L’avenir des chaînes d’approvisionnement dans le secteur des biens de consommation : naviguer dans la transformation à travers la technologie et les tendances

Ces derniers mois, nous avons été témoins de deux événements majeurs de perturbation de la chaîne d’approvisionnement. Premièrement, les navires commerciaux traversant la mer Rouge pour atteindre le canal de Suez…représentant près de 15 % du trafic maritime mondial– ont souffert des conséquences du conflit israélo-palestinien. Deuxièmement, le canal de Panama, responsable d’environ 40 % de tout le trafic de conteneurs aux États-Unis, connaît de graves interruptions en raison d’une sécheresse sans précédent et a contraint les autorités du canal à réduire le trafic quotidien de plus de 36 %.¹. Ces perturbations géopolitiques et liées aux conditions météorologiques illustrent la vulnérabilité des chaînes d’approvisionnement mondiales, qui ont également été mises à rude épreuve par des pandémies, des grèves et des événements similaires dans le passé. Rien qu’en 2021 et 2022, ces les perturbations coûtent aux entreprises environ 1,6 billion de dollars par an en opportunités de revenus manquées.

La complexité de l’écosystème de la chaîne d’approvisionnement exige des solutions innovantes pour identifier des moyens alternatifs de résoudre ces goulots d’étranglement. Sans les interventions analytiques et technologiques appropriées, il est impossible de gérer les perturbations, qu’elles soient de nature géopolitique, de problèmes liés aux conditions météorologiques ou de nature opérationnelle, telles que des stocks excédentaires, une répartition inégale entre les zones géographiques et des ruptures de stock. À chaque étape de la chaîne d’approvisionnement des produits de grande consommation, une énorme quantité de données est générée par les canaux en ligne et hors ligne, mais une grande partie de ces données reste inutilisée à des fins d’analyse. L’exploitation de ces données est cruciale non seulement pour résoudre les défis traditionnels de prévision de la demande, mais également pour gérer les attentes des clients et faire face aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement.

Les principales entreprises de biens de consommation utilisent les stratégies suivantes pour intégrer des sources de données disparates, améliorer la résilience et l’agilité et créer des opportunités de croissance tout en optimisant les coûts et les niveaux de service.

Implémentation d’une tour de contrôle virtuelle

La gestion efficace de la logistique nécessite un alignement des données en temps réel et un suivi rapide des expéditions. Une tour de contrôle offre une visibilité sur les opérations mondiales de bout en bout pour les entreprises de biens de consommation. En intégrant les données des navires, conteneurs, ports, entrepôts, centres de distribution et autres sources, il offre des informations en temps réel sur le mouvement des marchandises. Un bon exemple est Amazon, où la tour de contrôle permet un suivi en temps réel pour la livraison le jour même, une gestion optimisée des stocks, une efficacité des itinéraires et des opérations évolutives, garantissant une satisfaction client optimale.

La capacité prédictive des tours de contrôle aide à anticiper les perturbations potentielles, telles que des conditions météorologiques défavorables ou la congestion des ports, et permet de prendre des mesures proactives pour atténuer les risques. Un élément essentiel des tours de contrôle est leur capacité à alerter et à notifier des événements critiques, tels que des retards ou des perturbations, permettant ainsi aux décideurs de prendre des mesures correctives immédiates.

Les tours de contrôle sont devenues un incontournable pour les entreprises de produits de grande consommation qui souhaitent progresser vers un réseau de chaîne d’approvisionnement optimisé et auto-orchestré. Selon Accenture, les tours de contrôle de la chaîne d’approvisionnement améliorent généralement les revenus jusqu’à 1 % grâce à une réduction des ventes perdues, réduire les coûts logistiques de 3 à 5 % et réaliser une réduction des stocks de 5 à 15 %. La prochaine génération de tours de contrôle intégrera des technologies avancées telles que Predictive Analytics et GenAI, offrira des capacités de prise de décision autonomes et offrira une transparence et une confiance encore plus grandes tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

