Le jumeau numérique de la chaîne d'approvisionnement de Henkel : générer 20 milliards de valeur via IoT et IA

Pour Henkel, leader mondial de la chimie et des biens de consommation, l'insight data-driven dans la chaîne d'approvisionnement est devenu partie intégrante de son ADN. Avec 20 milliards de dollars de ventes, l'entreprise basée à Düsseldorf opère à travers les technologies adhésives, lessive & entretien maison, et beauté.

Comme de nombreuses entreprises visionnaires, Henkel s'est lancée dans un parcours de numérisation il y a quelques années, visant d'abord à réduire les coûts et booster l'efficacité. Ce qui a commencé comme un déploiement modeste de capteurs Internet of Things (IoT) — suivant production, logistique et demande — a évolué en un modèle opérationnel entièrement automatisé, centré sur les données, qui peut s'adapter rapidement aux changements de marché.

De l'efficacité énergétique aux jumeaux numériques de bout en bout

En 2013, Henkel a inconsciemment lancé sa transformation dans le cadre d'un programme d'efficacité énergétique norme ISO. L'entreprise a connecté 33 usines dans le monde à une instance cloud unique, posant les bases pour de futures initiatives digitales. D'ici 2019, plus de 30 applications — incluant compteurs d'énergie, drones et réseaux de capteurs — étaient intégrées dans un écosystème unifié, créant des jumeaux numériques localisés de processus clés.

« Nous avons construit des jumeaux numériques localisés pour chaque réseau de chaîne d'approvisionnement autour d'une usine », a dit Tarun Rana, senior manager corporate transformation digitale chez Henkel. « Notre objectif est un jumeau numérique de bout en bout de toute la chaîne d'approvisionnement d'ici 2025. »

Détection de la demande et analytique prescriptive en action

Lors d'un récent Industrial AI Summit, Henkel a montré comment un jumeau numérique de sa ligne de lessive prédit la demande et optimise la production. Les algorithmes tirent des données internes et des flux point-of-sale (POS) externes pour prévoir la consommation, tandis que l'analytique prescriptive simule différents scénarios de production pour identifier les opportunités d'économies.

Rana a souligné la puissance du machine learning pendant la panique d'achat COVID-19 de 2020. « Nos modèles ont surpassé les approches statistiques traditionnelles et l'intuition humaine », a-t-il noté. « Ils nous ont permis de scaler la production précisément pour rencontrer le pic soudain de demande. »

Vision IA et logistique propulsée par l'IoT

Henkel utilise aussi des caméras de vision par ordinateur pilotées par l'IA pour inspecter les pochettes mono-dose de lessive pour défauts — scellage, bulles d'air, micro-trous — assurant la qualité et permettant la maintenance prédictive. Une fois les produits sortis de l'usine, des capteurs IoT surveillent le chargement des camions, la manutention des palettes et l'efficacité des routes, réinjectant les données dans le pipeline analytique.

Congruence inter-fonctionnelle pour réponse rapide

Quand la pandémie a perturbé les chaînes d'approvisionnement et que la demande pour les essentiels a grimpé, l'approche data intégrée de Henkel s'est avérée inestimable. En combinant planification, CRM et données de production en une source unique de vérité, chaque département a pu réagir en temps réel pour éviter les ruptures de stock.

« Toutes les fonctions sont formées pour agir vite sur des changements sans précédent », a dit Rana. « Cet alignement nous laisse saisir de courtes fenêtres d'opportunité — comme une rupture de stock chez un concurrent — avant qu'elles ne se referment. »

Finalement, le parcours de numérisation de Henkel a transformé les données de capteurs en avantage concurrentiel, permettant à l'entreprise de pivoter rapidement, d'optimiser la durabilité et de livrer un ROI mesurable à travers ses opérations globales.