Visibilité totale et chaîne d'approvisionnement numérique

Deuxième partie de la série « de l’ancien au nouveau avec la chaîne logistique numérique », série

Je pensais récemment au vieil adage attribué à Peter Drucker: «Si vous ne pouvez pas mesurez-le, vous ne pouvez pas l'améliorer. »

Certains le considèrent certainement comme un peu réductionniste. Qu'en est-il de la sérendipité et de tous les actifs incorporels courants dans toute entreprise constituée de personnes réellement vivantes? C'est suffisant. Mais je pense qu'il est prudent de dire que, lorsqu'il s'agit d'atteindre l'objectif de visibilité totale pour les chaînes d'approvisionnement mondiales opérant dans l'économie numérique, Drucker résiste.

À l'ère de du Big Data cependant , le défi n’est pas tellement de trouver des mesures et des indicateurs de performance clés à suivre. Au contraire, avec l’Internet des objets (IoT), les capteurs du monde entier envoient des données presque tout le temps. Il y a des capteurs dans les chaussures que je porte, dans la voiture que je conduis et dans la montre que j'utilise. En milieu industriel, c'est encore plus prononcé. Les pompes dans les raffineries chimiques, les unités CVC dans les usines, tout ce qui bouge dans les stocks – tous ceux-ci ont des capteurs qui fournissent des données.

Non, dans le contexte actuel de surcharge de données, le principal défi des entreprises est de les analyser rapidement et efficacement. ils arrivent.

Des données volumineuses à l'analyse intelligente

Ce qu'il faut, c'est une plate-forme de données à la puissance industrielle capable de récupérer, de traiter, d'analyser et d'analyser les données des appareils et de prendre en compte les décisions de l'entreprise dans les processus via des applications. et actions automatisées.

Mais, bien entendu, les données IoT ne sont pas la seule source de données préoccupante. Comme je l'ai mentionné dans le premier blog de cette série, les entreprises veulent également obtenir des données de médias sociaux, de points de vente et même de sources tierces permettant de suivre les conditions météorologiques, les conditions économiques, les tendances du marché, etc. Si votre objectif est une chaîne d’approvisionnement plus centrée sur le client, vous devez extraire toutes ces données.

Toutefois, le défi ne s’arrête pas là. Les données entrantes provenant de toutes sortes de sources peuvent être utiles en elles-mêmes, mais la valeur réelle n’est obtenue que lorsque ces données sont mélangées à des données provenant de systèmes d’entreprise internes, en temps réel. Ainsi, votre plate-forme de données a besoin de la capacité de conserver des données en temps réel et historiques (en mémoire ou dans des lacs de données) où elles peuvent toutes être analysées immédiatement. C'est ce qui contribue à augmenter la réactivité.

Des actions réactives à l'analyse prédictive

Cependant, la réactivité n'est pas la fin. Avec les données en temps réel, vous pouvez aller encore plus loin avec l'analyse prédictive .

Voici le défi: Bien que la gestion par exception fonctionne bien, de nombreux gestionnaires de chaînes d'approvisionnement se retrouvent aujourd'hui dans une mer rouge. – lorsque des alertes sont émises pour toutes les conditions hors-jeu.

• «La machine est en panne»
• «La livraison est en retard»
• «La qualité de la ligne 1 est inférieure à l'acceptable»
• «Les produits dans le congélateur ont fondu»

Si l'une de ces alertes vous semble familière, vous connaissez trop bien les tracas d'une lutte sans fin contre les incendies. Mais avec une base solide de données formant une version unique de la vérité pour répondre aux besoins de votre chaîne logistique, les technologies intelligentes peuvent désormais être utiles.

L'apprentissage automatique, par exemple, peut être utilisé pour analyser automatiquement de gros volumes de fournitures. enchaînez les données, identifiez les schémas et dégagez des informations qui vous aident à prévoir ce qui se passera réellement, le tout en utilisant des informations en temps réel sur les actifs sur le terrain, les camions sur la route, les prévisions météorologiques, etc. Pensez aux possibilités suivantes:

• Si je répare cette machine avant qu'elle ne tombe en panne, je peux réduire les coûts de maintenance et minimiser les perturbations pour le client.
• Si je constate qu'une livraison est en retard, je peux réacheminer une autre livraison pour la maintenir. niveaux de satisfaction
• Si je sens que les produits qui sortent de la ligne vont dans la mauvaise direction, je peux faire des ajustements avant que la situation ne s'aggrave
• Si on me dit que la température du congélateur est à la hausse, je peux l'ajuster ou la réparer.

C’est ce que la visibilité totale de la chaîne logistique peut permettre.

Des chaînes logistiques linéaires à un écosystème agile

Pourtant, il ya plus. Oui, une base de données solide offrant une visibilité totale sur la chaîne logistique peut être utilisée pour réagir plus rapidement aux événements de la chaîne logistique et même éviter les problèmes liés à une plus grande puissance prédictive. Mais plus important encore, cela peut vous permettre de disposer de la flexibilité de la chaîne logistique pour répondre aux attentes des clients et même de saisir plus rapidement de nouvelles opportunités.

Le simple fait est que les chaînes de valeur sont de plus en plus complexes. Pour répondre aux attentes de leurs clients, les entreprises doivent fonctionner à plein régime – toutes les équipes travaillant ensemble dans le but commun de fournir des expériences exceptionnelles à leurs clients. Cela nécessite une collaboration – non seulement en interne (ventes, marketing, R & D, planification, fabrication, logistique, etc.), mais également avec des partenaires tels que clients, fournisseurs, prestataires de services logistiques et sous-traitants.

«Plus intelligent», nous assistons également à la croissance de réseaux d'actifs partageant des informations sur leur état, leur emplacement et leurs performances, ainsi que sur les systèmes d'entreprise auxquels ils sont connectés. Ceci fournit un plus grand univers de données d'actifs sur lequel s'appuyer – ce qui permet l'apprentissage automatique et les technologies d'analyse prédictive de détecter encore plus de modèles pour une meilleure compréhension.

Ajoutez à tout cela l'essor des activités basées sur le cloud. réseaux. Ces réseaux permettent aux organisations de découvrir rapidement de nouveaux partenaires fournisseurs et de les intégrer de manière flexible. Si vous détectez de nouvelles opportunités sur le marché, vous pouvez utiliser les capacités de collaboration des réseaux d’entreprise pour rassembler de nouveaux partenaires de la chaîne logistique et saisir cette opportunité à un rythme jusqu’à présent impossible.

Participez à une session interactive avec Jeff Hojlo, directeur de programme, Stratégies d'innovation de produit chez IDC, et Hans Thalbauer, premier vice-président, Chaîne d'approvisionnement numérique et industrie. 4.0 chez SAP, pour s’inspirer de la façon dont les meilleures entreprises réinventent leur chaîne d’approvisionnement. Inscrivez-vous ici .

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