Intégrer l’intelligence des jumeaux numériques

Les jumeaux numériques créent une réplique numérique des opérations de la chaîne d’approvisionnement mondiale d’une entreprise, englobant les installations de fabrication, les opérations de fret et de fret, les sous-traitants tiers et les centres de distribution. Cette technologie permet aux entreprises de biens de consommation de tester quotidiennement plusieurs scénarios de crise, en examinant les résultats potentiels sans perturbations réelles. Les jumeaux numériques sont essentiels pour tester les chaînes d’approvisionnement, mettre en place des plans d’urgence et identifier des itinéraires de transport alternatifs.

Ce qui les distingue pour la prise de décision dans des scénarios évolutifs, c’est leur capacité à tirer parti de l’apprentissage par renforcement profond, de la technologie cloud et d’ensembles de données en temps quasi réel. Les entreprises de biens de consommation déploient des jumeaux numériques pour améliorer les opérations dans les installations de fabrication, augmenter la disponibilité des machines et réduire les déchets. Par exemple, une entreprise de vente au détail de premier plan a utilisé des jumeaux numériques pour réduire de 7 % ses émissions de carbone et améliorer de 5 % les commandes clients reçues à temps.

Focus sur la modélisation prédictive

Un système de gestion de données cohérent est crucial pour les entreprises de produits de grande consommation, permettant l’extraction de données à chaque étape du parcours du produit, de l’usine au consommateur. La mise en œuvre d’une modélisation prédictive à chaque étape du parcours produit permet d’obtenir des informations qui améliorent l’efficacité, l’expérience client et offrent un avantage concurrentiel. L’analyse de vastes ensembles de données sur les ventes historiques, les promotions et les facteurs externes tels que la météo et les tendances des médias sociaux aide les entreprises à prévoir avec précision la demande. La précision des modèles garantit une réduction des stocks excédentaires et sous-stockés et le maintien des produits sur les étagères lorsque les consommateurs le souhaitent. L’analyse prédictive peut également contribuer à renforcer la résilience des chaînes d’approvisionnement en développant des capacités de contrôle des risques face aux perturbations.

L’intégration de données de bout en bout, reliant des facteurs internes tels que les tendances des ventes et des facteurs externes tels que les tendances macroéconomiques, dans un lac de données centralisé peut briser les silos de données et prendre en charge diverses initiatives de modélisation prédictive. Cette intégration fournit des informations sur les niveaux de stocks, les calendriers de production et les signaux de demande en temps réel.

Planification autonome grâce à l’IA et au ML

L’IA est traditionnellement utilisée pour optimiser la logistique en améliorant les itinéraires de livraison, en gérant les stocks et en rationalisant les opérations des entrepôts. Il a également été utilisé pour automatiser des tâches répétitives, optimiser la planification des itinéraires de transport et effectuer un contrôle qualité grâce à des systèmes de vision basés sur l’IA. Après le COVID, il y a eu une volonté croissante d’intégrer l’IA et le ML plus que jamais pour automatiser la prise de décision et rendre les chaînes d’approvisionnement autonomes, permettant ainsi des ajustements en temps réel aux changements de l’offre et de la demande. Selon McKinseyla planification autonome de la chaîne d’approvisionnement peut augmenter les revenus jusqu’à 4 %, réduire les stocks jusqu’à 20 % et réduire les coûts de la chaîne d’approvisionnement jusqu’à 10 %.

Récemment, certaines entreprises de biens de consommation ont également commencé à utiliser des données non structurées sur les expéditions, les fournisseurs et les sources externes pour analyser les tendances, identifier les anomalies et extraire des informations exploitables. En regroupant et en classant les conditions, les événements, les produits et les clients de la chaîne d’approvisionnement, le ML aide à gérer la complexité grâce à des réponses différenciées et permet des ajustements stratégiques basés sur des données en temps réel. Cependant, pour exploiter efficacement le ML, il est crucial de collecter, regrouper, nettoyer et manipuler de grandes quantités de données, garantissant ainsi l’exactitude et la fiabilité des informations dérivées. Une approche centrée sur les données est nécessaire pour utiliser efficacement l’IA et le ML afin d’optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement et de répondre aux incertitudes avec agilité et précision.

