L'approvisionnement stratégique en données est le moyen moderne d'éviter les perturbations

Près d'un mois après la fermeture du canal de Suez, des vagues de navires pris dans la ligne de mire inondent les ports du monde entier. Ce n'est pas le premier problème majeur auquel les chaînes d'approvisionnement ont été confrontées au cours de l'année écoulée, mais la crise semble marquer une nouvelle vérité :les perturbations ne disparaissent pas.

Pendant ce temps, un ralentissement économique mondial a accru la sensibilisation et diminué la tolérance à ces perturbations alors que les entreprises tentent de maintenir leurs résultats. Les dommages s'accumulent et les organisations repensent leurs processus et technologies de chaîne d'approvisionnement et réexaminent leurs sources de données.

Déplacement de la focalisation

Jusqu'à présent, les systèmes de chaîne d'approvisionnement ont optimisé les données pour capturer des informations détaillées sur les niveaux et les mouvements des stocks, les niveaux de production, l'efficacité énergétique, etc. - tous les facteurs internes sous le contrôle d'une entreprise.

Cette approche est un peu comme conduire sur une route à 60 miles par heure, en ne regardant que votre tableau de bord. Vous voyez que votre vitesse est inférieure à la limite de vitesse, vous avez beaucoup d'essence et votre voiture ne surchauffe pas. Toutes les bonnes nouvelles - jusqu'à ce que vous vous écrasiez dans la voiture devant vous. Pourquoi? Parce que vous n'étiez concentré que sur ce qui se passait à l'intérieur de votre voiture.

À bien des égards, c'est ainsi que nous nous sommes concentrés sur les systèmes de chaîne d'approvisionnement. Nous avons optimisé les données pour capturer des informations détaillées sur les niveaux et les mouvements des stocks, les niveaux de production, l'efficacité énergétique et plus encore. Notre « tableau de bord » nous dit que nous n'avons aucun problème pour toutes les choses que nous contrôlons. Mais cette approche ignore le risque de ce qui se passe à l'extérieur. Les entreprises doivent se concentrer autant sur des moyens systématiques d'évaluer les risques et les perturbations provenant de facteurs externes que sur des mesures internes.

L'amélioration des prévisions de la demande et des niveaux de stock de sécurité aidera certainement les entreprises à devenir plus efficaces, mais les entreprises ont besoin d'une vue à 360 degrés qui inclut une mesure robuste des influences externes sur leur activité.

Sources de données alternatives

Un nombre croissant de fabricants utilisent des données alternatives pour anticiper les futurs problèmes d'approvisionnement dus à ces influences externes. Ils cherchent à voir s'il y a un arriéré de navires dans un port donné qui indiquerait qu'une prochaine expédition peut s'attendre à être retardée. Ils étudient plus en amont les perturbateurs potentiels à fournir, analysant les précipitations et les niveaux d'humidité du sol pour prédire les rendements des cultures, afin d'assurer la disponibilité constante des matières premières dans leurs processus de fabrication pour tout, du latex au cacao. Ils surveillent les informations provenant de milliers de sources à travers le monde pour détecter des conflits ou des grèves potentiels et anticiper les changements de la demande.

Se concentrer sur ces facteurs externes en amont signifie que traiter des ensembles de données pour lesquels ces entreprises peuvent être complètement nouvelles, de l'imagerie satellite aux signaux des transpondeurs de navires en passant par les prévisions météorologiques dans les zones où les matières premières sont cultivées. Les fabricants avant-gardistes se tournent vers les nouvelles technologies pour mieux gérer ces nouveaux ensembles de données, en particulier les data lakehouses qui permettent aux entreprises de consulter à la fois des sources non structurées et structurées aussi souvent qu'en temps réel et de les utiliser pour extraire rapidement les informations pertinentes. Ils ont réalisé que les technologies héritées telles que les entrepôts de données sont rigides et incapables de traiter ces nouveaux types de données ou d'analyses. Avec un data lakehouse, les entreprises peuvent tester rapidement ces ensembles de données et ces analyses pour prendre des décisions en quelques heures et jours.

Le réacheminement d'un voyage censé traverser le canal de Suez pour contourner le cap de Bonne-Espérance à la place coûte cher – en ajoutant au moins 450 000 et 3 000 milles marins aux voyages d'une expédition. Mais comme nous l'avons vu ce week-end, rester assis et attendre qu'un obstacle imprévu soit supprimé peut ajouter encore plus à cette dépense.

Ce n'est pas une coïncidence si le navire jumeau d'Ever Given s'est détourné tôt du cap de Bonne-Espérance - ils avaient probablement des données internes selon lesquelles ce blocage durerait un certain temps. Si tous les navires en retard avaient la même information et l'avaient plus tôt, l'industrie dans son ensemble résisterait mieux à cette tempête. Il est essentiel de se concentrer davantage sur les facteurs internes/externes, tout en exploitant des données alternatives, pour gérer les défis inattendus.

Rob Saker est le leader mondial de la vente au détail et de la fabrication chez Databricks.