L'analyse dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement devient centrale à mesure que le coronavirus s'intensifie

De la pénurie d'équipements de protection individuelle à une variété d'épiceries articles à l'électronique et aux vêtements, le coronavirus (COVID-19) a frappé la chaîne d'approvisionnement mondiale de manière attendue et imprévue, et il semble probable que cela pourrait prendre plusieurs mois pour se rétablir.

Pour rebondir plus rapidement, ont déclaré les experts, les responsables de la chaîne d'approvisionnement devront se tourner vers de nouvelles façons de gérer la chaîne d'approvisionnement, notamment en utilisant les données, l'analyse et l'apprentissage automatique (ML) de l'Internet des objets (IoT). Ces outils deviendront la base sur laquelle les responsables de la chaîne d'approvisionnement auront un aperçu de leurs marchés et des tendances erratiques de l'offre et de la demande.

"Le fait de disposer des bonnes technologies d'apprentissage automatique et d'IA vous aidera à comprendre le marché et à mieux gérer votre chaîne d'approvisionnement", a déclaré George Bailey, directeur du Digital Supply Chain Institute.

Alors que la perturbation est désormais mondiale, son point de départ était en Chine – le gorille de 800 livres dans la production mondiale. En effet, en 2010, la Chine a dépassé les États-Unis en matière de domination manufacturière. Et alors que pendant l'épidémie de SRAS de 2002 et 2003, la Chine représentait 4,3% du produit intérieur brut (PIB) mondial, aujourd'hui, a déclaré le professeur du MIT David Simchi-Levi, le pays représente 16%.

« La mondialisation telle que nous la connaissons… est terminée »

Les entreprises manufacturières qui se sont appuyées sur la Chine pour les matériaux de production ressentent le contrecoup de cette dépendance; certains détaillants s'approvisionnent en Chine pour plus de la moitié de leurs stocks, selon les données 2020 de Statista. Une autre étude de Statista a indiqué que 44% des détaillants s'attendent à des retards et 40% s'attendent à des ruptures de stocks en raison des perturbations causées par les coronavirus dans la chaîne d'approvisionnement. Et plus de la moitié des fabricants d'électronique anticipaient jusqu'à quatre semaines de retard dans la chaîne d'approvisionnement. C'est une pilule difficile à avaler à une époque où les clients s'attendent à une livraison en deux jours.

Aujourd'hui, les entreprises se démènent pour évaluer leurs chaînes d'approvisionnement, mais en réalité, la gestion des risques dans la chaîne d'approvisionnement n'a pas été l'objectif des entreprises. L'Institute for Supply Management, qui mène des enquêtes économiques mensuelles, a découvert que près des trois quarts des entreprises contactées fin février et début mars ont signalé une sorte de perturbation de la chaîne d'approvisionnement. Mais 44 % des personnes interrogées n'avaient aucun plan pour y faire face.

"Ce qui a changé maintenant, c'est le sentiment d'urgence de diversifier, d'avoir des licenciements", a déclaré Alex Capri, chercheur principal invité à l'école de commerce de l'Université nationale de Singapour, dans une interview à CNBC sur l'importance de localiser les chaînes de valeur. « La mondialisation telle que nous l'avons connue dans le passé est terminée », a-t-il déclaré.

Apporter l'analyse à la gestion de la chaîne d'approvisionnement

Ce qui est frustrant pour de nombreux fabricants, c'est que non seulement leurs fournisseurs sont paralysés par la crise mondiale, mais aussi que les fournisseurs de leurs fournisseurs ont connu des fermetures d'usines, des ruptures de stocks, des retards de transport, l'absentéisme des travailleurs, etc. Ainsi, les fournisseurs de niveau 1, de niveau 2 et de niveau 3 des fabricants subissent tous des perturbations avec des effets se répercutant tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Mais ils n'ont pas nécessairement une visibilité sur toutes ces perturbations et sur la manière dont elles affecteront leur propre chaîne d'approvisionnement.

"Étant donné que presque toutes les entreprises manufacturières ont une partie importante de leur chaîne d'approvisionnement basée en Chine, soit directement, soit par l'intermédiaire de fournisseurs de niveau 1, 2 ou 3, la capacité s'est tarie parce que les usines sont fermées ou en sous-effectif", a déclaré Bailey.

Selon une enquête Statista de 2018, la visibilité sur cette chaîne est un défi organisationnel important pour 21 % des professionnels de la chaîne d'approvisionnement.

