Analyse de la chaîne d'approvisionnement - Vers une fabrication intelligente

Qu'est-ce que l'analyse de la chaîne d'approvisionnement ?

Analyse de la chaîne d'approvisionnement vise à améliorer l'efficacité opérationnelle de la fabrication et l'efficacité opérationnelle globale en permettant des décisions éclairées fondées sur des données dans l'ensemble de l'usine. Avec une analyse de la chaîne d'approvisionnement valide, les fabricants disposent désormais de données précises en temps réel pour prendre des décisions stratégiques, opérationnelles et tactiques. Il englobe également l'ensemble de la chaîne de valeur d'approvisionnement depuis l'approvisionnement, la fabrication, la distribution et la logistique.

Défis typiques de la chaîne d'approvisionnement

Certains des défis les plus courants de la chaîne d'approvisionnement auxquels la plupart des fabricants sont confrontés sont :

• Synchronisation limitée entre la planification et l'exécution.
• Manque de visibilité des données en temps réel dans l'ensemble de l'usine, ainsi que plusieurs versions de la vérité et des vues de ces données dans toutes les entreprises et tous les canaux.
• Problèmes de rupture de stock réguliers entraînant des niveaux de stock fluctuants ou des stocks excédentaires.
• Absence de flexibilité dans le réseau et l'empreinte de la distribution, ce qui rend difficile la hiérarchisation entre le coût de service et les niveaux de service client.
• Volatilité des prix et déséquilibre de la ligne de production et tailles de lots sous-optimales, créant une sous-utilisation des actifs.

Valeur fournie par l'analyse de la chaîne d'approvisionnement

Une étude récente de Gartner a révélé que 29 % des organisations ont atteint des niveaux élevés de retour sur investissement en utilisant l'analyse, contre seulement 4 % qui n'ont obtenu aucun retour sur investissement.

L'analyse de la chaîne d'approvisionnement peut aider les fabricants à surmonter les défis ci-dessus avec une vue plus claire, plus connectée et holistique de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, impliquant un minimum d'effort et d'investissement.

Il leur offre une grande valeur en :

• Permettre de meilleures décisions d'approvisionnement en fonction des performances des fournisseurs.
• Signaler les risques possibles de la chaîne d'approvisionnement à l'échelle de la production actuelle et future
• Réduire les perturbations futures en analysant les causes profondes exactes des événements passés.
• Découvrir efficacement les opportunités de développement de produits en fonction des données de commande.
• Analyser l'impact des modifications apportées à la conception des produits/services sur les coûts de production.

Analyse de la chaîne d'approvisionnement - Opportunités

1. PLANIFICATION DES VENTES, DES INVENTAIRES ET DES OPÉRATIONS

Habituellement, la planification des ventes et des stocks est le processus le plus axé sur les données de la chaîne d'approvisionnement, car ceux-ci nécessitent un large éventail d'entrées des outils de planification des ressources de l'entreprise (ERP) et SCM . Avec Supply Chain Analytics, les fabricants ont un plus grand potentiel pour redéfinir le processus de planification, en utilisant efficacement de nouvelles sources de données internes et externes, faisant ainsi de la demande et de l'offre en temps réel une réalité.

2. APPROVISIONNEMENT

Le plus souvent, les données sur les volumes d'approvisionnement et les fournisseurs ne sont collectées que pour certaines activités spécifiques du processus d'approvisionnement. Cependant, en utilisant des données d'approvisionnement précises, les fabricants peuvent également influencer l'analyse classique des dépenses et l'examen annuel des performances des fournisseurs. En outre, les processus d'approvisionnement peuvent être analysés en temps réel pour identifier les écarts par rapport aux modèles de livraison normaux.

3. FABRICATION

Le Big Data et l'analyse sont les meilleurs outils pour les fabricants pour aider à rationaliser les opérations d'usine avec un minimum de temps et d'efforts. Par exemple, les cycles de production énergivores peuvent être programmés pour utiliser les prix de l'électricité fluctuants. En outre, les données sur les paramètres de fabrication, y compris les opérations d'assemblage ou les différences dimensionnelles entre les pièces, peuvent également être analysées pour parvenir à l'analyse des causes profondes des défauts.

4. ENTREPOSAGE

La plupart du temps, la fonction logistique est centrée sur les coûts et les organisations se concentrent sur des technologies de pointe qui offrent un avantage concurrentiel. L'entreposage a également connu de nombreuses avancées grâce aux données ERP disponibles. Les nouvelles technologies, sources de données et techniques d'analyse créent de nouvelles opportunités dans l'entreposage. Les nouvelles technologies de modélisation 3D peuvent également aider à optimiser la conception des entrepôts et à simuler de nouvelles configurations de l'espace d'entrepôt existant afin d'améliorer encore l'efficacité du stockage et la productivité de la préparation des commandes.

5. TRANSPORT

Plusieurs opérateurs de camions utilisent déjà Analytics pour améliorer leurs opérations. De l'utilisation de l'analyse de la consommation de carburant pour améliorer l'efficacité de la conduite au déploiement des technologies GPS pour réduire les temps d'attente en allouant des baies d'entrepôt en temps réel, il existe plusieurs avantages. Les entreprises de messagerie utilisent également l'acheminement en temps réel des livraisons aux clients en fonction de la géolocalisation et des données de trafic de leur camion.

Caractéristiques clés d'une analyse efficace de la chaîne d'approvisionnement

1. CONNECTÉ

La solution Analytics doit pouvoir accéder à des données non structurées provenant de diverses sources tout au long de la chaîne d'approvisionnement sans aucun goulot d'étranglement dans la connectivité.

2. COLLABORATIF

La solution doit se concentrer sur l'amélioration de la collaboration avec les fournisseurs, les partenaires et les vendeurs en tirant parti des réseaux commerciaux basés sur le cloud pour permettre la collaboration et l'engagement multi-entreprises.

3. CYBER-ATTENTION

La solution doit être suffisamment intelligente pour protéger ses systèmes contre les cyber-intrusions et les piratages, ce qui devrait être une préoccupation à l'échelle de l'entreprise.

4. COGNITIVEMENT ACTIVÉ

En tirant parti des plates-formes d'IA pertinentes, les chaînes d'approvisionnement sont en mesure de rassembler, de coordonner et de permettre la prise de décision tout au long de la chaîne de valeur. La majeure partie de la chaîne d'approvisionnement est automatisée et autodidacte.

5. COMPLET

Les capacités d'analyse doivent être adaptées aux données en temps réel. Ces informations doivent être complètes et rapides sans créer de latence dans la chaîne de valeur.

Rôle de l'intelligence artificielle dans l'analyse de la chaîne d'approvisionnement

L'ajout de l'intelligence artificielle (IA) à l'analyse de la chaîne d'approvisionnement crée des opportunités sans précédent pour les fabricants grâce à des avantages tangibles en temps réel. Des recherches récentes de McKinsey montrent que 61 % des organisations signalent une diminution des coûts et 53 % signalent une augmentation des revenus en raison de l'introduction de l'IA dans leurs chaînes d'approvisionnement.

L'IA aide à créer une visibilité de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement, fournit des informations analytiques actionnelles, réduit le travail manuel fastidieux et facilite les décisions éclairées pour les fabricants. Voici une lecture intéressante sur la façon dont vous pouvez pérenniser votre chaîne d'approvisionnement avec la puissance de l'intelligence artificielle.