Des vagues aux déferlantes : définir de nouveaux standards pour la résilience de la supply chain

La pandémie et d'autres cas récents montrent qu'un seul incident isolé peut rapidement perturber une supply chain entière.

Des perturbations qui empêchent délais courts et taux de remplissage élevés

Le délai d'approvisionnement (lead time) est un indicateur clé en logistique : temps entre soumission et réception de commande. Le taux de remplissage (fill rate), pourcentage de commandes expédiées depuis le stock, est tout aussi important. L'objectif : délais courts avec variabilité minimale, taux de remplissage élevés avec assez de stock pour éviter les ruptures.

L'objectif global de la logistique : livrer le bon produit, au bon prix, au bon client, au bon endroit, au bon moment, en bonne quantité, en bon état. Un défi impliquant de nombreux processus. Mais avec la pandémie, le blocage récent de centaines de porte-conteneurs dans le canal de Suez, les variations brutales des coûts carburant et matières premières, il est clair qu'un incident isolé peut paralyser une supply chain entière.

Combattre l'incertitude avec les insights supply chain

Traditionnellement, demande et offre étaient anticipées par modélisation sur données historiques. Mais 2020 a tout changé. De la chute brutale de la demande début 2020 à la pénurie aigüe fin 2020, détaillants mondiaux, fabricants de biens de consommation, entreprises logistiques ont été pris au dépourvu. La perturbation a causé chute significative du chiffre d'affaires (curtailment d'activité), hausse des dépenses ou baisse des marges, perte d'efficacité opérationnelle (télétravail, personnel indisponible), et bien plus.

Pour survivre dans ce nouveau normal, les entreprises doivent améliorer leur modèle opérationnel, d'autres le réinventer complètement. Pour prospérer, il faut comprendre comment chaque fonction et processus contribuent à la stratégie et au succès global : connectivité clients, centres d'appels, gestion d'entrepôt, stocks, pricing, finance, comptabilité, retours (logistique inverse), etc. Personnes, processus, technologie, information, installations, et cartographier leurs interdépendances est clé pour la résilience opérationnelle. Mais ces connexions sont aussi souvent la cause de processus manuels complexes ou de systèmes legacy déconnectés. Cela crée du travail supplémentaire, augmente risques opérationnels, pertes, insatisfaction clients, moral bas des employés.

Avec le grand changement vient la grande opportunité

« Quand les choses ne vont pas comme vous voulez, rappelez-vous que chaque défi — chaque adversité — contient en lui les graines de l'opportunité et de la croissance » — Roy T. Bennett. La pandémie a marqué une opportunité de croissance alors que les entreprises pivotent en territoire inconnu. Déjà, l'intelligence de processus a aidé les entreprises à adapter leurs processus à un environnement distribué, assurant présence pour clients et employés au cœur de la pandémie. L'intelligence de processus donne aux employés les outils pour exploiter vision par ordinateur, machine learning et IA vers la transformation autonome. Chaque employé est maintenant habilité à résoudre des problèmes business critiques, alors que traditionnellement, tout employé n'avait pas la voie pour porter ses idées plus loin.

Décoder le travail avec une visibilité humaniste

Le process mining n'est que la première étape vers l'automatisation efficace. Maintenant, les entreprises doivent agréger l'afflux de données ML issues des processus. Les experts prédisent que 80 à 90 % des données d'une organisation sont non structurées. L'intelligence de processus offre l'opportunité de poursuivre des programmes d'automatisation à grande échelle. Les données quantifiables sont la sauce secrète pour décoder réalistement opérations, contrôles internes et supply chains, les manipuler et les faire réellement fonctionner. Au lieu de capturer des logs de processus limités ou mener des entretiens lents et coûteux, l'intelligence de processus suit l'humain avec découverte, modélisation et documentation automatisées des processus métier. Elle présente ensuite données et insights via visualisations et rapports, permettant de voir les données sous un angle large (tâches les plus effectuées) ou de se concentrer sur un fil de processus unique ou sous-tâche. La capacité d'analyser les processus à ce niveau de détail précis permet la prise de décision data-driven pour une confiance accrue.

S'adapter aux défis actuels du retail, supply chain et logistique

En fin de compte, les entreprises doivent décoder rapidement le travail à tous les niveaux, sur tous les canaux, dans tous les domaines. Les dirigeants doivent chercher des évaluations détaillées permettant aux équipes de prendre des décisions data-driven au niveau le plus granulaire, sans angles morts ni biais. Cette intelligence permet d'améliorer les opérations en activant des solutions fit-for-purpose : automatisation de processus répétitifs, optimisations et remplacements de systèmes, augmentation conformité et contrôles, standardisation des processus, et plus. L'automatisation des processus métier est relativement transversale : finance, supply chain, marketing, RH, support client — une fois une solution d'automatisation efficace trouvée pour l'un, les autres suivront.