Comment Cloud Analytics peut accélérer la transformation de la chaîne d'approvisionnement numérique

Bien que la pandémie de COVID-19 ait secoué les chaînes d'approvisionnement du monde entier, elle a également été une aubaine pour l'adoption de l'analyse du cloud.

L'ancien modèle prévoyait un système de chaîne d'approvisionnement qui faisait face à une vague constante d'incertitude, de pénuries et de liens rompus. Cependant, l'élasticité de la technologie cloud permet une collecte, une interprétation et une proposition de valeur rapides des ensembles de données de la chaîne d'approvisionnement.

Le cabinet d'études Gartner Inc. prédit que d'ici 2022, les services de cloud public seront essentiels pour 90 % des innovations en matière de données et d'analyse. Dans le même temps, une enquête d'IDC auprès des PDG a révélé que 70 % souhaitent que leurs organisations soient davantage axées sur les données, mais voient une importante marge d'amélioration, car seulement 27 % ont déclaré être entièrement axées sur les données.

Entrez dans l'analyse cloud, qui offre l'évolutivité nécessaire pour les charges de travail à calcul élevé. Aujourd'hui, pratiquement n'importe quel type de fichier peut être la cible d'analyses, ce qui signifie que les flux de données entrantes sont souvent fortement non structurés et massifs, de sorte que les analyses traditionnelles ne peuvent tout simplement pas les analyser efficacement.

Cependant, le passage à l'analyse des données dans le cloud n'est pas sans défis. Il y a une pénurie de personnes ayant des compétences en analyse de données, et il faut une formation et des antécédents appropriés pour utiliser efficacement l'IA et l'apprentissage automatique afin de dériver les bonnes informations à partir de flux de données rapides. La sécurité des données est une considération vitale pour les données des fabricants et les responsables informatiques, qui se concentrent à juste titre sur la protection de leurs actifs de données. Et faire le parcours réel est un défi - à commencer par planifier la mise en œuvre, l'exécuter, la gérer et finalement l'optimiser de manière continue - le tout sans aucune interruption de service.

Pour relever ces défis, les fabricants s'appuient de plus en plus sur des partenaires expérimentés pour apporter leur expertise en matière de sécurité des données, de migration vers le cloud et d'analyse à chaque étape de leur migration vers le cloud. Tout au long du parcours, ils peuvent développer leurs propres connaissances et capacités internes pour optimiser leurs analyses cloud à l'avenir. Grâce à cet effort, les partenaires peuvent réaliser des avancées dans plusieurs domaines critiques, notamment :

• Valeur/revenu. Un grand aéroport a récemment recueilli de nombreuses données concernant ses vols hebdomadaires vers certains endroits et les a combinés avec les habitudes d'achat des passagers typiques sur ces vols dans les magasins de l'aéroport pendant les retards de vol. Les données ont révélé que les passagers à destination de Londres, par exemple, recherchent des produits différents de ceux des passagers à destination de Rio de Janeiro.

L'analyse du cloud a détecté des modèles qui ont révélé quels produits promouvoir pour attirer les passagers et à quel moment. Le résultat? Une augmentation des ventes de 20 % pour les ventes des magasins de l'aéroport.

• Durabilité. Une organisation de pêche commerciale souhaitait aborder les perceptions des consommateurs concernant la durabilité de ses pratiques et la protection des espèces vulnérables. Une preuve de concept d'analyse en nuage a permis à l'entreprise de suivre ses bateaux de pêche à l'aide de la technologie GPS. La superposition de ces données avec des cartes de réserves marines a permis de vérifier si les captures ont été effectuées dans des zones protégées ou non.

Certifier les captures de cette manière - et enregistrer la certification via la blockchain afin de suivre les données tout au long de la chaîne d'approvisionnement - a permis à l'entreprise de démontrer ses pratiques durables sans exposer les principales zones de pêche à concurrents.

• Productivité. Traditionnellement, les processus d'usine ont été optimisés en fonction de l'expérience et de la sagesse de leurs opérateurs. Aujourd'hui, alors que les entreprises manufacturières se développent par acquisition, elles se retrouvent avec des usines qui utilisent des systèmes totalement différents, peut-être dans différents pays, utilisant des machines innovantes qui produisent et mesurent de nombreuses données système.

À l'aide de l'analyse cloud et de l'IA, les fabricants peuvent désormais créer de véritables copies numériques jumelles des opérations en direct pour évaluer et comparer les usines, identifier les améliorations de productivité, tester de nouveaux processus et éviter les pannes.

