Le Data Management dans le secteur de la Supply Chain

La supply chain est un écosystème complexe qui couvre toutes les étapes de vie d'un produit, de sa conception à sa mise en vente. Chaque phase génère des données et des métriques essentielles pour les opérations suivantes. L'un des objectifs principaux du management de la supply chain est de réduire les pertes et de minimiser les coûts, tout en assurant la disponibilité des produits au bon moment pour développer le chiffre d'affaires. Une gestion efficace des prévisions et de la préparation des livraisons permet ainsi de garantir la satisfaction des clients et de soutenir la croissance de l'entreprise. En parallèle, l'optimisation des stocks et du besoin en fonds de roulement (BFR) est cruciale pour améliorer la trésorerie et renforcer la stabilité financière. Mais comment y parvenir de manière efficace ? La réponse réside dans la gestion et l'exploitation intelligente des données.

Dans cet article, nous allons explorer comment la data révolutionne la gestion de la supply chain et soutient le lean management, en apportant des exemples concrets de grandes entreprises qui ont su en tirer parti.

Quand la maîtrise des données transforme la performance métier.

Chaque activité de la supply chain s’appuie et produit une multitude de données : chiffres de production, prévisions de vente, indicateurs de performance (KPIs). Ces informations, lorsqu’elles sont correctement exploitées, permettent une optimisation en profondeur des processus. Par exemple, la corrélation des prévisions de vente avec les données de production permet de rationaliser la production et les stocks, tout en répondant aux attentes des clients de manière plus efficace.

L'amélioration de la fiabilité des KPIs est essentielle pour une prise de décision éclairée. Prenons l'exemple de Sodebo, où la centralisation des données via des outils comme Power BI a permis d'améliorer la précision des analyses et de réduire le temps consacré à la collecte d’informations. Cela se traduit directement par une meilleure réactivité des équipes métiers, qui peuvent ainsi ajuster rapidement leur production et mieux répondre aux fluctuations de la demande. De même, JDE Coffee utilise Click View pour analyser les tendances de consommation et ajuster ses prévisions, optimisant ainsi ses stocks et évitant les ruptures ou excédents. In fine, ces optimisations permettent non seulement de rationaliser les processus internes mais aussi d'améliorer la rentabilité et d'accroître la satisfaction client, générant un impact positif sur le business.

Des décisions plus éclairées grâce à des prévisions plus précises

L'un des grands avantages de l'intégration des données dans la supply chain est l'amélioration de la précision des prévisions. Sodebo, par exemple, ajuste ses prévisions de vente en fonction des données météorologiques, un facteur déterminant pour la demande de certains produits. De son côté, JDE Coffee optimise ses approvisionnements et ses stocks en s'appuyant sur un système de Vendor Managed Inventory (VMI), qui permet aux fournisseurs de gérer directement les stocks en fonction des ventes réelles.

Ces stratégies basées sur la data permettent aux entreprises de prendre des décisions plus précises, qu'il s'agisse de l'ajustement des volumes de production ou de la gestion des stocks. Cependant, certaines organisations continuent de croiser manuellement des données issues de fichiers Excel et de systèmes de reporting, un processus chronophage et sujet aux erreurs. Cela met en évidence l'importance d'une automatisation accrue et de l'intégration des systèmes.

L’automatisation et la centralisation des données, un levier d’optimisation

Pour optimiser véritablement la supply chain, il est essentiel de centraliser et d'automatiser les données. Cela permet non seulement de réduire le temps de collecte et de vérification, mais aussi d’améliorer la cohérence des analyses. Chez JDE Coffee, l'intégration des systèmes d'information a permis d’automatiser le calcul des KPIs, offrant une vision précise et en temps réel des performances.

La centralisation des données, souvent réalisée via des entrepôts de données ou des solutions cloud, garantit que toutes les informations pertinentes sont consolidées en un seul lieu. Cela améliore non seulement la rapidité des analyses, mais aussi leur fiabilité, en minimisant les erreurs humaines.

Intégration des systèmes pour une supply chain harmonisée

L'intégration des systèmes d'information est une étape cruciale pour optimiser la supply chain. Les systèmes de gestion d'entrepôt (WMS), les ERP et les outils de prévision doivent être interconnectés pour offrir une vue d’ensemble cohérente. Cette synchronisation élimine les silos d'information et simplifie la gestion des opérations.

Chez Fleury Michon et Sodebo, l’intégration de ces systèmes a permis d'améliorer la visibilité sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, augmentant ainsi leur capacité à anticiper la demande et à gérer les approvisionnements de manière proactive.

Défis et perspectives : Le rôle du data sharing dans l'optimisation de la supply chain

Bien que la centralisation et l’automatisation des données apportent de nombreux avantages, des défis subsistent, notamment en matière de qualité des données et de compatibilité des systèmes. En plus de ces obstacles, un enjeu majeur émerge : le data sharing (partage de données) entre les différents acteurs de la supply chain.

Le data sharing consiste à partager des données entre fournisseurs, transporteurs, distributeurs et détaillants pour améliorer la visibilité et la collaboration tout au long de la chaîne. Cependant, cette approche soulève des défis spécifiques.

Les défis du data sharing

1. Sécurité et confidentialité : Partager des données sensibles entre plusieurs organisations présente des risques de sécurité. Il est essentiel de mettre en place des protocoles de protection des données, tels que des systèmes de chiffrement et des contrôles d'accès stricts, pour garantir la confidentialité des informations partagées et protéger contre les cyberattaques.
2. Standards de données : Pour un partage de données efficace, il est nécessaire d'adopter des standards communs entre les différentes parties prenantes. Le manque de standardisation complique souvent l'intégration des données, ce qui peut impacter la réactivité de la supply chain.
3. Résistance au changement : Certaines entreprises restent réticentes à partager leurs données, par crainte de perdre un avantage concurrentiel ou face à la complexité de la mise en œuvre de nouveaux systèmes de partage.

Les perspectives prometteuses du data sharing

Malgré ces défis, les perspectives du data sharing sont extrêmement prometteuses pour l'avenir de la supply chain. Lorsqu'il est bien mis en place, ce partage de données offre une coordination plus précise et rapide entre les différents acteurs.

1. Amélioration de la visibilité en temps réel : Le partage de données en temps réel permet aux entreprises d’ajuster leurs stocks et leurs opérations de manière proactive. Par exemple, Procter & Gamble et Walmart utilisent des systèmes de data sharing pour ajuster leurs opérations en fonction des ventes réelles.
2. Réduction des inefficacités : Le data sharing élimine les goulots d’étranglement en rendant les décisions plus rapides et les processus plus fluides. Les systèmes VMI en sont un exemple, permettant aux fournisseurs de gérer directement les stocks des distributeurs.
3. Optimisation des prévisions : En partageant des données précises entre partenaires, les entreprises peuvent affiner leurs prévisions et ajuster leurs productions en conséquence, intégrant même des facteurs externes comme la météo.
4. Meilleure collaboration : Le data sharing favorise la transparence et la confiance entre partenaires, permettant de mieux aligner les objectifs et d’encourager une coopération renforcée.

Conclusion

En conclusion, l'automatisation, la centralisation et le data sharing sont des leviers puissants pour optimiser la supply chain. Grâce à une gestion des données fluide et intégrée, les entreprises peuvent non seulement réduire les inefficacités, mais aussi améliorer leur lean management et prendre des décisions plus rapides et éclairées. Alors que les technologies continuent d’évoluer, la data jouera un rôle encore plus central dans l'optimisation continue des processus et la résilience des chaînes d'approvisionnement.