Les données ne cessent de se multiplier, et le secteur de la Supply Chain ne déroge pas à la règle ! Exploiter cette data est source de création de valeur et peut renforcer la compétitivité des entreprises. De nombreuses technologies sont à leur disposition pour les aider à exploiter ces données et gagner en performance

Cependant, les données ne sont pas une fin en soi : la collaboration hommes machines est indispensable pour bien exploiter les données de l’entreprise. Comment ces données peuvent-elles orienter la décision ? Quels sont les KPI à prendre en compte ? Quelles sont les tendances Supply Chain Management de demain ? Décryptage dans notre nouvel article.

Les impacts des données sur le Supply Chain Management

SCM Pour être efficaces, les acteurs du Supply Chain Management s’appuient sur de nombreuses informations indispensables à l’exercice de leurs missions :

  • Stockage : la taille des produits, leur poids, leur saisonnalité, ou encore les prévisions de vente ou d’approvisionnement donnent des indications précises sur les espaces de stockage nécessaires et leur conditionnement.
  • Transport : les informations nécessaires à l’encadrement du stockage calibrent aussi ce qui concerne le transport : type d’emballage, place nécessaire dans le camion et/ou sur le cargo, nombre de produits que l’on peut conditionner sur une palette, nombre de palettes stockable dans un camion… Autant de précisions qui  impactent  aussi le choix du mode de livraison. 
  • Approvisionnement : avec les prévisions de vente, l’espace de stockage disponible, la saisonnalité des produits permettent d’anticiper les approvisionnements, les achats et d’identifier les pics d’activité.  
  • Coûts : toutes les informations utiles à la supply chain ont un impact direct sur le coût final du produit. En effet, la période de stockage doit être minimale, le transport optimisé et les approvisionnements bien gérés pour réduire les coûts liés à la supply chain management qui s’ajoutent à celui du produit. 
  • Collaboration avec les autres métiers : enfin, les informations à disposition de la supply chain ont un impact également pour les autres métiers : la production, le commerce, la comptabilité, les achats… car tous ces processus sont liés.

Chaque étape de la chaîne logistique fourmille de données. Si certaines d’entre elles  sont de mauvaise qualité, c’est l’ensemble des processus supply chain qui s’en trouve impacté. C’est pourquoi la qualité et la disponibilité en temps réel des data sont nécessaires.

Les KPI indispensables à analyser pour une logistique performante

Comme évoqué précédemment, les informations exploitées dans les processus Supply Chain ont un impact positif ou négatif sur la performance globale de la logistique. Pour prendre les bonnes décisions au bon moment, et mesurer l’efficacité de la logistique, voici 3 indicateurs à analyser selon nous :

  • Le taux d’erreur. Les erreurs sur les données de références telles que dimension, poids, transport, conditionnement… sont de véritables fondations de la supply chain dont la non qualité impacte l’ensemble de la chaîne de valeur. Elles doivent être impérativement sous contrôle. 
  • Les stocks. Pour une gestion optimale des stocks, pour assurer la disponibilité des produits pour les clients et pour un approvisionnement toujours plus juste, il est important de disposer d’une vue d’ensemble du stock. Et que celle-ci soit juste. Or, ce n’est pas toujours le cas. Pourquoi ? À cause des SI qui peuvent être différents dans une même organisation, de la multiplication des entrepôts ou des canaux de distribution, ou encore des interventions humaines. Ce KPI est donc à surveiller en permanence pour optimiser les coûts et assurer la performance de la supply chain.
  • Le TCO. Le Total Cost of Ownership (ou d’acquisition en français). C’est le coût réel d’un produit, au-delà du simple prix d’achat. Tous les coûts associés sont donc pris en compte dans son calcul (transport, stockage, fabrication, communication… pendant toute la durée du cycle de vie du produit).

En surveillant ces 3 indicateurs (dont la liste n’est pas exhaustive), le pilotage de la supply chain gagne en performance, permettant de prendre les décisions adaptées. Sans prise en compte de ces différentes données, vous ne pouvez garantir une logistique fiable, ce qui pèse à terme sur l’ensemble de l’activité de l’entreprise.

Le SCM de demain

indicateurs supply chain Les technologies au service de la Supply Chain ne cessent de se développer. Pour beaucoup d’entreprises, le facteur différenciant passe par une logistique optimisée. Il convient donc de se tenir au courant des tendances et d’investir pour rester au top. Voici les tendances de demain.

 

La supply chain de demain sera robotisée

Les entrepôts sont de plus en plus mécanisés. Le picking, le conditionnement et l’emballage des produits peuvent être réalisés par des robots, permettant aux hommes de recentrer leurs efforts sur des activités à valeur ajoutée. Cela permet également d’être plus rapide et plus efficace. Pour que cela fonctionne sans heurts, il faut que les caractéristiques produits soient fiables, car les machines sont paramétrées en fonction. Alors, avant d’arriver à une robotisation complète de ces processus, une vraie stratégie de gouvernance des données doit être menée.

La supply chain de demain devra prendre en compte l’écologie

Impossible aujourd’hui d’imaginer des processus logistiques sans prendre en compte l’impact écologique. Cela concerne en premier lieu le transport (avion, bateau, camion…), mais aussi les emballages et modes de livraison, le sourcing, ou encore la conception de l’entrepôt dans sa globalité. Toutes les données liées à ces sujets sont à intégrer dans une stratégie RSE large : elles contribuent à piloter les actions et faire les choix les plus éclairés.  

Une bonne gestion de la supply chain passe par la collecte et l’exploitation des données d’une entreprise. Les organisations qui tirent leur épingle du jeu sont celles qui l’ont bien compris et qui ont renforcé leurs pôles data. Alors, qu’attendez-vous ?

 

 

Jérôme Denolf

Manager Data Insights au sein de Cenisis

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