D'autres domaines d'opportunité existent également, notamment l'efficacité et la sécurité de la chaîne d'approvisionnement. La pandémie a confronté les fabricants à des systèmes de transport fracturés et peu fiables pour recevoir leurs matières premières et expédier leurs marchandises, alors que les compagnies aériennes, les chemins de fer et les entreprises de camionnage avaient du mal à aligner leur capacité sur une demande incertaine. Cette expérience a conduit de nombreuses personnes à investir dans des analyses basées sur le cloud qui utilisent des données historiques pour prédire le transporteur le moins cher ou le plus fiable.

Côté sécurité, les expéditions de marchandises de grande valeur sont des cibles privilégiées de vol et de contrefaçon. Les fabricants de produits pharmaceutiques, par exemple, ripostent avec des capteurs sur les expéditions qui leur fournissent des données complètes qui, lorsque les algorithmes sont appliqués et les résultats analysés sur le cloud, identifieront des modèles qui peuvent mieux déterminer les types d'expéditions, les entreprises de camionnage particulières et les itinéraires ciblés.

Aujourd'hui, le monde est de plus en plus numérique, compliqué et sujet à des perturbations qui exigent des ajustements rapides et hautement informés de la part des fabricants pour optimiser et protéger leurs chaînes d'approvisionnement. Ils ont besoin de réponses en heures, minutes, voire secondes.

Grâce au cloud analytics, c'est désormais une réalité. En collectant de grandes quantités de données tout au long de la chaîne et en créant des algorithmes pour rendre les données utiles, les data scientists peuvent identifier des moyens d'ajouter de la valeur commerciale et de remplir des missions critiques. Plus important encore, l'analyse du cloud peut aider les fabricants à tenir la promesse de la transformation numérique pour amener les chaînes d'approvisionnement dans le futur :des chaînes d'approvisionnement intelligentes et intégrées qui peuvent aider les fabricants à mieux gérer et suivre les stocks, gérer le personnel, développer de nouvelles sources de revenus et améliorer le service client. Bref, il est temps que les fabricants mettent la tête dans le cloud.

Stijn Van Impe est responsable des services de conseil EMEA chez Unisys.

Bien que la pandémie de COVID-19 ait secoué les chaînes d'approvisionnement du monde entier, elle a également été une aubaine pour l'adoption de l'analyse du cloud.

L'ancien modèle prévoyait un système de chaîne d'approvisionnement qui faisait face à une vague constante d'incertitude, de pénuries et de liens rompus. Cependant, l'élasticité de la technologie cloud permet une collecte, une interprétation et une proposition de valeur rapides des ensembles de données de la chaîne d'approvisionnement.

Le cabinet d'études Gartner Inc. prédit que d'ici 2022, les services de cloud public seront essentiels pour 90 % des innovations en matière de données et d'analyse. Dans le même temps, une enquête d'IDC auprès des PDG a révélé que 70 % souhaitent que leurs organisations soient davantage axées sur les données, mais voient une importante marge d'amélioration, car seulement 27 % ont déclaré être entièrement axées sur les données.

Entrez dans l'analyse cloud, qui offre l'évolutivité nécessaire pour les charges de travail à calcul élevé. Aujourd'hui, pratiquement n'importe quel type de fichier peut être la cible d'analyses, ce qui signifie que les flux de données entrantes sont souvent fortement non structurés et massifs, de sorte que les analyses traditionnelles ne peuvent tout simplement pas les analyser efficacement.

Cependant, le passage à l'analyse des données dans le cloud n'est pas sans défis. Il y a une pénurie de personnes ayant des compétences en analyse de données, et il faut une formation et des antécédents appropriés pour utiliser efficacement l'IA et l'apprentissage automatique afin de dériver les bonnes informations à partir de flux de données rapides. La sécurité des données est une considération vitale pour les données des fabricants et les responsables informatiques, qui se concentrent à juste titre sur la protection de leurs actifs de données. Et faire le parcours réel est un défi - à commencer par planifier la mise en œuvre, l'exécuter, la gérer et finalement l'optimiser de manière continue - le tout sans aucune interruption de service.

