Les données :un élément clé de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Accompagner le changement est une compétence cruciale pour les entrepôts aujourd'hui, les progrès technologiques et la demande des consommateurs le rendant nécessaire garder le rythme ou perdre la course. L'utilisation du Big Data pour guider la prise de décision est de plus en plus importante dans cette équation. Cependant, comme l'explique Deloitte, l'utilisation du 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 est non 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 gros volumes de données couvrant plusieurs catégories. Bien que toutes les organisations n'utilisent pas toutes les sources de données dans la même mesure, il est essentiel de comprendre les différentes sources de données et leur impact sur la chaîne d'approvisionnement 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, équipement, personnel et contrats
• Données d'inventaire – Volume, valeur et répartition du centre de distribution
• Données produit principales :tous les produits et leurs relations les uns avec les autres, tels que les attributs partagés ou les caractéristiques physiques.
• Données de production :capacité de production et portefeuille de produits
• Données de volume (ou données logistiques) – Le volume de produits entrants ou en transit, de l'usine au centre de distribution, les transferts de stock entre les installations ou les livraisons directes aux clients.
• Données financières :données combinées, y compris les données de transport, d'entrepôt, de production et d'inventaire.
• Données sur la demande :y compris les données des projections et des prévisions, ainsi que les données historiques réelles pour l'analyse des tendances.
• Données qualitatives :y compris des facteurs indirects tels que le service client, les délais et d'autres exigences commerciales

Alors que les entrepôts ne génèrent que quelques éléments de ces ensembles de données variés, presque tous les ensembles de données auront un effet domino sur les opérations de l'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 plus éclairées qu'en analysant uniquement les données de l'entrepôt.
A ne pas faire Se perdre dans la forêt
Toutes ces données offrent une vue d'ensemble, mais les opérateurs d'entrepôt et autres responsables de la chaîne d'approvisionnement doivent faire preuve de prudence pour éviter d'être pris dans l'analyse-paralysie. Essayer de disséquer et d'analyser chaque tendance et chaque point de données peut rapidement vous faire tourner en rond.
Utilisez plutôt ces sources de données disponibles pour obtenir une vue d'ensemble, mais déterminez également quelles données généreront véritablement de la valeur commerciale. Comme l'expliquent Regenia Sanders et Jason Meil, contributeurs à CFO.com, « la planification est souvent l'étape la plus difficile, mais elle a tendance à avoir le plus grand impact sur les coûts, compte tenu de l'effet coup de fouet ». Et il est prouvé que le Big Data améliore constamment la précision de la planification, alors utilisez-le à votre avantage pour affiner chaque facette de vos opérations.
Inspirez-vous des grandes entreprises
L'Université de San Francisco dresse le portrait du géant de la vente au détail 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 de dollars par rapport à 2014. De toute évidence, Walmart fait quelque chose de bien, d'autant plus que l'entreprise repose en grande partie sur ses bas prix. Non seulement Walmart maîtrise la chaîne d'approvisionnement traditionnelle, mais l'entreprise investit également dans la technologie pour tirer parti du commerce électronique et d'autres tendances. Faire toutes ces choses avec précision est bien plus qu'un simple hasard.
Walmart a utilisé une variété de tactiques qui ont abouti à l'une des chaînes d'approvisionnement les plus efficaces qui existent, gagnant même une reconnaissance dans les 20 meilleures chaînes d'approvisionnement de Gartner au cours des cinq dernières années. années. Une combinaison d'inventaire géré par le fournisseur (VMI), une meilleure coopération et collaboration avec les fournisseurs, et l'interconnexion des différentes entités grâce à la technologie pour des gains d'efficacité substantiels - permettant finalement à l'entreprise de maintenir les prix bas sur lesquels elle avait construit sa marque dans une économie autrement poussant les coûts augmentent à tous les niveaux.
Bien que le succès de Walmart ne repose pas exclusivement sur l'analyse du Big Data, les données ont joué un rôle essentiel dans l'alimentation des prédictions, des projections et de la prise de décision innovante pour réaliser toutes les possibilités qui existent tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Bien sûr, toutes les entreprises ne visent pas à être le prochain Walmart, mais lorsque vous utilisez intelligemment les données pour stimuler l'innovation et optimiser la chaîne d'approvisionnement, chaque entreprise peut réaliser son plein potentiel.