes en matière de gestion des informations personnelles. Le traitement des données confidentielles, y compris les données financières et la propriété intellectuelle, est essentiel pour se conformer aux normes réglementaires et garantir la sécurité. Des pratiques solides en matière de données sont nécessaires pour gérer des données de haute qualité et garantir la conformité avec les réglementations légales. Les réglementations relatives à la confidentialité des données dictent la manière dont les données personnelles et sensibles sont collectées, partagées et utilisées, et ne sont pas uniquement axées sur la protection contre les pirates informatiques.
La protection des données implique un cadre technique pour le traitement et la sécurité appropriés des données sensibles, sous l'impulsion de lois telles que le GDPR et le CCPA. La gestion sécurisée des données financières est cruciale pour répondre aux exigences réglementaires et protéger la confidentialité. En Europe, le règlement général sur la protection des données (RGPD) a eu un impact significatif sur les pratiques en matière de confidentialité des données, renforçant la demande du public pour des dossiers clients précis. Les données sensibles jouent un rôle essentiel dans la compréhension de la confidentialité et de la protection des données, soulignant leur importance pour la conformité aux réglementations et la protection contre les accès non autorisés ou les violations.
6. Obsolescence des systèmes
Avec le temps, la technologie devenant plus avancée, les entreprises qui ne mettent pas à jour leurs solutions de chaîne d'approvisionnement entrent souvent dans la phase d'obsolescence du système. Dans ce cas, bien que les systèmes existent dans l'entreprise, leur efficacité est remise en question. Ces systèmes ralentissent plutôt le processus et entravent la visibilité qui est nécessaire et attendue des solutions numériques de chaîne d'approvisionnement.
7. Coûts élevés de la mise en œuvre des technologies
Les avantages de la visibilité de la chaîne d'approvisionnement sont considérables, mais la technologie nécessaire pour réaliser une visibilité de bout en bout et obtenir des informations en temps réel peut être coûteuse ou hors budget, en particulier pour les PME. Les entreprises évitent d'investir dans des dispositifs IoT, des analyses basées sur l'IA et des plateformes cloud en raison d'un investissement initial élevé et de coûts de maintenance importants.
10 étapes pour surmonter les difficultés liées à la visibilité de la chaîne d'approvisionnement
Ainsi, bien que nous ayons discuté des défis en détail, ce qui est encore plus important, c'est la capacité et l'approche pour les surmonter rapidement et efficacement. Voici 10 façons de s'assurer que les obstacles majeurs et courants à la réalisation du SCV sont couverts.
- Intégrer les systèmes: La première étape du voyage SCV consiste à briser les silos en intégrant tous les systèmes pertinents (ERP, WMS, TMS, etc.) dans une plateforme unifiée. Mettez en œuvre des solutions basées sur le cloud qui permettent un partage transparent des données entre les départements et les partenaires.
- Investir dans la normalisation des données: Les données provenant de différents systèmes ont souvent des formats incohérents, ce qui est source d'erreurs et d'inefficacité. La normalisation des données sur toutes les plateformes est essentielle pour assurer une intégration harmonieuse. Mettez en œuvre des solutions qui garantissent des formats de données cohérents, une meilleure intégration et une réduction du risque d'erreurs.
- Exploiter les plateformes de données en temps réel: Investissez dans des plateformes de données en temps réel qui s'intègrent à vos systèmes de chaîne d'approvisionnement. C'est la première étape pour obtenir des informations et des connaissances en temps réel. Ces plateformes consolident les données provenant de sources multiples, notamment les itinéraires de transport, les niveaux de stocks, les capteurs physiques et les partenaires de la chaîne d'approvisionnement tels que les fournisseurs, ce qui permet d'obtenir une vue d'ensemble de la chaîne d'approvisionnement. L'exploitation des données de ces plateformes améliore la prise de décisions stratégiques, l'efficacité opérationnelle et la satisfaction des clients.
