Les stratégies omnicanales sont une véritable opportunité pour les entreprises. La démultiplication des points de contacts avec les futurs clients permet de toucher des cibles inaccessibles jusque-là. Mais, si d’un point de vue commercial, ces stratégies sont vues d’un très bon œil, du point de vue de la Supply Chain, ce sont de nouveaux challenges à relever. En effet, il est désormais nécessaire de collecter les données relatives aux e-commerce, marketplaces, franchises, magasins en nom propre, etc. Il faut également prendre en compte la multiplicité des modes de livraison, les possibilités de personnalisation des produits et bien plus encore…
Conséquence ? Le volume des données alimentant le bon fonctionnement de la Supply Chain est décuplé. Alors, comment s’assurer que toutes les données collectées sont de qualité ? Comment parvenir à une homogénéité au sein des canaux de distribution ? Les connecter au SI ? Parvenir au grain le plus fin ? Autant de questions auxquelles nous allons tenter de répondre dans cet article.
Supply chain : aller plus loin dans la granularité des données
Il y a fort à parier que les données alimentant votre direction Supply Chain soient déjà très nombreuses. Le travail de collecte auprès des fournisseurs, franchisés, sous-traitants et consorts est certainement très bien réalisé. Vous parvenez à les réunir en temps voulu (ou presque) et, après quelques heures (ou plutôt dizaines d’heures) de consolidation et d’intégration dans votre suite SCM, vous êtes en mesure de sortir les indicateurs dont vous avez besoin. Cependant, êtes-vous certain d’aller assez loin ? Les informations mises à votre disposition ne seraient-elles pas tronquées ?
En effet, il n’est pas rare de voir, dans le retail par exemple, des Directeurs Supply Chain n’exploiter que les quantités de marchandises par magasin sans connaître la composition exacte des UL envoyées. Autre illustration : ne connaître que la quantité totale livrée dans vos entrepôts sans pouvoir déterminer à l’avance la surface au sol que cela représente. Un vrai problème pour la gestion des stocks.
Tirer parti des données pour améliorer les processus logistiques
Ne pas pouvoir aller assez loin dans la finesse des données collectées s’explique parfois par la rigidité des logiciels Supply Chain en place. Lorsque les workflows développés lors du déploiement ne répondent plus exactement aux besoins des différents acteurs opérant sur la chaîne, il est souvent difficile de les modifier. En effet, personne ne souhaite se lancer dans un nouveau projet de développement, recenser les attentes, solliciter la DSI, interagir avec l’éditeur ou l’intégrateur, débloquer les budgets nécessaires… On se contente donc de l’existant, en omettant souvent d’intégrer une partie des données.
Une autre raison remontée par les directeurs Supply Chain que nous côtoyons concerne la lourdeur des processus en place. Lorsque vous vous retrouvez dans l’obligation de faire de multiples ressaisies, entre le logiciel logistique, le WMS, l’ERP, etc. vous n’avez pas envie de vous encombrer de nouvelles données pour alimenter vos indicateurs. Même constat pour les échanges entre les différents membres de votre réseau. Entre la gestion des relances et les incohérences à corriger dans les fichiers, il y a de quoi se décourager.
Pourtant la force des données qui alimentent votre supply Chain réside dans les analyses qu’elles vous permettent de réaliser. Plus vous irez loin dans la granularité des informations collectées, plus vous pourrez aller loin dans votre pilotage. Prenons l’exemple de Casino qui a récemment fusionné ses directions logistiques et Supply Chain. L’objectif ? Capitaliser sur la data générée par la Supply Chain (les données produits notamment) pour améliorer la collaboration avec les fournisseurs et optimiser les remplissages lors de livraisons afin d’engendrer d’importantes économies. C’est un parfait exemple des bénéfices apportés par l’intégration de données supplémentaires pour le pilotage de votre stratégie Supply.
Intégrer l’AI* pour aller plus loin dans l’optimisation de la Supply Chain
En intégrant plus de données à votre Supply Chain, vous serez en mesure d’envisager des solutions d’analyse prédictive. Elles combinent Big Data et Machine Learning et promettent de révolutionner la Supply Chain. Leur fonctionnement ? Faire appel aux données industrielles (historique commercial, évolution des gammes de produits, disponibilité de la main-d’œuvre…) et externes (les tendances consommateurs, les événements macro-économiques, la météo…) pour mieux informer et donc mieux décider. Grâce à l’analyse prédictive, vous pourrez, par exemple, déterminer votre consommation d’énergie sur une période précise, anticiper l’évolution des prix de matières, prévoir les rayons à approvisionner en priorité et bien plus.
Ce sont des solutions pleines de promesses pour les directions Supply Chain. Elles permettront de maximiser la performance et l’agilité des entreprises. Bien sûr, cela ne sera possible que si elles sont alimentées en données de qualité et en quantité suffisante. Alors, autant prendre de bonnes habitudes rapidement et s’équiper des solutions logicielles adaptées et adaptables ! Et bien sûr, en disant cela, nous ne pensons pas à Excel.
En effet, force est de constater que de nombreuses directions Supply Chain utilisent Excel pour collecter leurs données. Cependant, les limites du tableur ne sont plus à prouver. Pour gérer sereinement des masses de données Supply il donc existe une alternative : Gathering Tools. Grâce à ce logiciel vous pouvez donc d’ores et déjà éviter les freins que nous avons abordés en début d’article et profiter de la puissance de la data pour l’avenir. Comment ? En augmentant la capacité de vos logiciels Supply Chain avec de nouvelles données et des analyses plus riches. Et ce, aussi simplement que vous le feriez avec Excel. Mais sans les inconvénients de votre tableur préféré : Gathering Tools structure les workflows de collecte et sécurise les validations. De quoi voir plus loin, dès aujourd’hui…
