La gestion de la chaîne d'approvisionnement est un processus critique pour les entreprises, car elle conduit à une réduction des coûts et à un cycle de production plus efficace lorsque la chaîne d'approvisionnement est optimisée. L'optimisation, dans ce contexte, signifie simplement l'utilisation des processus et des outils nécessaires pour combiner et analyser les données de plusieurs systèmes afin d'obtenir des informations claires sur la production et la distribution des marchandises. C'est ce qu'on appelle l'analyse de la chaîne d'approvisionnement. Au fur et à mesure de votre lecture, vous découvrirez l'analyse de la chaîne d'approvisionnement, ses types et pourquoi il s'agit d'un phénomène important pour chaque entreprise de production.
Analyse de la chaîne d'approvisionnement : qu'est-ce que c'est ?
Le terme analyse de la chaîne d'approvisionnement fait référence aux techniques et outils utilisés pour combiner et examiner les données de divers systèmes dans le but d'acquérir des connaissances sur l'acquisition, la production et la diffusion de biens. L'intégration des données des systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement (SCM) et de planification des ressources d'entreprise (ERP) offre une perspective holistique du réseau logistique, permettant la prédiction et l'amélioration des performances grâce à des informations plus larges.
Lors de l'intégration et de la centralisation, les données peuvent être soumises à un traitement et ensuite présentées au moyen de visualisations de données. Les visualisations susmentionnées facilitent la compréhension de l'interdépendance entre divers systèmes et processus, élucidant la causalité et suggérant des mesures viables pour optimiser l'efficacité de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.
Dans d'autres nouvelles, l'analyse de la chaîne d'approvisionnement est l'examen informatique des différents systèmes et processus impliqués dans la chaîne d'approvisionnement d'une organisation commerciale.
Grâce à l'intégration de données provenant de plusieurs sources, y compris les systèmes de gestion des stocks et d'approvisionnement, les analystes peuvent examiner l'approvisionnement, l'assemblage, le transport et la livraison des matériaux et des composants aux consommateurs finaux en tant que produits ou services finis.
Les éléments de la chaîne d'approvisionnement peuvent comprendre diverses entités telles que des fabricants, des fournisseurs, des installations de stockage, des entreprises de logistique, des sociétés de transit, des dépôts et des marchandiseurs.
Comment fonctionne l'analyse de la chaîne d'approvisionnement ?
L'utilisation d'une plate-forme complète d'intégration et d'analyse de données basée sur le cloud est le moteur de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement. La plate-forme susmentionnée facilite la gestion des données tout au long de leur cycle de vie, tout en permettant également l'exécution des formes d'analyse requises.
Voici comment cela fonctionne:
Les données proviennent de systèmes opérationnels qui gèrent les activités de la chaîne d'approvisionnement telles que l'approvisionnement, l'inventaire, les commandes, l'entreposage, l'exécution et le transport. Des données tierces provenant de fournisseurs, d'expéditeurs et de détaillants peuvent également être incluses.
Ces données sont extraites, converties et intégrées dans un référentiel, généralement dans le cloud, tel qu'un entrepôt de données ou lac de données. Cela vous donne une image détaillée de votre réseau logistique. Votre plateforme d'analyse des données de la chaîne d'approvisionnement simplifie l'utilisation de ces données pour de nombreux types d'analyse. Vous pouvez, par exemple, utiliser l'analyse prédictive de la chaîne d'approvisionnement pour prévoir les retours et déterminer les stocks restants.
En outre, votre technologie vous permet également de créer des visualisations et des tableaux de bord interactifs qui facilitent l'identification des modèles et le développement d'informations sur les indicateurs de performance clés (KPI) tels que les performances d'exécution, la distribution idéale des stocks et les délais de livraison.
Les meilleurs produits vont encore plus loin, vous permettant d'utiliser des capacités d'analyse améliorées telles que l'apprentissage automatique automatisé, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive, ainsi que d'intégrer vos analyses dans d'autres applications. Cela donne des informations sur lesquelles vous pouvez agir, ainsi que des avertissements et des actions dans d'autres systèmes.
Qualités d'une analyse de la chaîne d'approvisionnement fonctionnelle
Il existe de nombreux types d'entreprises et de structures de chaîne d'approvisionnement, mais chaque système d'analyse efficace de la chaîne d'approvisionnement doit contenir les caractéristiques suivantes :
# 1. Sécurité
Les chaînes d'approvisionnement de sécurité sont constituées de données opérationnelles sensibles sur une entreprise. Par conséquent, il est essentiel d'employer des mesures de sécurité conformes aux normes de l'industrie et de garantir que l'accès à vos données est restreint.
#2. Accès collaboratif
Bien que les données doivent être protégées et l'accès limité, elles doivent également être simples à échanger pour les analystes afin de faciliter le processus collaboratif et continu de création de modèles et de visualisations. En plus de promouvoir la créativité, cela éliminera la duplication des efforts, en particulier avec les pipelines de données, qui sont souvent facilement extrapolables.
#3. Modélisation numérique
Les opérations physiques de la chaîne d'approvisionnement doivent être reflétées dans un système de modélisation numérique afin que les analystes puissent facilement itérer et expérimenter avant que l'organisation ne fasse des investissements importants dans la modification des systèmes physiques.
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#4. Visualisation de données
Les analystes utilisent la visualisation des données pour afficher les ensembles de données brutes dans un style visuel facile à comprendre. Les diagrammes à barres, les histogrammes et les graphiques linéaires, par exemple, sont toutes des visualisations qui peuvent être créées pour indiquer les performances des différents composants d'une chaîne d'approvisionnement.