Pour relever ces défis, les fabricants s'appuient de plus en plus sur des partenaires expérimentés pour apporter leur expertise en matière de sécurité des données, de migration vers le cloud et d'analyse à chaque étape de leur migration vers le cloud. Tout au long du parcours, ils peuvent développer leurs propres connaissances et capacités internes pour optimiser leurs analyses cloud à l'avenir. Grâce à cet effort, les partenaires peuvent réaliser des avancées dans plusieurs domaines critiques, notamment :

• Valeur/revenu. Un grand aéroport a récemment recueilli de nombreuses données concernant ses vols hebdomadaires vers certains endroits et les a combinés avec les habitudes d'achat des passagers typiques sur ces vols dans les magasins de l'aéroport pendant les retards de vol. Les données ont révélé que les passagers à destination de Londres, par exemple, recherchent des produits différents de ceux des passagers à destination de Rio de Janeiro.

L'analyse du cloud a détecté des modèles qui ont révélé quels produits promouvoir pour attirer les passagers et à quel moment. Le résultat? Une augmentation des ventes de 20 % pour les ventes des magasins de l'aéroport.

• Durabilité. Une organisation de pêche commerciale souhaitait aborder les perceptions des consommateurs concernant la durabilité de ses pratiques et la protection des espèces vulnérables. Une preuve de concept d'analyse en nuage a permis à l'entreprise de suivre ses bateaux de pêche à l'aide de la technologie GPS. La superposition de ces données avec des cartes de réserves marines a permis de vérifier si les captures ont été effectuées dans des zones protégées ou non.

Certifier les captures de cette manière - et enregistrer la certification via la blockchain afin de suivre les données tout au long de la chaîne d'approvisionnement - a permis à l'entreprise de démontrer ses pratiques durables sans exposer les principales zones de pêche à concurrents.

• Productivité. Traditionnellement, les processus d'usine ont été optimisés en fonction de l'expérience et de la sagesse de leurs opérateurs. Aujourd'hui, alors que les entreprises manufacturières se développent par acquisition, elles se retrouvent avec des usines qui utilisent des systèmes totalement différents, peut-être dans différents pays, utilisant des machines innovantes qui produisent et mesurent de nombreuses données système.

À l'aide de l'analyse cloud et de l'IA, les fabricants peuvent désormais créer de véritables copies numériques jumelles des opérations en direct pour évaluer et comparer les usines, identifier les améliorations de productivité, tester de nouveaux processus et éviter les pannes.

D'autres domaines d'opportunité existent également, notamment l'efficacité et la sécurité de la chaîne d'approvisionnement. La pandémie a confronté les fabricants à des systèmes de transport fracturés et peu fiables pour recevoir leurs matières premières et expédier leurs marchandises, alors que les compagnies aériennes, les chemins de fer et les entreprises de camionnage avaient du mal à aligner leur capacité sur une demande incertaine. Cette expérience a conduit de nombreuses personnes à investir dans des analyses basées sur le cloud qui utilisent des données historiques pour prédire le transporteur le moins cher ou le plus fiable.

Côté sécurité, les expéditions de marchandises de grande valeur sont des cibles privilégiées de vol et de contrefaçon. Les fabricants de produits pharmaceutiques, par exemple, ripostent avec des capteurs sur les expéditions qui leur fournissent des données complètes qui, lorsque les algorithmes sont appliqués et les résultats analysés sur le cloud, identifieront des modèles qui peuvent mieux déterminer les types d'expéditions, les entreprises de camionnage particulières et les itinéraires ciblés.

Aujourd'hui, le monde est de plus en plus numérique, compliqué et sujet à des perturbations qui exigent des ajustements rapides et hautement informés de la part des fabricants pour optimiser et protéger leurs chaînes d'approvisionnement. Ils ont besoin de réponses en heures, minutes, voire secondes.

Grâce au cloud analytics, c'est désormais une réalité. En collectant de grandes quantités de données tout au long de la chaîne et en créant des algorithmes pour rendre les données utiles, les data scientists peuvent identifier des moyens d'ajouter de la valeur commerciale et de remplir des missions critiques. Plus important encore, l'analyse du cloud peut aider les fabricants à tenir la promesse de la transformation numérique pour amener les chaînes d'approvisionnement dans le futur :des chaînes d'approvisionnement intelligentes et intégrées qui peuvent aider les fabricants à mieux gérer et suivre les stocks, gérer le personnel, développer de nouvelles sources de revenus et améliorer le service client. Bref, il est temps que les fabricants mettent la tête dans le cloud.

Stijn Van Impe est responsable des services de conseil EMEA chez Unisys.