Supply Chain Analytics : Pourquoi Et Comment l’Implémenter

Vous avez toutes les données nécessaires pour optimiser votre supply chain, mais les utilisez-vous vraiment ? Avec la data analytics, chaque donnée devient une opportunité d’amélioration concrète – il est temps d’en profiter.

Anticiper, ajuster, réagir rapidement paraît ambitieux et hors de portée pour l’instant ? Sachez que la data analytics est là pour simplifier la donne.

Améliorer l’analyse de vos données supply n’est pas impossible mais demande une approche méthodique. Nous vous détaillons les différents types d’analytics que vous pourriez déployer dans votre organisation et surtout les étapes à suivre pour tirer partie de vos données.

Supply chain analytics – Qu’est-ce que c’est ?

La Supply chain analytics, désigne simplement l’utilisation de l’ensemble de vos données de supply dans le but de réduire les coûts opérationnels et améliorer l’expérience client. Les champs d’application sont variés, allant du suivi des matières premières aux prévisions de la demande en passant par le contrôle qualité.

En clair, il s’agit de mettre la data au service de votre métier pour un pilotage plus agile.

Pourquoi mettre en place de l’analytics pour votre supply chain

La donnée est au coeur du fonctionnement de la supply chain, que ce soit pour la gestion des stocks, l’acheminement des marchandises ou le suivi des commandes.

Le problème, c’est que la data est tellement volumineuse qu’il est devenu presque impossible de l’analyser. A l’échelle mondiale, on parle de 64 zettaoctets (64 milliards de téraoctets)… En 2021!

La solution ? Extraire les données les plus importantes, les croiser entre elles, automatiser le reporting, et se baser sur ces données pour construire des modèles prédictifs précis et fiables. Et c’est à ce moment-là que vous déverrouillerez des opportunités précédemment inaccessibles.

Quels sont les enjeux de supply chain analytics ?

La supply chain analytics offre une vision exhaustive et factuelle de vos performances qui permet de maîtriser le cycle de vie de vos produits de l’achat à la livraison au client final, optimiser votre inventaire, et améliorer le service client.

Bref, vous êtes mieux outillé pour promouvoir une culture d’amélioration continue.

Une supply chain analytics bien intégrée dans vos process a donc un impact direct sur vos dépenses opérationnelles mais aussi sur le niveau de satisfaction de vos clients; deux aspects fondamentaux du succès durable.

Les différents types de supply chain analytics

Il y a plusieurs types de projets d’analytics répondant à des besoins différents en fonction de la maturité de votre entreprise – dans son activité mais également dans la gestion des données.

Analytique descriptive – Comprendre ce qui s’est passé

L’analytique descriptive est le niveau fondamental de la supply chain analytics. Elle utilise les données historiques pour décrire ce qui s’est passé. Par exemple, combien de produits ont été vendus au cours du dernier trimestre ? Ou bien, quels étaient les niveaux de stocks pendant la période des fêtes ?

Analytique diagnostique – Détecter les causes des événements passés

Une fois que vous savez ce qui s’est passé, l’étape suivante consiste à comprendre pourquoi. L’analytique diagnostique tente d’explorer et d’interpréter ces raisons. Pourquoi y a-t-il eu une augmentation ou une baisse des ventes pendant un certain mois ? Une canicule inattendue a-t-elle provoqué une hausse de la demande en ventilateurs ?

Analytique prédictive – Anticiper les événements futurs

Portant un regard vers l’avenir, l’analytique prédictive essaie de prédire ce qui va se passer sur la base des tendances cachées dans vos données. Ce type d’analyse peut par exemple aider à déterminer s’il faudra augmenter ou diminuer la production basé sur les prévisions saisonnières.

Analytique prescriptive – Recommander des actions pour piloter les résultats futurs

Enfin, l’analytique prescriptive prend les informations fournies par les trois autres types d’analytics et vous aide à prendre des décisions. Si nous prévoyons une inflation des prix des matières premières, que devrions-nous faire pour préserver les marges ?

Le rôle de l’intelligence artificielle et le machine learning dans l’analytique prévisionnelle

On assiste à une vague déferlante d’innovations basées sur l’IA dans la supply chain permettant de réduire les coûts opérationnels, l’automatisation dans l’entrepôt par exemple.

La supply chain analytics n’est pas en reste. L’IA et son sous-ensemble, le machine learning, permettent de créer des modèles prédictifs plus précis, d’automatiser certaines tâches et même de découvrir des tendances cachées dans vos données. En somme, il s’agit là d’une véritable transformation digitale au service de la performance logistique.

Quels sont les freins à l’implémentation de l’analytics pour votre supply chain ?

Basé sur les nombreux échanges avec les Directeurs Supply et Logistique, nous relevons trois points de blocage à la mise en place d’une supply chain analytics efficace :

#1 – Des données silotées

Première étape d’un projet d’analytics : récupérer les données, et déjà les problèmes commencent.

