Comment la Data Science transforme le Supply Chain Management ?

La supply chain et ses enjeux

La supply chain se complexifie constamment : de plus en plus nombreux, les enjeux deviennent aussi interdépendants.
Soumise à l’exigence des consommateurs, aux contraintes réglementaires et au développement croissant d’écosystèmes de partenaires, la fonction supply chain doit relever de multiples défis :

• Limiter les aléas et leurs impacts sur la chaîne d’approvisionnement (ruptures de stock, retards de production…)
• Réduire les stocks et les coûtsen comprenant mieux les besoins futurs
• Prévoir les besoins en production et le succès potentiel des produits
• Faire circuler l’information parmi tous les intervenants et assurer la cohérence des stratégies de vente
• Prendre les bonnes décisions stratégiques et opérationnelles

Les données sont au cœur de cette transformation de la supply chain : elles alimentent en effet la plupart des actions et des décisions. Les exploiter correctement permet de mieux répondre aux impératifs de qualité et de limiter les risques qui pèsent sur la chaîne logistique.

‍

‍

L’apport essentiel des données à la supply chain

Les données collectées par les entreprises proviennent d’outils très divers liés à la gestion des commandes, des stocks, de la production… Et leurs utilisations potentielles par la supply chain sont tout aussi variées : analyse du marché et de ses tendances, tarifs, stocks et approvisionnement, livraisons et traçabilité peuvent tous être optimisés grâce à la data.

Les historiques de vente, les analyses de marché ou les données clients sont des informations précieuses qui restent pourtant souvent à l’état brut, stockées parfois dans des data lakes au potentiel inexploité.

C’est justement à ce besoin pressant d’exploitation que répond la data science : celle-ci permet de définir des modèles et d’extraire ainsi de la valeur de toutes les données, même non-structurées. Par ailleurs, la data science enrichit la donnée : croiser la data interne et les paramètres exogènes à l’entreprise (facteurs climatiques, matières premières…) permet d’avoir une vision exhaustive des enjeux liés aux produits et aux projets et d’anticiper finement la demande.

‍

‍

Associer supply chain et data science

La notion de data science regroupe un grand nombre d’applications et de méthodes destinées à améliorer la performance en s’appuyant sur la donnée. Si l’intelligence artificielle, sous ses différentes approches, est la plus connue de ces applications, la science des données est loin de s’arrêter là !

Les statistiques, l’analyse de clusters ou la planification ont elles aussi un rôle important à jouer. Ces techniques sont particulièrement adaptées aux besoins de la supply chain, qui doit en permanence conjuguer agilité et organisation.

La Data Science au service de la chaîne d’approvisionnement prend, entre autres, les formes suivant :

Analyse comportementale (Demande)

L’étude des ventes sert de base prédictive aux produits à venir.

On s’appuie ainsi sur :

• Des clusters de produits ou de clients finement définis
• Des analyses de cycle de vie et de rupture de tendances
• Des analyses de facteurs de vente

La définition d’une saisonnalité

Analyse prédictive (Production)

Celle-ci s’appuie sur la surveillance d’indicateurs pour prédire :

• Les ruptures de stock
• Les anomalies de processus

Les besoins en maintenance sur les équipements de production

Optimisation de processus

Problèmes de gestion, imprévus divers, enchaînement des tâches : les opérations de production sont fréquemment interrompues.  La data science permet de planifier en tenant compte de l’environnement et des risques.

‍

‍

Automatisation des tâches

L’automatisation des tâches doit être guidée pour être performante.

La supply chain s’appuie tout particulièrement sur l’automatisation : fiabiliser les tâches réalisées par la machine, c’est réduire les délais de production et améliorer la qualité finale.

‍

‍

Les tendances de la Data Science qui feront le futur

Si la data science répond à bon nombre d’enjeux, sa mise en œuvre n’est pas instantanée : son déploiement, comme avec les cas d’usage cités ci-dessus, doit être accompagné de bout en bout.
L’humain a en effet un rôle essentiel à jouer dans l’extraction des données, la définition de modèles ou encore les tests et ajustements des algorithmes de prédiction. L’optimisation constante nécessite une expertise métier pour en garantir le succès !

Grâce à sa maîtrise approfondie des sujets liés à la supply chain, Infogene accompagne les projets d’optimisation de la chaîne logistique. Nos consultants Data Analysts et SCM conjuguent les facettes IT et supply chain pour répondre à l’ensemble de vos problématiques.

Le soutien d’une ESN experte dans le système d’information de la supply chain est essentiel pour faire évoluer votre organisation dans tous ses aspects afin que l’analytique y prenne toute sa place. Grâce à sa double vision IT et métier, Infogene vous soutient pour définir les bons modèles et bien exploiter vos données !