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novembre 29, 2022

Atteindre l’« allée sans fin » avec des systèmes de chaîne d’approvisionnement intelligents

Atteindre l’« allée sans fin » avec des systèmes de chaîne d’approvisionnement intelligents



Le concept « d’allée sans fin » n’est pas nouveau, mais c’est définitivement l’avenir pour de nombreux opérateurs de la chaîne d’approvisionnement. Cette stratégie de vente au détail permet aux clients d’un magasin physique de parcourir et de commander virtuellement tous les produits qui sont en rupture de stock ou non vendus en magasin et de les faire expédier au magasin ou à leur domicile. Un centre de distribution ou un autre point de vente à proximité qui a l’article en stock exécute sa commande.

De plus en plus, les consommateurs s’attendent à une expérience d’allée sans fin. La pandémie a accéléré la transition vers les achats numériques et a fondamentalement changé la mentalité d’achat des consommateurs. Les consommateurs d’aujourd’hui achètent régulièrement de tout, des courses quotidiennes aux voitures neuves, en ligne ou via une application, et ils s’attendent à une livraison rapide, même en moins d’une heure, dans de nombreux cas. Si le détaillant auquel il s’adresse en premier ne peut pas répondre à cette attente, le consommateur peut ouvrir n’importe quel nombre d’applications et acheter le même produit auprès d’un autre détaillant, en magasin ou en ligne, et le récupérer ou le faire livrer lorsqu’il le veux.

Ainsi, la pression est exercée pour créer l’allée sans fin. Cependant, pour soutenir cette stratégie, la plupart des opérateurs de la chaîne d’approvisionnement devront moderniser considérablement leurs opérations, notamment en mettant en œuvre des solutions reposant sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML). Cela nécessite un changement de mentalité pour les opérateurs, qui ne considèrent plus seulement la technologie comme un outil permettant de réduire les coûts de la chaîne d’approvisionnement, mais également comme la clé pour éviter les opportunités de vente manquées, remplir plus de commandes plus rapidement et augmenter la rentabilité.

Principaux défis pour construire l’allée sans fin

1. Limitations héritées et manque de perspicacité

De nombreuses entreprises, en particulier dans le secteur de la vente au détail, ont déjà accordé beaucoup d’attention à la création d’une expérience frontale pour l’allée sans fin, offrant à leurs clients diverses options numériques pour commander des produits à partir des inventaires en magasin et en ligne. Mais c’est sur le back-end que la plupart des entreprises ne parviennent pas à offrir cette expérience : elles ne peuvent pas obtenir les bons produits d’ici à là assez rapidement.

Plusieurs problèmes peuvent entraver la capacité d’une organisation à réaliser une véritable expérience d’allée sans fin :

  • Installations, systèmes de gestion des commandes et processus de la chaîne d’approvisionnement obsolètes
  • Systèmes rigides qui empêchent l’exécution des commandes à partir de plusieurs entrepôts ou points de vente
  • Le manque de véritable visibilité en temps réel sur l’état des stocks (c’est-à-dire ce qui est disponible, où il se trouve actuellement et où il doit être)
  • L’incapacité de prévoir l’origine la plus probable de la prochaine commande afin que l’inventaire puisse être organisé à l’emplacement le plus proche pour remplir cette commande au moindre coût

L’IA et le ML jouent un rôle de premier plan pour aider les opérateurs de la chaîne d’approvisionnement à surmonter ces limites et à construire une chaîne d’approvisionnement de nouvelle génération. Vous trouverez ci-dessous un examen plus approfondi de la manière dont ces technologies avancées peuvent permettre l’allée sans fin en aidant les organisations à développer un entreposage intelligent et à s’engager en toute confiance dans une prise de décision plus prédictive.

2. Créer des entrepôts plus intelligents et plus flexibles

Historiquement, les opérateurs de la chaîne d’approvisionnement disposaient d’entrepôts et de centres de distribution dédiés qui desservent des clients ou des régions spécifiques. Cette stratégie crée des complexités pour les entreprises dans la prévision du type et de la quantité de stocks nécessaires dans ces installations. Le résultat est que les entreprises ne peuvent pas s’adapter beaucoup ou pas du tout.

