Sur un marché devenu très volatile, la planification de la supply chain devient de plus en plus difficile. Des technologies prédictives s’appuyant sur des données internes et externes, ainsi que des jumeaux numériques permettront d’affiner les prévisions.

La supply chain doit s’adapter pour faire face aux défis d’agilité et de résilience du marché. « La supply chain est un domaine en pleine évolution, avec des sujets comme la data, la robotique, l’IoT ou l’intelligence artificielle », confirme Manuel Davy, Fondateur et CEO de VEKIA.

Quels sont les enjeux de la supply chain ?

1. Satisfaire les clients.
2. Réduire les stocks.
3. Maîtriser les coûts opérationnels.

Mais sur un marché devenu très volatile, où les clients exigent de plus en plus une livraison à J+1, les choses peuvent rapidement se compliquer. « La supply chain c’est extrêmement simple : il suffit d’avoir le bon stock au bon endroit au bon moment : fois des centaines de milliers de point de gestion ou de points de stockage, fois des millions de références, et avec beaucoup d’incertitudes. »

L’une des clés du succès réside dans la prise en compte de ces incertitudes. Mais également dans la capacité à accompagner le client dans ses changements de mode de consommation. Pendant le confinement, ce sont les entreprises capables d’adresser les clients par des canaux numériques, comme l’e-commerce, qui ont tiré leur épingle du jeu. L’omnicanalité s’est imposée alors comme un facteur de résilience.

La prédiction est au cœur de la supply chain

« La planification est partout dans la supply chain, poursuit Manuel Davy. Les technologies les plus avancées sont en mesure de prévoir finement la demande des consommateurs, ce qui permet en remontant dans la supply chain d’anticiper toutes les opérations. »

L’amélioration des prévisions peut suivre deux voies : voir plus loin, grâce à une puissance de calcul accrue ; être plus fin, au travers de l’analyse de plus de données. Le fait de prendre en compte les données d’expérience (comme le ressenti des consommateurs vis-à-vis des produits ou de la marque) permettra par exemple de mieux satisfaire les clients.

Être capable d’agréger des données endogènes et exogènes (météo, réseaux sociaux…) est donc un facteur clé pour améliorer les processus de prédiction et de planification. Par ailleurs, il est primordial de savoir faire circuler les données internes et de les enrichir. Par exemple en disposant d’une vision en temps réel du stock, assurée par de l’IoT.

Autre voie d’amélioration, la mise en place d’un jumeau numérique de la supply chain, permettant de tester des scénarios de type what-if, afin de gagner en agilité ou en résilience. Ou tout simplement pour évaluer l’impact du lancement d’un nouveau produit.

Savoir passer du plan à l’action

Il est essentiel que le prédictif influe directement sur les opérations de l’entreprise (data to action), tout en n’écartant pas l’humain du processus de décision. « La planification reste un sujet humain. Il ne faut pas écarter l’humain, qui est le pilote et aura le dernier mot, car lui seul sait appréhender des situations très incertaines, comme celles que nous avons rencontrées récemment, explique Manuel Davy. Mais nous pouvons donner à l’humain des moyens d’être plus efficace : des algorithmes, des données, de la puissance de calcul. »

La transformation de la supply chain est un sujet riche et passionnant. Mais aussi global, comme le souligne le CEO de VEKIA : « quand on commence à transformer une supply chain, cela entraîne l’ensemble de l’entreprise vers l’industrie 4.0. ». L’occasion peut-être d’évaluer de nouvelles stratégies de supply chain management, comme le DDMRP (Demand Driven MRP), qui s’appuie non plus sur des prévisions, mais sur la demande réelle.

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Source de l’article sur sap.com