"Aujourd'hui, la plupart des entreprises utilisent Excel pour créer différents scénarios", a déclaré Bailey. Et "c'est un excellent outil", mais il existe des outils plus sophistiqués et plus précis pour faire du sourcing. Plus de 90 % des responsables de la chaîne d'approvisionnement utilisent quelque peu ou fortement Excel pour l'analyse de la chaîne d'approvisionnement. Environ 82 % d'entre eux utilisent des outils d'analyse avancés, selon Supply Chain Quarterly

Alors que Bailey considère l'IA comme une promesse d'avenir, la conception de systèmes pour imiter l'intelligence humaine n'est pas possible sans suffisamment de données. Un système d'IA doit être alimenté en ensembles de données pour apprendre comment se comporter et réagir. Les situations ponctuelles posent un défi, dans la mesure où le système ne dispose pas de suffisamment de données pour apprendre à réagir. « Afin de créer un plan de demande correct, les événements ponctuels doivent être identifiés et pris en compte », ont écrit Ralf W. Seifert et Richard Markoff dans l'article « Demande d'IA dans la planification de la demande ».

Les auteurs ont également noté que le succès de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement repose sur des départements ayant des prévisions cohérentes. Les ventes et les opérations, soutiennent-ils, doivent fonctionner à partir d'une seule source de vérité; sinon, les algorithmes d'IA sont sujets aux biais et à l'incohérence au départ.

IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement :planification de la demande

Un autre facteur clé, a déclaré Bailey, est que les planificateurs de la demande doivent mieux comprendre la demande en temps de crise et aider à la façonner.

Bailey a déclaré que les données de capteurs générées par l'IoT deviennent d'autant plus importantes pour évaluer la demande et gérer l'offre. Les fabricants de pneus, par exemple, utilisent désormais les données des capteurs pour surveiller la pression des pneus et alerter de manière proactive les clients sur l'entretien. Lorsqu'ils surveillent l'usure de la bande de roulement des pneus et calculent leur fin de vie , ils peuvent également envoyer des informations aux fabricants sur les besoins en stocks et alerter les clients pour gérer l'achat.

"Cela nécessite d'utiliser la technologie et l'analyse pour comprendre ce qui stimule la demande et d'utiliser l'IA pour estimer les besoins futurs", a déclaré Bailey. Alors que certaines entreprises devront investir dans des applications technologiques et analytiques et dans de nouveaux rôles pour le personnel, "dans l'ensemble, les coûts de main-d'œuvre seront inférieurs", a-t-il déclaré, car la technologie peut compléter le travail souvent imparfait des planificateurs de la demande d'aujourd'hui.

Le cabinet d'études Gartner a prédit qu'au moins 50 % des entreprises mondiales utiliseraient des technologies transformationnelles liées à l'IA dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement d'ici 2023.

Dans le même temps, de nombreuses entreprises devront passer du temps à revenir à la planche à dessin sur les activités de nettoyage des données. "De nombreuses entreprises ont une énorme quantité de données qui ne sont pas fiables", a déclaré Bailey. « Il se peut qu'il ne soit pas dans le bon format, qu'il soit inexact, qu'il ait des problèmes de définition ou qu'il soit biaisé. Un temps considérable est passé à rendre ces données suffisamment bonnes pour être utilisées », a-t-il déclaré.

Et encore une fois, la qualité des données est une préoccupation majeure. "Le défi le plus frappant de l'application de l'IA à la planification de la demande réside dans la disponibilité et l'exactitude des données", ont écrit Seifert et Markoff.

Enfin, Bailey et d'autres ont noté que la réalité à court et moyen terme est que les responsables de la chaîne d'approvisionnement devront utiliser l'analyse des données pour gérer en période de pénurie et d'incertitude.

Bailey a noté que les entreprises devront utiliser des données pour guider leurs décisions. Ils devront peut-être proposer quatre SKU au lieu de 50, a-t-il déclaré, et se concentrer sur les clients à plus forte valeur ajoutée. Les données devraient guider ces décisions, a-t-il souligné.

"Il y aura une certaine rationalisation des produits et une réduction des SKU", a déclaré Bailey. "Si une entreprise n'a que 100 articles sur x et en demande 500, elle va suivre un processus pour décider, de manière factuelle, [quels clients] prioriser."

Les décisions d'approvisionnement vont également changer, a souligné Bailey. « La plupart des entreprises ont décidé qu'une surconcentration en Chine n'était pas une bonne idée. Trouver la bonne façon d'équilibrer où vous mettez les choses sur la carte - pour équilibrer les risques et les opportunités - est devenu super important. »

En fin de compte, disent les experts, le coronavirus forcera les pratiques de gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'utilisation de technologies que les entreprises ont devancées, mais qui sont désormais essentielles au succès de la chaîne d'approvisionnement.

"Pour le meilleur ou pour le pire, nous avons maintenant une crise qui va forcer les gens à changer la façon dont ils gèrent leurs chaînes d'approvisionnement", a déclaré Bailey. « La bonne nouvelle à ce sujet, c'est qu'il s'agissait de changements qu'ils allaient devoir apporter de toute façon. »