- Établir des plates-formes de collaboration: La visibilité de la chaîne d'approvisionnement ne peut être obtenue sans une collaboration avec d'autres partenaires. Créez des plateformes qui permettent une communication sécurisée et transparente entre toutes les parties prenantes de la chaîne d'approvisionnement. Les portails de fournisseurs, par exemple, peuvent aider les fournisseurs à partager des informations essentielles sur les niveaux de stocks, l'état des commandes et le suivi des expéditions.
- Élaborer une stratégie de gouvernance des données: Lors de la mise en place des plateformes de collaboration, il convient d'élaborer des politiques claires afin de s'assurer que les données sont correctement gérées tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Désignez des responsables des données chargés de veiller à l'exactitude, à la qualité et à l'intégrité des données à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement. Des pratiques robustes en matière de données sont essentielles pour se conformer aux réglementations légales et améliorer la qualité de la prise de décision.
- Adopter une approche de mise en œuvre progressive pour gérer les coûts: Commencez par mettre en œuvre des outils de visibilité dans les domaines les plus critiques de votre chaîne d'approvisionnement. Cette approche progressive permet aux entreprises de gérer les coûts plus efficacement tout en démontrant le retour sur investissement des technologies SCV. Au fur et à mesure que les gains initiaux sont réalisés, les entreprises peuvent réinvestir dans l'extension des solutions de visibilité.
- Utiliser des solutions rentables basées sur l'informatique en nuage: Les plateformes de chaîne d'approvisionnement basées sur l'informatique dématérialisée offrent des coûts initiaux moins élevés et des solutions rapidement évolutives pour la mise en place d'une chaîne d'approvisionnement. Le modèle "pay-as-you-go" de certaines de ces solutions permet aux entreprises d'ajuster leurs besoins technologiques sans avoir à supporter le poids d'un lourd investissement en capital.
- Se concentrer sur le retour sur investissement et les gains d'efficacité: Pour justifier l'investissement dans des outils de visibilité, calculez le retour sur investissement potentiel en identifiant les domaines dans lesquels la visibilité peut réduire les coûts, minimiser les risques ou améliorer l'efficacité opérationnelle. La présentation d'un cas clair de ROI peut aider à obtenir l'adhésion de la direction.
- Investir dans des plateformes sécurisées et conformes: La sécurité des données doit être la priorité absolue lors de la mise en place d'un SCV. Utilisez des plateformes qui respectent les normes de conformité nécessaires à votre secteur, telles que les réglementations CCPA, GDPR, HIPAA ou FDA. Ces plateformes doivent être dotées de mesures robustes de cryptage des données et de confidentialité afin de protéger toutes les informations sensibles.
- Mettre en place des contrôles d'accès basés sur les rôles: Pour maintenir la sécurité des données, utilisez des contrôles d'accès basés sur les rôles qui limitent la visualisation ou la modification de données spécifiques par les utilisateurs. Cela permet de s'assurer que seules les personnes autorisées ont accès aux informations sensibles.
Construire des chaînes d'approvisionnement résilientes et transparentes avec Holocene
La visibilité de la chaîne d'approvisionnement est un défi, mais elle peut être atteinte avec les bonnes stratégies et technologies. De l'intégration des systèmes à la collaboration avec les fournisseurs et à l' analyse avancée des données, les entreprises qui se concentrent sur la visibilité de la chaîne d'approvisionnement peuvent réduire les coûts et les risques et offrir de meilleures expériences aux clients. En outre, la protection des données est cruciale pour construire des chaînes d'approvisionnement résilientes, assurer la conformité avec des réglementations telles que le GDPR et le CCPA, et sauvegarder les informations sensibles.
Chez Holocene, nous aidons les entreprises à résoudre leurs problèmes de visibilité grâce à des solutions personnalisées pour la chaîne d'approvisionnement. Nos technologies permettent aux entreprises de libérer les chaînes d'approvisionnement grâce à la visibilité, à l'analyse prédictive et à la collaboration.
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