Gérer l’évolution du comportement des consommateurs

Les comportements des consommateurs évoluent rapidement. Dans l’ensemble, on constate une diminution de la fidélité des clients, un passage aux canaux directs au consommateur, une réduction des délais de livraison, une volatilité croissante de la demande et une montée en puissance des modèles d’abonnement. Ces changements, induits par la digitalisation et l’évolution des attentes des clients, obligent les entreprises de CPG à adopter un nouvel état d’esprit pour rester compétitives.

Les entreprises de biens de consommation doivent adopter une mentalité centrée sur les données, en intégrant diverses sources de données, y compris des données non structurées, aux données traditionnelles dans un écosystème cloud en temps quasi réel. Cette approche unifiée est essentielle pour tirer parti des informations et conserver un avantage concurrentiel. Pendant et après la pandémie de COVID-19, les entreprises qui disposaient d’une infrastructure cloud et de capacités d’analyse prédictive étaient mieux à même de répondre aux défis de la chaîne d’approvisionnement. L’analyse des données en temps réel fournit des informations plus approfondies sur les préférences des consommateurs, permettant aux entreprises d’ajuster leurs chaînes d’approvisionnement en conséquence. L’exploitation de l’IA et des écosystèmes de données basés sur le cloud restera cruciale pour anticiper et réagir de manière proactive aux changements.

Adopter de nouveaux modes de transport

Les technologies de transport émergentes, telles que les véhicules autonomes, les drones et l’hyperloop, promettent de révolutionner la logistique. Ces innovations offrent des options de transport plus rapides, plus fiables et plus rentables pour livrer les marchandises efficacement et minimiser la dépendance aux combustibles fossiles, améliorant ainsi la durabilité des opérations de livraison.

À mesure que ces technologies mûriront et seront plus largement adoptées, elles auront un impact profond sur les chaînes d’approvisionnement mondiales, améliorant ainsi leur efficacité et leur résilience. Des projets pilotes comme Les camions autonomes de Tesla et les initiatives Hyperloop font déjà l’objet de beaucoup d’attention. À l’avenir, ils pourraient combler le manque de chauffeurs commerciaux, économiser sur les coûts de carburant et réduire les coûts de conduite à 70 % de ceux supportés par les conducteurs humains, démontrant ainsi les avantages potentiels pour l’industrie des biens de grande consommation. Les obstacles réglementaires, la maturité technologique et le développement des infrastructures sont des défis clés à relever.

Quelle est la prochaine étape pour les chaînes d’approvisionnement CPG ?

La pandémie de COVID-19 a accéléré les achats en ligne, offrant des opportunités de croissance mais révélant également des goulots d’étranglement dans les systèmes de chaîne d’approvisionnement existants et des processus obsolètes. Les chaînes d’approvisionnement sont constamment confrontées à des perturbations dues à l’évolution du comportement des consommateurs, aux facteurs géopolitiques et aux technologies de transport émergentes. L’avenir des chaînes d’approvisionnement dans le secteur des biens de consommation dépend de l’adoption des progrès technologiques et de l’adaptation aux nouvelles tendances. En mettant en œuvre des tours de contrôle, en intégrant l’intelligence des jumeaux numériques, en tirant parti de la modélisation prédictive et en adoptant l’IA et le ML, les entreprises de biens de consommation peuvent créer des chaînes d’approvisionnement résilientes, agiles et efficaces et débloquer d’importantes opportunités de croissance.

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A propos de l’auteur

Sangeetha Chandru est vice-présidente senior et chef de la pratique mondiale pour les produits de grande consommation et la vente au détail chez EXL, une société leader dans l’analyse de données et les opérations et solutions numériques.