Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Qu'est-ce que la gestion de la chaîne d'approvisionnement ?

La gestion de la chaîne d'approvisionnement (supply chain) consiste à planifier, mettre en œuvre et contrôler les opérations de la chaîne d'approvisionnement, dans le but de produire et livrer des produits et des services au client final, de façon efficace et rentable. Elle englobe la coordination et l'optimisation de toutes les activités impliquées dans la recherche, l'acquisition, la production et la livraison de produits et de services, mais aussi la gestion des flux d'information et des transactions financières.

La gestion de la chaîne d'approvisionnement comprend la gestion des fournisseurs, la gestion de l'inventaire, la planification de la production, la gestion de la logistique et du transport, ainsi que le service client. Une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement peut aider les entreprises à réduire leurs coûts, améliorer la qualité des produits et les délais de livraison, accroître la satisfaction des clients et acquérir un avantage compétitif sur le marché.

Aspects essentiels de la gestion de la chaîne d'approvisionnement

Une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement nécessite l'effort coordonné de plusieurs acteurs : fournisseurs, fabricants, distributeurs et détaillants. En voici les aspects les plus importants :

1. Planification : la planification de la chaîne d'approvisionnement consiste à développer une stratégie, à prévoir la demande, à définir des niveaux d'inventaire et à élaborer des plans de production.
2. Acquisition : cette phase consiste à identifier des fournisseurs, à négocier des contrats et à gérer les relations avec eux.
3. Production : la production implique la gestion des processus de fabrication, notamment la planification de la production, la gestion du contrôle qualité et l'optimisation des opérations.
4. Gestion de l'inventaire : considérée comme l'un des aspects les plus cruciaux de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la gestion d'inventaire requiert de surveiller les niveaux de stock, de prévoir la demande et de gérer les quantités à commander pour veiller à ce que les clients obtiennent le produit qu'ils désirent, sans que l'entreprise doive conserver un stock inutile.
5. Logistique et transport : la logistique et le transport sont des composants essentiels de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Ils consistent à gérer la circulation des produits entre les fournisseurs et les clients, et donc les aspects de transport, d'entreposage et de distribution. Des systèmes de transport et des réseaux logistiques efficaces peuvent réduire les délais de livraison et les coûts de transport.
6. Gestion de l'information : cet aspect consiste à gérer la circulation des informations au sein de la chaîne d'approvisionnement, et donc à obtenir de la visibilité sur la chaîne d'approvisionnement et à échanger des données entre fournisseurs, fabricants et clients.
7. Collaboration : il est essentiel de travailler en étroite collaboration avec les fournisseurs, les partenaires et les clients pour gagner en efficacité, réduire les coûts et améliorer les performances de façon globale.

L'importance de la prévision dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

La prévision est un aspect crucial de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Elle permet aux entreprises de prendre des décisions informées sur la gestion des niveaux d'inventaire, par exemple pour déterminer les quantités nécessaires pour constituer un stock de sécurité et, plus important encore, répondre précisément à la demande des clients.

Naturellement, les entreprises s'appuient également sur la prévision pour bien d'autres raisons, parmi lesquelles :

• Gestion de l'inventaire : en anticipant la demande, les entreprises peuvent optimiser leurs niveaux d'inventaire et ainsi réduire le risque de rupture de stock sans pour autant maintenir un inventaire excessif.
• Réduction des coûts : la prévision permet de rationaliser les processus de la chaîne d'approvisionnement, en réduisant les pertes, en optimisant la production et en faisant des économies sur le transport.
• Amélioration de l'efficacité : des prévisions précises peuvent améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement en réduisant les délais, en optimisant les plans de production et en minimisant le recours aux expéditions en urgence.
• Analyse des tendances : elle permet d'identifier les perturbations possibles de la chaîne d'approvisionnement et de prendre des mesures proactives pour atténuer les effets négatifs sur les opérations commerciales. Par exemple, si une entreprise prévoit une rupture dans l'approvisionnement en matières premières, elle peut échanger avec ses fournisseurs pour obtenir un stock supplémentaire ou adapter ses plans de production en prenant ce problème en compte.

Types de prévision dans la chaîne d'approvisionnement

Les entreprises emploient plusieurs méthodes de prévision :

• Lissage exponentiel : basé sur une forme de moyenne pondérée, il donne davantage d'importance aux observations récentes qu'aux plus anciennes, la pondération décroissant de façon exponentielle au fil du temps
• Prévision de moyenne mobile : cette méthode consiste à calculer la moyenne d'un certain nombre d'observations passées et à utiliser la valeur obtenue pour prédire des valeurs futures. Elle est idéale pour lisser les fluctuations d'une série chronologique et pour identifier des tendances au fil du temps.
• Moyenne mobile intégrée autorégressive : cette méthode d'analyse de série chronologique et de prévision s'appuie sur les valeurs passées pour prédire des valeurs futures. La précision de cette méthode est optimale sur des fenêtres de 18 mois.
• Algorithme de prédiction par agrégation multiple : cette méthode de prévision hybride combine plusieurs modèles et techniques d'agrégation pour améliorer l'exactitude de la prévision.
• Prévision ascendante : elle consiste à estimer la demande ou les ventes de chaque produit, service ou segment de marché séparément. Ces informations sont ensuite agrégées pour élaborer une projection globale.

