Après le COVID-19, les entreprises doivent relever le défi de rendre leurs chaînes d'approvisionnement plus rentables et plus flexibles. Les opérations de la chaîne d'approvisionnement représentant environ 70 % du coût de revient, toute action sérieuse visant à réduire les coûts peut se traduire par des économies substantielles. Dans ce contexte, le rôle de l'analyse des données dans la réduction des coûts et le fonctionnement durable devient de plus en plus important.

L'analyse des données est essentielle pour identifier les bases opérationnelles des chaînes d'approvisionnement, permettre des simulations et des scénarios de simulation, développer la collaboration au sein de l'entreprise et avec les partenaires externes, et bien plus encore. Comme le dit le célèbre dicton, si vous ne pouvez pas mesurer, vous ne pouvez pas améliorer. L'analyse des données permet de mieux comprendre les différents aspects de la chaîne d'approvisionnement et d'identifier les possibilités de réduction des coûts.

Comment mettre en place une fonction d'analyse robuste ?

Le développement d'une base d'analyse de données est essentiel pour améliorer les capacités de la chaîne d'approvisionnement. Il s'agit d'intégrer les données de base, telles que les données sur les matériaux, les fournisseurs et les clients, et les données transactionnelles, telles que les données provenant des systèmes ERP. Cette combinaison permet à l'entreprise de construire un écosystème avec une approche proactive pour identifier les domaines d'amélioration à travers la chaîne d'approvisionnement.

Commencer par de petites actions ciblées

Commencez par sélectionner les domaines de la chaîne d'approvisionnement qui en ont le plus besoin ou qui offrent le meilleur retour sur investissement. Cette sélection doit se fonder sur des analyses qualitatives et quantitatives, telles que l'exploitation des données ERP existantes et la conduite d'entretiens avec les parties prenantes. Des outils de diagnosticv fournis par des conseillers de confiance peuvent également aider à identifier les domaines susceptibles d'être améliorés.

5 domaines d'action clés

Bien que chaque entreprise ait des besoins qui lui sont propres et, par conséquent, une combinaison éventuellement différente des éléments mentionnés dans les domaines d'action, voici cinq des éléments les plus courants :

1. Complexité du portefeuille : Simplifiez votre portefeuille de produits en normalisant les produits et les composants, en réduisant le nombre d'UGS et en rationalisant les variations de produits. Effectuez une analyse coûts-avantages du maintien d'une UGS dans le portefeuille, notamment en ce qui concerne les coûts de possession des stocks.
2. Stratégie d'approvisionnement : La rationalisation des UGS permet également de rationaliser les fournisseurs. Toutefois, la rationalisation ne doit pas être le seul objectif de la stratégie d'approvisionnement ; elle doit également se concentrer sur la gestion des risques liés aux fournisseurs et sur l'optimisation des dépenses en matériaux.
3. Synchronisation de la planification : Utiliser l'analyse dans la prévision et la planification de la demande pour équilibrer efficacement l'offre et les stocks. Cette synchronisation peut permettre de réaliser des économies en très peu de temps, principalement en réduisant les coûts des stocks.
4. Stratégie en matière d'empreinte et de réseau : Réévaluez l'empreinte de vos centres de fabrication et de distribution afin d'améliorer la rapidité des livraisons et de réduire les coûts liés à l'expédition et à la distribution.
5. Considérations relatives au marché de l'après-vente : Appliquer des stratégies de réduction des coûts dans la gestion des pièces détachées, y compris l'optimisation du réseau de distribution. Les informations issues de la planification permettent également de comprendre les produits qui ont été progressivement retirés du marché. Cela permet de préparer la planification des pièces de rechange et d'éviter l'obsolescence.

Défis liés au développement des capacités d'analyse

Lorsque les entreprises commencent à intégrer l'analyse des données dans leurs opérations de chaîne d'approvisionnement, elles se heurtent souvent à une série de difficultés. Ces obstacles, bien qu'importants, peuvent être gérés grâce à une approche stratégique.

1. Qualité et intégration des données :

L'un des principaux défis consiste à garantir la qualité et la cohérence des données. De nombreuses entreprises sont confrontées à des données manquantes, cloisonnées, obsolètes ou inexactes. L'intégration de données provenant de diverses sources dans une plateforme analytique unifiée est cruciale mais complexe. Cela implique d'aligner des données provenant de systèmes disparates, ce qui peut s'avérer techniquement difficile et prendre du temps.

2. Construire le bon ensemble de compétences :

Le manque de compétences internes en matière d'analyse est un autre obstacle courant. Il est essentiel de développer ou d'acquérir les talents adéquats pour manipuler des outils de données sophistiqués et interpréter les résultats.

Une formation et un développement continus sont nécessaires pour que l'équipe reste au fait des dernières tendances et technologies en matière d'analyse.

3. Investissement et adoption des technologies :

Investir dans les bons outils et technologies d'analyse nécessite des capitaux importants. Malgré cela, dans une récente enquête de Gartner, les CSCO du monde entier ont mentionné l'analyse avancée parmi les deux principaux investissements technologiques émergents, seuls 9 % d'entre eux n'ayant pas l'intention d'investir.

Parallèlement à l'investissement, l'adoption de ces technologies dans les systèmes et processus existants peut se heurter à la résistance des employés habitués aux méthodes traditionnelles.

4. Questions relatives à la sécurité des données :

Les problèmes de sécurité des données et de protection de la vie privée s'accentuent avec l'augmentation de l'utilisation des données. Il est primordial de veiller à ce que les données sensibles de la chaîne d'approvisionnement soient protégées contre les violations. La conformité avec les réglementations en matière de protection des données ajoute une complexité supplémentaire à la gestion de l'analyse des données.

5. Changement culturel vers une prise de décision fondée sur les données :

Le passage à une culture axée sur les données nécessite un changement d'état d'esprit à tous les niveaux de l'organisation. Il s'agit de favoriser une culture où les décisions sont basées sur des données plutôt que sur l'intuition.

Malgré ces défis, une chaîne d'approvisionnement plus flexible et plus rentable grâce à l'analyse des données est possible avec une approche planifiée et progressive. Avec l'engagement des dirigeants et les bonnes stratégies, les entreprises peuvent surmonter ces obstacles et exploiter tout le potentiel de l'analyse des données dans leurs opérations de chaîne d'approvisionnement.

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