L’utilisation des données au sein de la supply chain est aujourd’hui un sujet central. Face à une demande toujours plus forte, exigeante et imprévisible, la logistique est souvent mise à rude épreuve.
Les récents événements l’illustrent parfaitement : la crise du Covid-19 et le confinement ont fait exploser les ventes en ligne de manière brutale. Un véritable défi pour les acteurs du e-commerce, qui ont dû s’adapter à des variations de flux rapides, du côté des fournisseurs comme des clients.
Dans ce contexte, l’usage de la data constitue un atout très précieux.
Pourquoi exploiter la data de votre supply chain ?
Anticiper les besoins d’approvisionnement
Avec la data, il devient possible de prévoir la demande. Un véritable rêve pour n’importe quel responsable de supply chain !
Les besoins des clients à court et moyen termes peuvent être anticipés en analysant un certain nombre d’informations :
- Les chiffres de vente
- La saisonnalité des produits
- La zone géographique
- Les signaux émis par les utilisateurs sur les réseaux sociaux, les forums…
À partir de tout cela (et d’autres facteurs spécifiques au secteur d’activité de l’entreprise), il est possible d’affiner considérablement les prévisions de vente, et donc d’estimer très justement la durée de vie de chaque produit.
Par ailleurs, les données permettent d’optimiser les commandes auprès des fournisseurs en évaluant mieux leur conformité et leur qualité. Il est également possible de grouper les achats de manière plus pertinente et rentable.
Limiter le risque de rupture de stock
Le pouvoir prédictif de la data permet non seulement d’affiner le pilotage des ventes, mais aussi d’améliorer considérablement la gestion des stocks.
Avoir le bon produit au bon endroit, en quantité suffisante : l’enjeu est de taille. S’il y en a trop, un risque de saturation des entrepôts émerge (et donc un coût de stockage élevé). S’il n’y en a pas assez, c’est la rupture de stock qui menace…
Des risques qui peuvent être largement limités grâce à l’étude de certaines données :
- La prédiction de la demande permet d’estimer la quantité de produits à posséder, pour une période donnée.
- L’étude de facteurs extérieurs, comme ceux qui impactent les délais de transit (conditions météorologiques, perturbations du trafic routier) ou encore les problèmes d’approvisionnement en matières premières.
La data est donc très utile pour maintenir un taux de rotation des stocks optimal et, au bout du compte, garantir la satisfaction du client en évitant toute rupture.
Mieux gérer les ressources humaines en entrepôt
Dans les entrepôts, la gestion des ressources humaines est un autre point crucial. Principal enjeu : éviter les situations de sous-effectif ou de sur-effectif.
Il est donc nécessaire d’anticiper les volumes de marchandises à expédier à court et moyen termes, afin de planifier et d’organiser le travail des équipes, et ainsi d’améliorer le rendement. Avec l’intelligence artificielle, par exemple, il est possible de répartir automatiquement les tâches en fonction des besoins du moment.
Ainsi, différents paramètres doivent être surveillés attentivement :
- Hausse ou baisse des ventes
- Délais d’approvisionnement
- Lancement d’un nouveau produit…
Si l’un d’entre eux évolue, la supply chain peut s’adapter instantanément. On pourra ainsi faire appel à l’intérim pour augmenter temporairement sa main-d’œuvre, adapter les transports, mettre en place des équipements spécifiques pour assurer la réception des marchandises… Tout cela grâce aux prédictions offertes par les données.
Détecter plus rapidement les anomalies
Améliorer la performance de la supply chain, c’est aussi diminuer la présence d’anomalies. Pour cela, il est nécessaire de détecter les problèmes le plus tôt possible, mais aussi de les diagnostiquer rapidement. Les pistes d’amélioration qui en ressortent pourront ainsi être suivies dès les prochaines commandes. Certaines technologies d’analyse visuelle permettent notamment d’inspecter les marchandises arrivant dans les entrepôts, afin d’évaluer leur conformité. Les articles défectueux peuvent ainsi être isolés très efficacement.
Mais, plutôt que de détecter les anomalies, il est possible d’aller encore plus loin en les anticipant. Avec un savant mélange de data et d’IoT (Internet of Things), on peut mettre en place une véritable maintenance prédictive. Des capteurs et autres objets connectés permettent de contrôler en temps réel les processus, tout au long de la supply chain. Les éventuels défauts ou panne peuvent donc être évités avant qu’il ne soit trop tard.
Optimiser les tournées de livraison
Nous voilà maintenant au bout de la chaîne logistique : une étape qu’il ne faut en aucun cas négliger !
En effet, la livraison a une importance particulière, notamment pour la satisfaction client. Le transporteur doit ainsi répondre à plusieurs exigences :
- Respecter les délais de livraison
- Garantir que le produit est en parfait été une fois acheminé
- Livrer le bon produit, à la bonne personne, au bon endroit…
À cet effet, les données peuvent être exploitées pour optimiser les tournées de livraison (en fonction, par exemple, des perturbations routières), mais aussi aider l’entreprise à choisir les transporteurs les plus adaptés. Coût de la livraison, capacité à transporter des produits spécifiques, respect de normes particulières, exigences au niveau du conditionnement… Autant de critères qui peuvent être facilement examinés et comparés grâce à la data.