Une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement, un puissant atout pour l'entreprise

Une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement peut exercer un puissant impact sur l'entreprise, et ce à plusieurs titres :

1. Réduction des coûts : une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement peut aider les entreprises à réduire les coûts associés à l'approvisionnement, à la production et à la logistique. Elle contribue également à réduire les coûts liés à la conservation d'inventaire ainsi que les pertes.
2. Amélioration du service client : une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement contribue à améliorer la qualité de service en assurant la livraison rapide des produits et prestations.
3. Agilité accrue : une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement peut rendre une entreprise plus agile en lui permettant de répondre rapidement à l'évolution de la demande des clients ou des conditions du marché. L'agilité est indispensable pour réagir aux perturbations imprévisibles de la chaîne d'approvisionnement, identifier de nouveaux flux de marchandises et mettre en place un nouveau réseau logistique. Ces décisions doivent prendre en compte un très grand volume de données détaillées à grande vitesse, et de nombreux scénarios différents doivent être évalués.
4. Avantage compétitif : une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement peut renforcer la compétitivité d'une organisation en lui permettant de livrer plus rapidement ses produits et ses services, à un coût inférieur.

Les données sont au cœur de la gestion de la chaîne d'approvisionnement

Les données sont indispensables à une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement, et elles doivent elles-mêmes faire l'objet d'une gestion efficace pour aider les entreprises à optimiser leurs processus. Les données sont utiles à plusieurs égards pour l'amélioration de la chaîne d'approvisionnement :

1. Prévision de la demande : les données aident les organisations à prévoir la demande, à identifier des tendances et à planifier les niveaux d'inventaire. Lorsqu'elle est précise, la prévision de la demande permet d'optimiser les niveaux d'inventaire et d'éviter les ruptures de stock. En exploitant toutes les sources de données de façon efficace, les organisations obtiendront des informations sur l'historique des ventes, la demande des clients et les tendances du marché qui les aideront à améliorer la précision de la prévision de la demande.
2. Visibilité sur la chaîne d'approvisionnement : les données peuvent être utilisées pour obtenir une visibilité en temps réel sur la chaîne d'approvisionnement. Grâce à cette visibilité, les parties prenantes peuvent identifier les goulets d'étranglement et intervenir en amont en cas de perturbation. Pour acquérir cette visibilité et concrétiser ces optimisations, il faut pouvoir exploiter de très grandes quantités de données. La plupart des systèmes actuels de gestion de la chaîne d'approvisionnement découpent la chaîne en segments car il est impossible de traiter l'ensemble complet des données et d'optimiser des problèmes de cette taille.
3. Supervision des performances : les données permettent de contrôler la performance des fournisseurs, de la logistique et d'autres aspects essentiels. Grâce à elles, les organisations peuvent mettre en évidence les domaines d'amélioration possible et maximiser l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.
4. Gestion des risques : les données permettent d'identifier et de gérer les risques liés à la chaîne d'approvisionnement. Pour les organisations, c'est donc la possibilité d'atténuer ces risques et d'assurer la continuité de la chaîne.

5. Partage des données : dans le contexte des chaînes d'approvisionnement d'aujourd'hui, il devient indispensable de voir au-delà des murs de votre entreprise et de collaborer avec les clients et les fournisseurs. Partager des données avec les clients permet de mieux comprendre leur demande, et échanger les prévisions de demande en matière première avec les fournisseurs peut garantir un approvisionnement régulier.

Dans l'ensemble, les données jouent un rôle crucial dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Quand elles sont bien gérées, elles permettent aux entreprises d'obtenir, organiser et analyser des données de toute la chaîne d'approvisionnement. Elles peuvent ainsi identifier les domaines d'amélioration, prendre des décisions éclairées et optimiser leurs processus d'approvisionnement. Le résultat : des coûts réduits, une efficacité accrue et des clients toujours plus satisfaits.

Les sources de données stratégiques pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement

La gestion de la chaîne d'approvisionnement implique la coordination d'un large éventail d'activités et de processus répartis sur différentes organisations. De cette coordination dépend la livraison rapide et efficace des produits et services aux clients. Pour prendre des décisions éclairées et optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement, les organisations s'appuient sur différents types de données. Voici les types de données couramment exploités dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement :

1. Données sur la demande : utilisées pour prédire la demande en produits et services. Elles englobent les données de vente historiques, les tendances du marché, le comportement des clients et d'autres informations utiles pour prédire l'évolution de la demande.
2. Données d'inventaire : utilisées pour suivre les niveaux d'inventaire des produits et des matières premières. Elles incluent les niveaux de stock, les délais de production et les seuils de réapprovisionnement.
3. Données de transport : utilisées pour suivre la circulation des produits et des services tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Elles englobent les calendriers d'expédition, les performances des transporteurs et les délais de livraison.
4. Données de production : permettent de superviser le processus de production et de veiller à l'efficacité de son exécution. Elles regroupent les calendriers de production, les performances des machines et la productivité de la main-d'œuvre.
5. Données des fournisseurs : utilisées pour gérer les relations avec les fournisseurs et vérifier qu'ils remplissent bien leurs obligations. Elles incluent des informations comme la performance des fournisseurs, les conditions contractuelles et les tarifs.
6. Données financières : utilisées pour suivre les performances financières de la chaîne d'approvisionnement. Elles englobent les informations sur le coût, les marges et les revenus.