#5. L'intégration
Les analystes doivent extraire des informations de sources externes qui affectent leur chaîne d'approvisionnement, telles que des ensembles de données météorologiques publiques ou des flux d'API de médias sociaux, en plus des interfaces internes qui extraient des données d'éléments tels que les systèmes de gestion des stocks.
#6. Évaluation complète
Les réseaux d'approvisionnement ne se limitent pas aux matières premières et aux compagnies maritimes. Tout élément de processus générateur de données doit être intégré pour garantir que l'analyse calcule tous les liens et corrélations qui ont finalement un impact sur les choix commerciaux stratégiques.
Types d'analyse de la chaîne d'approvisionnement
Il existe cinq formes d'analyse de la chaîne d'approvisionnement.
#1. Analyses prédictives
L'analyse prédictive utilise une analyse statistique, calculant fréquemment des corrélations entre de nombreux ensembles de données pour trouver une forme de relation causale, afin de créer des projections futures.
#2. Statistiques descriptives.
La technique d'évaluation des données historiques est connue sous le nom d'analyse descriptive. Le résultat est fréquemment utilisé pour répondre à la question « que s'est-il passé ? » ou "que se passe-t-il?" dans les opérations d'une entreprise.
Comprendre l'état passé de tout, des niveaux de stock aux retards de livraison en passant par les commentaires des consommateurs, est nécessaire dans le contexte de la chaîne d'approvisionnement. Ces nombreux éléments peuvent être inspectés au fil du temps pour voir comment ils varient ou changent.
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#3. Analyse de diagnostic
L'analyse diagnostique va encore plus loin dans l'analyse descriptive en tentant de comprendre la relation entre des points de données distincts. Plus largement, il répond au « pourquoi » des données historiques révélées par l'analyse descriptive.
Considérez le scénario suivant : si vos analyses descriptives montrent des niveaux de stock faibles qui ne sont pas en mesure de répondre à la demande des clients et ralentissent les livraisons des fournisseurs, vos analyses de diagnostic tenteront de découvrir si les livraisons tardives ont provoqué une pénurie dans un composant crucial, entraînant une fabrication insuffisante du produit.
#4. Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive utilise une analyse analytique prédictive pour suggérer des actions probables basées sur des estimations. Plutôt que de simplement afficher les faits, ce type d'analyse tire une plus grande signification des données afin que les dirigeants d'entreprise puissent résoudre les problèmes avant qu'ils ne surviennent.
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#5. Analyse cognitive
L'analyse cognitive est l'application de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour donner un sens à des données complexes et interdépendantes. Ce type d'analyse exécute essentiellement des modèles d'analyse prédictive et prescriptive sur de grands ensembles de données afin de comprendre des associations qu'il serait impossible pour un humain d'expérimenter manuellement.
Un modèle d'analyse cognitive, par exemple, peut tenter de cartographier les retards de livraison et les données d'inventaire à partir de diverses sources de données afin de découvrir des liens imprévus. Cette recherche pourrait révéler un lien substantiel entre la croissance des coûts du gaz naturel en hiver. Cette découverte peut inciter les analystes à supposer que les coûts des intrants des fournisseurs mettent un fardeau saisonnier sur leurs opérations. Un analyste humain aurait du mal à traverser ces associations apparemment aléatoires sans la capacité de faire ces larges types d'analyse de régression.
Pourquoi l'analyse de la chaîne d'approvisionnement est-elle importante ?
De nombreuses entreprises industrielles, par exemple, dépendent de matières premières dont le prix et l'offre fluctuent dans le temps en raison de variables macroéconomiques, environnementales et climatiques plus importantes. La demande des clients pour le produit final peut fluctuer indépendamment des matières premières pour des raisons telles que la saisonnalité, la météo ou d'autres facteurs indépendants de la volonté du fabricant.
La mise en place de systèmes d'analyse des données de la chaîne d'approvisionnement peut aider les entreprises à comprendre comment les différentes conditions d'offre et de demande affectent des facteurs tels que les niveaux de stock, les délais de livraison et les besoins en main-d'œuvre, permettant à la direction d'ajuster les opérations en réponse - ou idéalement en préparation à ces changements.
Quelle est la différence entre la logistique et la chaîne d'approvisionnement ?
La logistique concerne la livraison efficace et rentable des produits aux clients. La gestion de la chaîne d'approvisionnement, quant à elle, supervise la transformation des matières premières en articles finis lorsqu'ils passent du fournisseur à la production, à l'entrepôt, aux marchands et/ou aux clients.
Quelles sont les 7 fonctions de la chaîne d'approvisionnement ?
Le domaine de la chaîne d'approvisionnement englobe un large éventail d'opportunités professionnelles, avec les domaines fonctionnels clés suivants :
- Fabrication.
- Achats
- Gestion de l'inventaire,
- Planification de la demande, Entreposage,
- Transport et service à la clientèle.
Quelles sont les bases du SCM ?
La gestion de la chaîne d'approvisionnement comprend les activités suivantes :
- Approvisionnement
- Planification et formulation de stratégie
- Processus de transformation
- Livraison et service client
Conclusion
L'analyse de la chaîne d'approvisionnement est un terme général qui fait référence à l'utilisation de données pour déterminer ce qui s'est passé, pourquoi cela s'est produit et prévoir l'état futur lorsqu'une action donnée est entreprise ou non.
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