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Supply Chain Management
13/03/2015

Big data : un atout pour le Supply Chain Management (SCM)

Le BCG, dans son étude « Making Big Data Work, Supply Chain Management » parue en février 2015, montre en quoi le Big Data peut permettre de réaliser d’importants gains de productivité et d’optimiser les coûts de SCM.

Au cours de ces dernières décennies, les entreprises ont fait preuve d’inventivité afin d’optimiser la gestion de la chaine logistique celle-ci impactant très directement le coût global du produit et donc la compétitivité des entreprises. Il est possible de distinguer 2 périodes :

- l’offshorisation : les entreprises ont délocalisées leur production dans des pays où les coûts de main d’œuvre étaient moindres. Toutefois, une étude du BCG de mai 2014 montre que les différences de coûts de production entre les pays tels que la Chine et les Etats-Unis ont diminué. En outre, la mondialisation des marchés a rendu la chaine logistique beaucoup plus complexe : plusieurs continents, nombre de fournisseurs croissant. Résultat : l’offshore devient moins attractif qu’à ses débuts.

- le nearshore ou la production locale : dans un second temps, afin de maitriser les coûts de SCM, les entreprises ont relocalisées leur production soit à proximité des lieux de distribution, soit en la « ré internalisant » profitant d’une main d’œuvre hautement qualifiée, de technologies de production avancées permettant une fabrication à bas coût.

 

Le Big Data permettra à la SCM d’entrer dans une nouvelle ère : celle de l’optimisation de la distribution et de la logistique.

En amont, les outils de Big Data favoriseront une meilleure compréhension et donc anticipation des demandes clients. Les entreprises pourront proposer de nouveaux services répondant au mieux aux attentes et aux tendances du moment.

 

Amazon, Mac Donald’s, et d’autres se sont déjà lancés dans l’aventure. Qu’est-ce qu’il y a à gagner ?

L’étude met en avant 3 champs d’application immédiats du Big Data :

- La visualisation des itinéraires de livraison. Les données à prendre en compte sont très importantes : taille des camions, dimension des routes, quais de déchargements, etc. A ces informations, viennent s’ajouter des données temps réel comme les informations traffic, météo, etc. A cela s’ajoute également une autre donnée : les flottes sont de plus en plus connectées. S’il existe des solutions actuellement, celles-ci ne peuvent faire face au traitement simultané et temps réel de toutes ces données. Le Big Data peut apporter des outils pertinents et permettre ainsi aux entreprises de maitriser les coûts de transport voir de les diminuer. Dans un secteur hautement concurrentiel où la guerre des prix fait rage, ces outils seront des atouts. Par ailleurs, il ouvre la possibilité de réagir immédiatement à une demande.

- l’anticipation de la demande : dans un contexte où la demande est de plus en plus complexe, changeante, prédire quels seront les besoins à court ou moyen terme devient quasi impossible. Avec le Big Data, les entreprises peuvent analyser de grandes quantités de données dans un temps record afin de s’adapter aux besoins. Elles sont ainsi dans un cercle vertueux de création de services et d’innovations. C’est mettre en place la méthode Agile dans la gestion de la chaine logistique. Une meilleure anticipation permet de limiter les stocks et donc les coûts afférents, de fournir des délais de livraison fiables et donc de fidéliser les clients.

- la simplification des réseaux de distribution : alors que les entreprises ont démultiplié les entrepôts, les centres de production, la demande évoluant sans cesse, ces réseaux de distribution rencontrent des difficultés à s’y adapter. En interconnectant les données internes, celles de leurs fournisseurs, celles des usines, etc., elles peuvent désormais prendre en compte des quantités de données jamais analysées simultanément afin de simplifier les réseaux de distribution et ainsi limiter les coûts de SCM. Elles peuvent également faire face aux fluctuations des demandes à la hausse et à la baisse et ajuster les plannings en temps réel.

 

Afin que le Big Data puisse donner tous ces résultats, le BCG propose de 4 étapes :

- Connecter la chaine d’approvisionnement de bout en bout en utilisant des technologies de type IoT (Internet Of Things) permettant une collecte automatique et temps réel des données

- S’assurer de la cohérence des données : il s’agit ici de définir un référentiel commun afin que chaque entité de l’entreprise utilise bien les mêmes termes, unités de mesure, etc.

- S’assurer de la transparence interservices des données : chaque département doit communiquer ses informations afin de permettre à l’entreprise d’être réactive face à la demande et aux complexités de la SCM.

- Investir dans des capacités adéquates : Il ne s’agit pas ici de recruter une armée de Data Scientists afin de mener ces analyses. Chaque entreprise doit être réaliste quant à son besoin et trouver des synergies avec d’autres afin d’investir sur ces technologies de Big Data.

 

Le Big Data, en permettant aux entreprises de prendre en compte des données du SCM jusque-là analysées en silo, permet d’avoir une vue d’ensemble des moyens de l’entreprise, des demandes des clients, des tendances du marché, des fournisseurs, des concurrents, etc. C’est un outil de veille concurrentielle, de gains d’efficacité, de maitrise des coûts, mais également une source d’innovation par la création de nouvelles offres.

L’entreprise répond précisément à la demande : chaque client peut désormais avoir un service spécifique, individualisé sans que cela représente pour l’entreprise des coûts d’investissement prohibitifs. Les services de SCM se rapprochent désormais des services commerciaux et marketing de l’entreprise puisqu’avec le Big Data elle est au plus proche des besoins des clients et peut tout à la fois les anticiper, y répondre, et résoudre les difficultés en temps réel.

> Source Boston Consulting Group


 

 

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