Dans la plupart des organisation, les données sont silotées entre différents services et outils qui ne se parlent pas. Construire un reporting complet demande souvent de travailler sur la base d’exports avec des données manquantes, dupliquées ou sans cohérence. Pas idéal pour prendre des décisions rapidement…

#2 – Le volume et la complexité des données à traiter

On a enregistré 2,35 milliards de transactions en France en 2023, et pour chaque commande la quantité de données générée est impressionnante : date, produits, montant, identification du client, mode de paiement, mode de livraison, canal d’achat, etc.

Cela rend la gestion et l’analyse de ces informations très compliqué. Une fois encore, cela souligne l’importance du traitement automatique des données et des technologies au sein de votre supply chain analytics.

#3 – Pas de gouvernance des données en interne

Le dernier obstacle est l’absence d’un cadre organisationnel dédié à la gouvernance des données en interne. Sans règles et procédures claires pour contrôler la collecte, le stockage et l’utilisation des des données au sein de l’entreprise, il est difficile d’établir une stratégie pérenne autour de votre supply chain analytics.

Supply chain analytics : les étapes clés d’implémentation

Malgré tous ces obstacles, l’adoption de la supply chain analytics reste à votre portée ! Pour vous guider dans ce processus, voici une les étapes essentielles pour le déploiement réussi de votre solution analytique :

Etape 1 – Identifier les KPIs nécessaires pour vos opérations

Tout commence par le choix des bons indicateurs. Ceux-ci doivent être pertinents et servir vos objectifs de rentabilité et de satisfaction client. Les KPIs peuvent varier en fonction du contexte mais comprennent généralement des indicateurs financiers et logistiques comme les coûts de transport, le taux de service ou le taux de rotation des stocks.

Etape 2 – Centraliser et homogénéiser vos données

Vous pouvez centraliser un data warehouse, ou data lake, accessible à toutes les parties prenantes. Il ne s’agit pas d’importer toutes les données, mais uniquement celles qui sont nécessaires pour construire vos KPIs.

Une fois ces données centralisées, vous devez vous assurer qu’elles soient complètes et cohérentes avec des clés uniques communes pour les joindre entre elles. Par exemple, vous pouvez utiliser le code SKU produit pour croiser votre table de données d’inventaire et de commandes.

Etape 3 – Croiser les données de différentes sources

La valeur ajoutée réside souvent dans la capacité à enrichir les données avec d’autres données provenant de différentes sources.

Imaginez pouvoir relier facilement les retours clients avec l’historique des commandes ou encore combiner les prévisions météo avec vos ventes passées pour une gestion optimisée des stocks.

Vous pourrez conduire des analyses beaucoup plus approfondies et augmenter l’impact de vos décisions sur la performance globale de vos activités.

Etape 4 – Restituer les données de manière claire

Des données fraîches et exactes ne suffisent pas pour arriver à des analyses justes.

Il y a des principes de base à appliquer pour vous assurer que la donnée est comprise par tous pour éviter toute erreur d’interprétation. Il convient par exemple de se mettre d’accord sur les calculs et définitions des KPIs, mais également de connaître les corrélations entre eux pour bien les comprendre.

💡 Pro tip : évitez de mettre plus de 10 indicateurs sur un tableau de bord. Au-delà, il devient compliqué d’interpréter la donnée.

Etape 5 – Automatiser et paramétrer des alertes

Paramétrez votre système d’analyse pour qu’il envoie automatiquement des rapports et alertes. Par exemple, vous pouvez programmer une alerte lorsque le stock atteint un certain seuil ou encore suivre en temps réel l’avancement de la livraison d’un client majeur. La mise à jour des données et un système d’alertes automatiques vont vous permettre de faire gagner en agilité et de prendre les décisions de manière pro-active.

En somme, la mise en place réussie d’une supply chain analytics requiert une bonne préparation, accompagnée d’une gestion projet rigoureuse pour permettre à votre entreprise d’améliorer sa performance logistique et commerciale.

Implémentez votre supply chain analytics rapidement avec ClicData

La mise en place d’un système de supply chain analytics peut sembler fastidieuse, surtout si l’on considère la quantité de données à traiter et les multiples sources d’information. Heureusement, des solutions existent pour vous aider à accélérer ce processus.

ClicData est justement une plateforme de data management et analytics qui a été conçue dans cet objectif précis : simplifier le traitement de vos données pour améliorer votre pilotage rapidement.

Avec ClicData, vous pouvez récupérer les données provenant de n’importe quelle source (ERP, logiciel d’entrepôt, outil d’achat, etc.) les stocker dans un data warehouse intégré pour comparer vos performances d’une période à une autre. ClicData vous permet également de facilement nettoyer, croiser et enrichir vos données avec de l’IA et de l’analyse prédictive.

Le plus beau dans tout ça ? Vous pouvez obtenir vos premiers rapports, complètement paramétrés et automatisés en quelques jours seulement.

Ainsi, avec ClicData, vous pouvez activer rapidement et efficacement la supply chain analytics pour maximiser le potentiel caché dans vos données. La preuve : Carrefour a optimisé sa supply chain en collaborant avec plus de 400 fournisseurs autour de rapport mis à jour quotidiennement, réduisant les délais d’approvisionnement de 40%.