Injecter plus d’intelligence dans les chaînes d’approvisionnement
Les applications d’analyse et d’IA peuvent faire beaucoup pour assainir les chaînes d’approvisionnement, qui ont été secouées par les pandémies et les séquelles, sans parler des défis d’expédition courants.
À une époque où les chaînes d’approvisionnement étouffent, les investissements affluent vers des solutions intelligentes, basées sur l’IA ou l’analytique. Par exemple, dans l'actualité récente, Marc Vartabedian du Wall Street Journal rapporte que Project44, qui développe des logiciels d'analyse de la chaîne d'approvisionnement pour les entreprises d'expédition et de logistique, a levé 420 millions de dollars lors d'un récent tour de financement, portant la valeur de l'entreprise à 2,2 milliards de dollars. « Les investisseurs en capital-risque ont engagé un montant record de 24 milliards de dollars dans des entreprises de technologie de la chaîne d'approvisionnement basées en Amérique du Nord et en Europe au cours du troisième trimestre de l'année dernière. un bond de près de 60 % par rapport à l’ensemble de l’année 2020, selon la société d’analyse PitchBook Data Inc.
Les applications d’analyse et d’IA peuvent faire beaucoup pour assainir les chaînes d’approvisionnement, qui ont été secouées par les pandémies et les séquelles, sans parler des défis d’expédition courants. Une étude récente menée par Unsupervised auprès de 788 chefs d’entreprise révèle que les approches de veille stratégique s’avèrent essentielles pour aider de nombreuses organisations à faire face aux problèmes de la chaîne d’approvisionnement, mais que 40 % d’entre elles ne sont toujours pas à bord. Les 60 % restants utiliseraient l'intelligence d'affaires - que les auteurs de l'enquête définissent comme la pratique consistant à combiner l'exploration et la visualisation de données, l'analyse et l'infrastructure de données - pour naviguer dans les problèmes actuels de la chaîne d'approvisionnement, et 29 % ont mis en œuvre l'intelligence d'affaires dans leur entreprise spécifiquement pour l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.
Voir aussi : 91 % des responsables informatiques touchés par les perturbations de la chaîne d’approvisionnement : enquête.
« Dans le contexte des défis auxquels sont confrontées les chaînes d’approvisionnement, il devient clair que les anciennes méthodes de travail ne suffiront pas et que même une performance de premier ordre aujourd’hui ne sera probablement pas suffisante à l’avenir », selon Simon Ellis, analyste chez IDC. (Son rapport est disponible ici via IBM.) Le mouvement. Ellis, écrit Ellis, vise à « penser » les chaînes d’approvisionnement, « celles qui sont intimement liées à des sources de données internes et externes disparates telles que le sentiment social et l’IoT, rendues possibles grâce à des analyses complètes et rapides basées sur l’IA, ouvertement collaboratives via des réseaux de commerce basés sur le cloud, conscientes des cybermenaces et cognitivement imbriquées ».
Une chaîne d’approvisionnement numérique « qui agit sur toutes les données structurées et non structurées disponibles pour hiérarchiser les actions et obtenir des résultats supérieurs », explique M. Ellis. « Être numériquement activé signifie se connecter et automatiser en interne dans tous les domaines fonctionnels ou avec des processus de bout en bout tels que la commande à l’encaissement et avec les fournisseurs, les clients et les consommateurs. Il y aura un effet de réseau où la valeur augmentera de manière exponentielle grâce à l’automatisation des transactions, des documents et de l’habilitation des partenaires clés.
En plus de tout cela, un défi qui s’est ajouté à tout cela est la pénurie croissante de talents nécessaires à la gestion des processus de la chaîne d’approvisionnement. « Les organisations de la chaîne d’approvisionnement ont adopté des pratiques traditionnelles de réduction des coûts et de lean au point qu’il y a moins de personnes dans l’organisation qu’à tout autre moment dans le passé », prévient M. Ellis. « À mesure que les capacités d’analyse de données se développent invariablement dans la chaîne d’approvisionnement, il n’y aura probablement pas assez d’yeux disponibles pour agir sur les informations qui en résultent. Ainsi, le rôle de l’IA et de l’apprentissage automatique devient essentiel.
L’intégration de l’intelligence dans les chaînes d’approvisionnement nécessite de travailler en étroite collaboration avec l’entreprise et les données partagées sur ces réseaux.
Whitney Myers et Joel Stellner, tous deux chez Zuar, décrivent les principaux attributs que l’analyse doit apporter à l’entreprise :
- « Pour voir et comprendre les tendances de la demande et ouvrir les commandes des clients,
- « Pour voir et comprendre les stocks actuels et les allocations de commandes ouvertes par rapport aux plans de réapprovisionnement des équipes de production et/ou des fournisseurs, et
- « Une combinaison de ce qui précède pour créer des outils de prévision, d’alerte et de gestion de la chaîne d’approvisionnement de classe mondiale. »
Pour commencer dans cette aventure, « vous aurez besoin d’une stratégie de données qui comprend une chaîne de valeur de données automatisée, et d’une plateforme de mise en scène des données qui comprend un pipeline qui déplace les données de votre outil vers la base de données dans les délais prévus. » En outre, soulignent-ils, les équipes informatiques doivent introduire une plateforme de business intelligence « qui se connecte aux bases de données et actualise automatiquement les rapports. crée des calculs et des tableaux de bord interactifs, et partage des tableaux de bord avec votre équipe, ainsi que la possibilité de configurer des alertes personnelles et des abonnements.
Les données, et la capacité de les appliquer à une analyse rapide, sont au cœur de la chaîne d'approvisionnement intelligente nécessaire à l'économie d'aujourd'hui et de demain. « L'intégration avec toutes les sources de données est essentielle, tout comme l'automatisation de tous les documents, tant pour les fonctions internes que pour les partenaires de processus et de chaîne d'approvisionnement », explique M. Ellis d'IDC. « Une chaîne d’approvisionnement qui pense ne peut pas apprendre des données qu’elle n’a pas. Connecté signifie pouvoir accéder à des données non structurées provenant des médias sociaux, de l’IoT (y compris les données structurées, semi-structurées et non structurées) et des données structurées à partir d’ensembles de données traditionnels disponibles via les outils d’intégration ERP et B2B traditionnels.
(Divulgation : j’ai travaillé avec IDC, mentionné dans cet article, au cours des 12 derniers mois.)