Exploiter les données pour une optimisation supérieure de la chaîne d'approvisionnement

Naviguer le changement est une compétence cruciale pour les entrepôts aujourd'hui, avec les avancées technologiques et la demande des consommateurs rendant nécessaire de suivre le rythme ou de perdre la course. De plus en plus important dans cette équation est l'utilisation du Big Data pour piloter la prise de décision. Cependant, comme l'explique Deloitte, utiliser le Big Data pour optimiser la chaîne d'approvisionnement « nécessite de sélectionner les données pertinentes, d'assurer un flux constant de données précises et de traduire les données en interprétations utiles. » En tant que tel, il n'est pas seulement important pour les organisations telles que les entrepôts d'adopter le Big Data mais aussi de maîtriser la gestion et l'analyse de ces données pour éclairer la prise de décision.

Comprendre les sources de données

Les entrepôts et autres organisations de la chaîne d'approvisionnement génèrent de grands volumes de données couvrant plusieurs catégories. Bien que toutes les organisations n'utiliseront pas toutes les sources de données dans la même mesure, comprendre les diverses sources de données et comment elles impactent la chaîne d'approvisionnement est essentiel pour l'optimisation. Logistics Viewpoints fournit une ventilation utile des sources de données pertinentes pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement :

• Données d'entrepôt – Capacité de stockage, équipements, personnel et contrats.
• Données d'inventaire – Volume, valeur et allocation par centre de distribution.
• Données produits maîtres – Tous les produits et leurs relations les uns aux autres, tels que les attributs partagés ou caractéristiques physiques.
• Données de production – Capacité de production et portefeuille de produits.
• Données de volume (ou données logistiques) – Le volume de produit entrant ou en transit, de l'usine au centre de distribution, transferts de stock entre installations, ou livraisons directes aux clients.
• Données financières – Données combinées incluant transport, entrepôt, production et données d'inventaire.
• Données de demande – Incluant les données des projections et prévisions, ainsi que les données historiques réelles pour l'analyse des tendances.
• Données qualitatives – Incluant des facteurs souples tels que le service client, les délais et autres exigences business.

Bien que les entrepôts ne génèrent que quelques éléments de ces ensembles de données variés, presque chaque ensemble de données aura un effet domino sur les opérations d'entrepôt. La collecte et l'analyse de toutes les données pertinentes pour la chaîne d'approvisionnement fournissent une image plus large et plus approfondie de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, permettant aux opérateurs d'entrepôt de prendre des décisions mieux informées qu'en analysant uniquement les données d'entrepôt.

Ne vous perdez pas dans la forêt

Toutes ces données offrent une vue d'ensemble, mais les opérateurs d'entrepôt et autres dirigeants de la chaîne d'approvisionnement devraient faire preuve de prudence pour éviter de se retrouver paralysés par l'analyse. Tenter de disséquer et d'analyser chaque tendance et point de données peut rapidement vous faire tourner en rond.

Au lieu de cela, utilisez ces sources de données disponibles pour l'insight global, mais déterminez également quelles données généreront réellement de la valeur business. Comme l'expliquent Regenia Sanders et Jason Meil, contributeurs à CFO.com, « La planification est souvent l'étape la plus difficile mais tend à avoir le plus grand impact sur les coûts, compte tenu de l'effet coup de fouet. » Et le Big Data est constamment prouvé pour améliorer la précision de la planification, alors utilisez-le à votre avantage pour affiner chaque facette de vos opérations.

Inspirez-vous des entreprises leaders

L'Université de San Francisco profile le géant de la distribution Walmart, notant les 486 milliards de dollars de l'entreprise à la fin de l'exercice se terminant en janvier 2015, marquant une augmentation de 10 milliards sur 2014. Clairement, Walmart fait quelque chose de bien, particulièrement compte tenu que l'entreprise est largement basée sur ses bas prix. Non seulement Walmart a maîtrisé la chaîne d'approvisionnement traditionnelle, mais l'entreprise investit aussi dans la technologie pour capitaliser sur le e-commerce et d'autres tendances. Faire toutes ces choses précisément correctement est bien plus que de la simple chance.

Walmart a employé une variété de tactiques qui ont abouti à l'une des chaînes d'approvisionnement les plus efficaces qui existent, gagnant même une reconnaissance dans le top 20 des chaînes d'approvisionnement de Gartner pendant les cinq dernières années. Une combinaison de vendor managed inventory (VMI), meilleure coopération et collaboration avec les fournisseurs, et interconnexion des diverses entités par la technologie pour des gains d'efficacité substantiels – permettant ultimement à l'entreprise de maintenir les bas prix sur lesquels elle a bâti sa marque dans une économie poussant autrement les coûts à la hausse 전반적으로.

Bien que le succès de Walmart ne soit pas construit exclusivement sur l'analytique Big Data, les données ont joué un rôle critique dans l'alimentation des prédictions, projections et prise de décision innovante pour réaliser les pleines possibilités qui existent à travers la chaîne d'approvisionnement. Bien sûr, toutes les entreprises ne visent pas à devenir le prochain Walmart, mais quand vous faites un usage intelligent des données pour piloter l'innovation et optimiser la chaîne d'approvisionnement, chaque entreprise peut réaliser son plein potentiel.