Pourquoi les analyses de la supply chain sont-elles essentielles à votre activité ? Pour une raison fondamentale : chaque jour, à chaque heure et à chaque minute, d’innombrables marchandises de toute nature transitent dans le monde entier dans le cadre de supply chain infinie. Ces supply chain constituent l’épine dorsale de l’économie mondiale et ce sont bel et bien elles qui font tourner la planète. Songez un instant à la quantité de données, d’informations et de décisions nécessaires pour qu’une supply chain fonctionne de manière efficace. Même si l’objectif final est toujours le même, c’est-à-dire acheminer des marchandises d’un point A à un point B le plus rapidement et le plus efficacement possible, un très grand nombre d’éléments différents sont à prendre en compte afin de garantir le succès de ces opérations.
Les technologies connaissent aujourd’hui une croissance sans précédent et les données sont devenues le carburant des entreprises. Quelle que soit sa taille, une entreprise doit non seulement avoir accès à toutes les données pertinentes, mais elle doit également être en mesure de les assimiler correctement, afin de pouvoir prendre les bonnes décisions. Filtrer et trier ces quantités de données est indispensable, et les analyses commerciales jouent ici un rôle primordial.
Comprendre les analyses commerciales
Selon une étude menée par The Hackett Group, « Une connaissance du marché, ou de l’approvisionnement, basée sur des analyses faisant appel au Big Data et à des techniques poussées permettent d’améliorer les analyses des taux de fret et les prises de décision. Les organisations approvisionnement centrées sur l'information et leader dans leur secteur ont toutes en commun une architecture des informations et des données sophistiquée qui rend possible l’analyse efficace des données. De plus, leurs capacités à anticiper et à analyser sont dynamiques et les mesures de leur performance alignées sur leurs activités. Sans une capacité avancée de gestion des données, la réactivité est impossible. Cette ‘agilité’ requiert un système ‘sensible’ capable de surveiller les conditions externes ainsi que des capacités analytiques capables d’intégrer ces données dans un contexte commercial. Ce flux continu d’informations est à la base de la prise de décision des entreprises ».
L’amélioration des approvisionnements, par d’exemple, est un des nombreux avantages de l’analyse de données. Dans le domaine de l’approvisionnement, il est essentiel d’avoir accès aux bonnes informations au moment opportun et de pouvoir agir, ou non, en conséquence. Toutes ces données à la base de prise de décision ont pour effet de révolutionner le secteur des transports, lequel n’avait pas connu de tels bouleversements depuis des décennies. Comprendre la réalité de votre entreprise, être capable d’identifier les indicateurs clés et d’apporter des améliorations sont autant d’atouts que peuvent vous apporter le Big Data et les analyses commerciales.
Mieux cibler le Big Data
Il est paradoxal de penser que les analyses Big Data, tellement puissantes, et de prime abord intuitives, n’existent en fait que depuis quelques années. Elles ont commencé à apparaître en 2010, alors que les technologies mobiles et le cloud computing commençaient à se développer. Leur croissance a été plutôt lente au cours des sept dernières années, et ce n’est que depuis deux ans que les entreprises ont véritablement commencé à se concentrer sur le Big Data et ses analyses.
Toutefois, bien que le Big Data soit un outil puissant, il est complexe à mettre en œuvre pour certaines entreprises, surtout si elles ne sont pas en mesure d’exploiter correctement de telles quantités de donnés. Sans les outils appropriés, tenter d’analyser des flux de données massives peut être une gageure pour les entreprises. Il arrive ainsi parfois que certaines entreprises consacrent beaucoup trop de temps et de ressources à assimiler les données avant de pouvoir en retirer des analyses pertinentes.
Dans une étude Supply Chain Analytics Benchmark Study, menée par American Shipper et publiée en 2017, il a été constaté que seulement 5% des entreprises interrogées affirmaient posséder des données vraiment exactes, alors que la proportion des entreprises avec des données considérées « relativement précises » se situait à 35% et continuait de croître.
« Les résultats alarmants de cette année devraient donner à réfléchir. Le nombre d’entreprises ayant répondu qu’elles disposaient de données ‘extrêmement précises’ a même régressé, tandis que le nombre de sociétés ayant répondu que leurs données étaient ‘relativement précises’ a augmenté quant à lui de 35 % par rapport à l’année dernière. Être en possession de données ‘relativement précises’ n’est tout simplement pas satisfaisant en matière d’analyse avancées », poursuit notamment l’étude.
En possession de données erronées, une entreprise peut prendre des mauvaises décisions… avec des résultats catastrophiques. Afin d’être à même de tirer profit des avantages du Big Data, les entreprises doivent employer une équipe interne de spécialistes des données, ou faire appel à des services tiers.
Les outils d’analyse de la supply chain
Bien qu’il soit important d’avoir une équipe interne à même de comprendre ces flux de données, les outils utilisés pour les recueillir sont également essentiels. Diverses technologies sont employées dans les analyses de données. L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont deux moyens de nature algorithmique. L’intelligence artificielle, en particulier, se prête aux modèles prédictifs pouvant aider une entreprise à anticiper les changements dans son univers économique. La technologie la plus largement utilisée, Internet des objets (IOT), reliant Internet et les équipements, peut être utilisée pour recueillir des données à partir de pratiquement n’importe quel maillon de la supply chain. L’IOT est utilisé par 20% des expéditeurs et 30% des 3PL, selon l’étude American Shipper.
Plus surprenant en revanche, 60% des entreprises interrogées ont déclaré ne pas posséder de système de technologie logistique pour effectuer des analyses. Bien que cela indique sans doute que la technologie est encore trop nouvelle pour être très répandue, cela suggère également qu’un certain nombre d’entreprises sont un peu lentes à adopter de telles technologies, ce qui pourrait, à terme, s’avérer désastreux pour elles.
Des meilleures données ou des meilleures décisions ?
Tous ces ensembles de données peuvent, bien entendu, être utilisés de différentes manières. Certaines entreprises s’appuient sur les analyses pour obtenir un aperçu de leur supply chain et ainsi mettre en lumière les améliorations possibles. D’autres entreprises, comme celles qui utilisent des modèles prédictifs pour prédire leur environnement commercial, peuvent utiliser leurs données pour prendre des décisions.
Toujours selon l’étude American Shipping, « En 2016, la majorité des transporteurs considéraient l’analyse comme un mécanisme leur permettant uniquement de surveiller leur chaîne d’approvisionnement. Cette année, le nombre d’expéditeurs qui ont déclaré que les analyses constituaient aussi bien un outil de surveillance que d’aide à la prise de décision a augmenté. Un plus grand nombre d’entreprises se demandent ainsi si les analyses peuvent concrètement renforcer leurs décisions en matière de supply chain, et non plus simplement fournir un aperçu de la situation actuelle ou des tendances. Nous nous attendons à ce que le marché continue d’évoluer vers une vision de l’analyse directement liée à la prise de décision ».
Dans l’ensemble, un grand nombre d’avantages peuvent être obtenus des deux côtés. L’utilisation des données comme outil de business intelligence signifie une meilleure visibilité, une baisse des coûts de la chaîne logistique, ainsi que de meilleures performances des transporteurs. Les analyses offrent certains avantages dans la sélection des actifs, depuis le choix des transporteurs jusqu’à l’obtention de meilleurs taux de fret maritime. Au fur et à mesure que ces outils se développeront, il ne fait aucun doute que de plus en plus d’entreprises commenceront à s’intéresser aux flux de données.
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