Aucune organisation ne peut créer des entrepôts plus intelligents ou une chaîne d’approvisionnement plus agile et flexible sans mettre à jour leur technologie back-end première. La plupart devront également repenser l’ensemble de leur processus de gestion des commandes – y compris s’il existe une autre façon de le gérer plutôt qu’avec leur système de planification des ressources d’entreprise (ERP) traditionnel et inflexible, qui leur permet de mapper des produits spécifiques uniquement à des emplacements spécifiques et offre très peu visibilité.

Si ces organisations disposent de systèmes d’entreposage intelligents au sein de leur chaîne d’approvisionnement, elles pourraient demander et fournir tout inventaire dont elles disposent à n’importe quel client ou zone géographique à tout moment. Ils pourraient également activer en toute confiance le concept d’allée sans fin tout en réduisant les coûts et les retards d’expédition.

Pour créer un entreposage intelligent et offrir une allée sans fin, de nombreuses organisations devront intégrer de nouvelles technologies telles que l’IA et le ML autour de leur système ERP hérité pour améliorer et étendre ses capacités ou même remplacer complètement certaines fonctions. L’intégration de leur système ERP et de leur système de gestion d’entrepôt sera également une mesure essentielle pour garantir l’efficacité et la rapidité lorsque l’entreprise commencera à expédier des stocks à partir de plusieurs endroits pour servir les clients partout.

3. Permettre une prise de décision plus prédictive et proactive

La modélisation prédictive, utilisant à la fois l’IA et le ML, permet à une organisation de savoir combien d’inventaire stocker et où placer les marchandises en fonction des modèles et comportements historiques et actuels. Ces informations sont indispensables pour tout opérateur de chaîne d’approvisionnement qui souhaite garder une longueur d’avance sur les tendances, se préparer aux ventes futures et accélérer le délai entre la commande et l’exécution.

Le ML est également un excellent outil pour minimiser les coûts et les pertes de revenus dues à l’obsolescence, aux stocks excédentaires et aux ruptures de stock. Et l’IA indique à l’organisation d’où la demande future est susceptible de provenir et suggère où l’inventaire futur doit être placé à mesure qu’il arrive. L’IA aide également les opérateurs de la chaîne d’approvisionnement à éviter les coûts liés aux frais d’expédition excessifs, aux longs temps de transit, aux ruptures de stock et à l’obsolescence.

Ces technologies avancées sont également essentielles pour fournir des informations en temps réel sur les données qui informent les «jumeaux numériques» de la chaîne d’approvisionnement – des vues logiques de la chaîne d’approvisionnement physique utilisées pour la modélisation de simulation – qui permettent à l’entreprise de comprendre, bien à l’avance, quelles sont les options dont elle dispose pour répondre aux exigences des clients lorsque des perturbations de la chaîne d’approvisionnement se produisent inévitablement.

De nombreuses entreprises qui ont fait des progrès significatifs dans leur cheminement vers la construction d’une chaîne d’approvisionnement de nouvelle génération utilisent également l’IA et le ML pour améliorer leurs prévisions afin de pouvoir résoudre leur « problème de SKU ». Ils sont mieux en mesure de déterminer quel inventaire ils doivent avoir sous la main au lieu de garder deux de tout sur l’étagère « juste au cas où ». De plus en plus d’organisations adoptent également l’IA et le ML en tant que multiplicateurs de force pour leur main-d’œuvre de la chaîne d’approvisionnement ; l’automatisation intelligente les aide à surmonter les pénuries de main-d’œuvre actuelles tout en permettant à leurs employés actuels d’être plus productifs.

Il n’existe pas d’approche unique pour moderniser la chaîne d’approvisionnement, créer un entreposage intelligent et jeter les bases d’une allée sans fin. Le voyage de chaque entreprise variera en portée et en durée. Certaines organisations choisiront d’augmenter leur infrastructure existante avec des solutions plus intelligentes, tandis que d’autres iront jusqu’à mettre en place des opérations de chaîne d’approvisionnement entièrement nouvelles et distinctes. Mais le besoin de changement est urgent, et les entreprises qui agissent maintenant indépendamment de toute autre perturbation ou incertitude à l’horizon sont celles qui deviendront les leaders de la chaîne d’approvisionnement de demain.

En savoir plus sur Protiviti Solutions technologiques émergentes et Services de la chaîne d’approvisionnement.

Connectez-vous avec les auteurs:

Jean Weber

Directeur – Chaîne d’approvisionnement, Protiviti

Geoff Weathersby

Directeur – IdO et technologies émergentes, Protiviti




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