Trois capacités technologiques essentielles pour maintenir un avantage concurrentiel dans le « nouveau normal »

Alors que les entreprises poursuivent leur marche vers la numérisation, elles doivent déployer des stratégies qui fournissent les bonnes fondations pour compétitionner. Un élément clé du succès en tant que véritable champion du numérique est la capacité à offrir les plus hauts niveaux de service client au coût d'approvisionnement le plus bas. Et pour ce faire, des données de chaîne d'approvisionnement complètes et précises sont essentielles. Les données sont devenues une monnaie qui prend de la valeur à mesure qu'elles s'approchent du temps réel, et plus elles peuvent être partagées entre partenaires commerciaux.

La donnée : une monnaie qui doit être unique et temps réel

Ce qui est devenu évident, c'est que les données doivent être en temps réel et n'exister qu'une seule fois. En utilisant une approche de gestion des données de référence fédérée (MDM), l'information peut être actuelle et cohérente, plutôt que d'être dupliquée dans de multiples formats et silos, où elle devient obsolète et latente (qu'un data lake ou un data warehouse soit utilisé ou non). Les approches technologiques modernes créent une représentation de confiance de chaque article/unite/niveau, puis peuvent intégrer cette fidélité dans une solution réseau globale en temps réel qui optimise la planification et l'exécution à travers tous les partenaires en utilisant l'analytique prescriptive basée sur des agents. Ces réseaux soutiennent la collaboration multi-parties, la planification et l'exécution des transactions en temps réel et aident tous les participants à opérer dans le « prochain normal », à condition qu'ils prennent en compte trois capacités critiques.

1. Permettre des transactions en temps réel avec une architecture réseau

Nous avons déjà vu comment un modèle d'exploitation des services client et d'actifs basé sur le réseau a été appliqué dans des secteurs adjacents. Uber, Facebook, Airbnb et Alibaba ont tous déployé des architectures basées sur le réseau qui offrent des capacités multi-parties. Le commerce se déroule entre toutes les parties d'un réseau. Et puisque l'approvisionnement et la livraison des produits s'étendent sur plusieurs parties du réseau, la planification et l'exécution doivent être en temps réel et inclure également plusieurs parties, pour fournir un effet de levier maximal sur les actifs, le coût d'approvisionnement le plus bas et les plus hauts niveaux de service client.

Ce niveau de collaboration combiné à une visibilité de type tour de contrôle, analytique, planification et exécution, est au cœur de la compétitivité future. Ce n'est pas surprenant étant donné que même la plus simple des transactions implique plusieurs parties, comme un client, un gestionnaire de marque, un co-emballeur, un fournisseur, un transporteur, un 3PL et un distributeur.

Malheureusement, de nombreux déploiements technologiques centrés sur l'entreprise ont été conçus selon un modèle hub-and-spoke, ce qui signifie qu'ils agissent comme le centre de l'univers pour ce nœud du réseau et traitent leurs processus et données comme tels. Cette technologie hub est conçue pour collecter les données de manière point-à-point / spoke-to-hub. Elle décide ensuite quoi faire face aux changements de demande, de capacité ou d'approvisionnement en se basant sur les variables du hub isolément, puis partage certaines des données obsolètes ou latentes, après traitement, avec certains de leurs spokes, à la fois en amont et en aval. En conséquence, dans un réseau commercial typique, cela peut créer plus de 20 actions de traitement de type store-and-forward à travers les partenaires commerciaux, en amont et en aval, gaspillant du temps, de la main-d'œuvre et des actifs. Pire encore, cela affecte les niveaux de service client car les parties ne sont pas alignées en tant que réseau coordonné servant le consommateur final.

2. Établir une vue unique et de confiance

Si les données sont votre monnaie, alors les multiples instances ERP sont similaires à une fédération d'entités où chaque source agit comme sa propre monnaie unique. Les données restent piégées dans vos instances ERP en silo et sont généralement partagées de manière hub-and-spoke dans des relations commerciales un-à-un avec les partenaires du réseau. Inutile de dire que c'est une approche sous-optimale, car même si vous exportiez les données vers un data warehouse ou un data lake, vous créez de la latence et de l'obsolescence dans les données. Cela dévalue la monnaie en termes de prise de décision à travers les partenaires du réseau.

En conséquence, les organisations adoptent des solutions qui incluent la gestion fédérée des données de référence. En utilisant cette approche, les partenaires commerciaux du réseau peuvent opter pour le réseau et partager à la fois leurs données de référence et leurs données opérationnelles avec d'autres partenaires commerciaux. Basé sur un cadre de permissions sécurisé à travers le réseau, les données n'existent qu'une seule fois et sont fédérées aux partenaires commerciaux en fonction des permissions accordées. Étant donné que les données ne sont pas copiées ou dupliquées entre les échelons, les niveaux ou les nœuds à travers le réseau, elles sont par définition en temps réel et facilement disponibles pour optimiser l'effet de levier des actifs, le service client et le coût d'approvisionnement le plus bas.

3. Soutenir une analytique prescriptive actionnable et autonome

Compte tenu de la nature multipartite des relations commerciales basées sur le réseau, le critère final est la capacité de modéliser l'ensemble du réseau de chaîne d'approvisionnement de bout en bout afin d'analyser correctement et d'agir sur la résolution de problèmes et la création d'opportunités. Puisque les problèmes ou opportunités exposés par l'analytique pourraient se manifester dans des horizons stratégiques, tactiques ou opérationnels, la fondation doit être transparente à travers ces horizons temporels. Elle doit également offrir des services, algorithmes et analyses qui s'exécutent à travers la représentation du réseau en temps réel, qu'ils soient utilisés pour résoudre des problèmes prévus dans six mois ou lors d'une livraison programmée pour cet après-midi. La bonne nouvelle est que si votre approche inclut les critères un et deux, cette fondation est déjà en place.

La plateforme de réseau d'approvisionnement de bout en bout en temps réel permet la capacité de tester de nouvelles politiques de chaîne d'approvisionnement, la résilience du réseau, la faisabilité de plans stratégiques ou tactiques, d'activer des pièces ou fournisseurs alternatifs, de modifier les modes de transport, ou même d'ajouter des quarts de travail supplémentaires dans une usine.

Puisqu'il y a de nombreuses façons de résoudre des problèmes liés à la demande, l'approvisionnement, la logistique et l'exécution dans un réseau, il est important que les bancs d'analytique aient un accès en temps réel à chaque variable matérielle possible. Les systèmes traditionnels ne donnent généralement qu'une seule façon de résoudre un problème, en raison de délais statiques et de données obsolètes. En revanche, un banc d'analytique basé sur l'IA est un environnement prescriptif où les organisations se verront présenter les trois ou quatre meilleures solutions qui répondent le mieux à leurs objectifs. Il peut également prendre en charge l'apprentissage automatique qui n'est qu'une meilleure façon de prédire les résultats et est extrêmement précieux lors de la recommandation d'actions prescriptives. Non seulement cela, mais l'apprentissage automatique améliore ses prédictions au fil du temps à mesure que vous fournissez plus de données.

Ces capacités fourniront la plateforme et l'architecture nécessaires pour permettre cette fondation et fournir les capacités requises pour compétitionner à l'avenir.

Joe Bellini est directeur des opérations chez One Network Enterprises, fournisseur de logiciels de réseau d'affaires IA.