À lire : La Data au service d’une Supply chain agile
Les données essentielles de votre supply chain
Nous l’avons vu : la data de votre supply chain est une vraie mine d’or. Mais quelles sont les données à collecter en priorité ?
On peut distinguer plusieurs catégories de données inhérentes à la supply chain :
- Produits : prix, marque, durée de vie, saisonnalité…
- Fournisseurs : conditions d’achat, délais de livraison, remises et gestes commerciaux, catalogue…
- Clients : fidélité, préférences, contrats…
- Mouvements : stock, commandes, ventes, inventaires…
- Réseau logistique : entrepôts, magasins, flotte de véhicules…
À cela peuvent s’ajouter une multitude de données externes, qu’elles soient démographiques, économiques, politiques, environnementales… En fonction de votre secteur d’activité et de votre clientèle, de nombreux facteurs peuvent avoir un impact direct sur votre supply chain.
Data et supply chain : quels sont les prérequis ?
Centraliser les données
Toutes les entreprises possèdent des données. Toutefois, ces dernières sont souvent éparses, dispersées entre différentes sources, ce qui rend leur exploitation assez complexe. En effet, les données doivent être extraites indépendamment et croisées entre elles pour obtenir des indicateurs… Une pratique qui est à la fois source d’erreur et d’incertitude.
Heureusement, une base de données unifiée permet de résoudre le problème. En centralisant la data, les décideurs ont la garantie d’avoir accès aux informations les plus pertinentes, au meilleur moment.
Pour construire une base de données unique, il est nécessaire de standardiser les pratiques dans l’ensemble de l’organisation. La manière de structurer et d’interroger la data, mais aussi les modalités de calcul des KPI doivent être harmonisées.
Le plus souvent, une équipe dédiée à l’analyse des données et à la création de tableaux de bord est indispensable… Tout en assurant une proche collaboration avec les décideurs, mais aussi les utilisateurs métiers.
Prévoir les ressources techniques nécessaires
Pour être utilisée efficacement, la data exige une infrastructure solide. Vous devez donc posséder les ressources techniques nécessaires pour agréger, stocker, préparer, analyser et extraire des données complexes et en grande quantité.
Pour être assez solide, cette infrastructure doit remplir deux principaux critères :
- Les outils et les pratiques doivent être homogènes dans toute l’entreprise, notamment pour la collecte des données.
- La capacité de stockage doit être suffisante, ce qui implique des serveurs et des entrepôts de données puissants.
Faute de quoi, votre projet sera limité dès l’origine et vous ne pourrez pas exploiter pleinement l’ensemble de votre data. Veillez donc à mettre en place des moyens techniques conséquents : votre supply chain vous remerciera !
Sécuriser la data
En matière de data, la sécurité est un enjeu majeur. Et c’est particulièrement le cas quand il s’agit de données confidentielles… D’ailleurs, ces dernières concernent à la fois votre entreprise, mais aussi vos clients : noms, coordonnées, informations de paiement, etc. Des informations sensibles que vous devez protéger à tout prix !
La façon dont vous stockez votre data joue ici un rôle de premier plan. Le choix d’une installation “On Premise”, c’est-à-dire sur les serveurs internes de l’entreprise, peut être envisagé. Cette solution offre un haut niveau de sécurité (du moins, si elle est bien réalisée) et permet de s’émanciper de tout prestataire extérieur.
Cependant, la tendance est aujourd’hui au cloud, qui permet de stocker vos données sur un serveur distant. Outre son intérêt économique, cette option clé en main est moins contraignante : vous êtes débarrassé de la maintenance des serveurs et votre data est accessible partout, tout le temps. De plus, les grands acteurs du cloud offrent un niveau de sécurité élevé tout en dupliquant vos données dans différents datacenters, garantissant leur préservation en cas d’incident.
C’est dans ce contexte que DigDash a conclu en 2020 un partenariat avec OVHcloud. Une collaboration qui permet au spécialiste de la datavisualisation de poursuivre ses ambitions. À savoir, fournir à ses clients un service cloud 100 % français, sécurisé et respectueux des données des utilisateurs.
Utiliser un logiciel agile pour exploiter vos données
Outre l’infrastructure, les outils utilisés pour explorer et analyser la data ont un rôle essentiel à jouer. Vous devez notamment pouvoir compter sur un logiciel agile et intuitif, permettant de construire des tableaux de bord et de suivre des indicateurs précis.
Pour être pleinement efficace, cette solution doit pouvoir être déployée dans toute l’entreprise, dans une logique d’homogénéité. Cela implique une polyvalence et une performance exemplaires, mais aussi une certaine polyvalence. Un bon outil doit être accessible autant aux data analystes qu’aux décideurs ou aux utilisateurs métiers.
La data est une véritable source d’opportunités pour optimiser votre supply chain à différents niveaux : pilotage des ventes, gestion des stocks, satisfaction client… Toutefois, la mise en œuvre d’un projet data de cette envergure nécessite une bonne préparation, avec la mise en place d’infrastructures, de pratiques et d’outils performants.
DigDash est un logiciel de data visualisation et de business intelligence puissant, simple d’utilisation et agile, capable de répondre aux enjeux de votre supply chain.
Pour aller plus loin, lire aussi notre article : Retail : pourquoi vous devez adopter la Business Intelligence