La gestion de données de la chaîne d'approvisionnement en cinq étapes

1. Collecte des données : les entreprises recueillent les données de sources diverses : fournisseurs, clients, logistique, prestataires et systèmes internes. Il s'agit notamment de données sur les ventes, les niveaux d'inventaire, les calendriers de production, les statuts d'expédition et les performances des fournisseurs, et elles se présentent dans différents formats (structurés, non structurés et semi-structurés).
2. Analyse des données : les entreprises emploient ensuite divers outils et techniques pour analyser les données recueillies lors de la première étape. Elles vont appliquer des méthodes d'exploration des données, de l'analytique prédictive et des algorithmes de machine learning. L'objectif : identifier des modèles, des tendances et des insights pour éclairer la prise de décision et améliorer la performance de la chaîne d'approvisionnement.
3. Partage des données : les entreprises partagent leurs données avec leurs partenaires de la chaîne d'approvisionnement (fournisseurs, prestataires logistiques et clients). Ces échanges d'informations améliorent la coordination, réduisent l'incertitude et améliorent la visibilité sur toute la chaîne d'approvisionnement.
4. Visualisation des données : à l'aide d'outils de visualisation, les équipes produisent des représentations graphiques des insights et des analyses produites à la deuxième étape. Les tableaux, les graphiques et les tableaux de bord qu'elles créent aident les responsables à identifier rapidement les domaines problématiques et à agir pour les corriger.
5. Amélioration continue : les entreprises utilisent enfin les renseignements obtenus à l'étape précédente pour améliorer en continu la performance de la chaîne d'approvisionnement. Elles peuvent apporter des modifications aux processus, aux politiques et aux systèmes pour optimiser l'efficacité de la chaîne, réduire les coûts et améliorer la satisfaction des clients.

Databricks, la meilleure plateforme pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement

La plateforme lakehouse de Databricks vous permet de mettre sur pied une chaîne d'approvisionnement résiliente et prédictive en éliminant tout compromis entre précision, profondeur d'analyse et délais. Des prévisions détaillées et évolutives permettent de sonder et anticiper la demande, de mieux planifier la chaîne d'approvisionnement et de l'optimiser. En améliorant ainsi la précision des décisions, Databricks contribue à la croissance des revenus et à la réduction des coûts. Plusieurs raisons font de la plateforme lakehouse Databricks le meilleur choix pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement :

1. Évolutivité : Databricks peut traiter de grands volumes de données et évoluer en fonction des besoins, ce qui en fait la plateforme idéale pour gérer les vastes jeux de données de la chaîne d'approvisionnement. Databricks peut unifier les données de toutes les sources et de tous les formats, des capteurs aux réseaux sociaux en passant par les transactions, soit autant de données indispensables pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
2. Analytique en temps réel : Databricks permet de réaliser des analyses en temps réel, ce qui est indispensable pour une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement. L'analytique en temps réel permet de superviser la chaîne d'approvisionnement et de réagir en temps réel aux événements, qu'il s'agisse d'évolutions de la demande ou de perturbations dans les processus logistiques.
3. Machine learning : Databricks fournit de puissantes capacités de machine learning qui permettent de créer des modèles prédictifs dédiés à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Grâce au machine learning, les entreprises peuvent améliorer la prévision de la demande, réduire les coûts d'inventaire et optimiser les opérations logistiques et de transport.
4. Sécurité : Databricks offre de puissantes fonctions de sécurité (chiffrement, contrôle d'accès et certifications de conformité) qui sont indispensables lorsqu'on traite les données sensibles de la chaîne d'approvisionnement.
5. Collaboration : la plateforme lakehouse Databricks propose différents outils de collaboration qui permettent aux équipes de travailler en commun aux tâches d'analyse et de modélisation essentielles pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Ces fonctions de collaboration améliorent l'efficacité des équipes et leur permettent de prendre de meilleures décisions.
6. Partage des données : une solution ouverte permet de partager en direct les données de votre lakehouse vers n'importe quelle plateforme de calcul, de façon totalement sécurisée. Vous pouvez également centraliser la gestion et la vérification des données de plusieurs organisations, et partager en toute confiance des assets de données avec vos fournisseurs et partenaires afin de mieux coordonner vos activités. Et tout cela se fait dans le respect des normes de sécurité et de conformité.

Découvrez comment le lakehouse Databricks aide les détaillants, les fabricants et tous les secteurs à mettre sur pied une chaîne d'approvisionnement résiliente et prédictive, dans un souci constant d'optimisation des coûts et de l'efficacité.