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3 étapes vers une stratégie logistique basée sur les données dans le secteur manufacturier

Souvent, nous entendons ou lisons que les données jouent un rôle de plus en plus important dans l'industrie manufacturière. Pensez à l'IdO, à la maintenance prédictive ou à la robotique. Mais la vérité est que de nombreux fabricants ont encore du mal à agréger, analyser et exploiter les données, en particulier dans le domaine de la logistique, où les données sont essentielles pour répondre aux exigences élevées des clients en matière de livraison rapide et personnalisée des produits.
Les trois étapes suivantes peuvent aider les fabricants à exploiter les données pour répondre aux attentes des clients d'aujourd'hui et de demain.

Étape 1 : Éliminer les silos et synchroniser les données

La première étape d'une stratégie axée sur les données ne concerne pas réellement les données. Il s'agit de l'organisation. L'environnement maritime actuel est complexe. Les chaînes d'approvisionnement s'étendent à l'échelle mondiale, et les organisations en expansion qui ont des entités ou des partenaires différents dans le monde entier peuvent travailler avec des systèmes différents. De plus, différents départements d'une organisation peuvent avoir leurs propres systèmes et "vérité", et les KPI qu'ils poursuivent peuvent ne pas servir des objectifs organisationnels plus larges.

Pour relever les défis d'aujourd'hui et préparer les opérations de demain, les ministères doivent s'aligner et travailler ensemble. Pour ce faire, les entreprises doivent porter un regard critique sur leur organisation et leur stratégie en matière de données. Tant que les données sont fragmentées et isolées par département dans différents systèmes, leur potentiel est limité. Par exemple, comment la direction peut-elle prendre des décisions stratégiques concernant l'expédition lorsque le service logistique travaille avec des données différentes de celles du service des achats ? Mais lorsque les données logistiques et les données d'approvisionnement sont synchronisées, généralement par l'intégration des systèmes avec le système d'enregistrement de l'organisation, une source unique de vérité est créée et les départements de l'organisation peuvent désormais prendre des décisions stratégiques basées sur des données en temps réel, ce qui permet d'améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement et d'augmenter les économies de transport.

6 millions de dollars

Les entreprises peuvent économiser jusqu'à 6 millions de dollars par an grâce à l'analyse des données de suivi et de traçabilité par apprentissage automatique.

Source : Boston Consultancy Group, 2019

Le suivi, la prévision et le suivi des défauts sont de bons exemples de la manière dont l'alignement des données peut permettre aux entreprises manufacturières d'optimiser leur chaîne d'approvisionnement. Par exemple, une catastrophe naturelle a-t-elle mis en péril une livraison de matières premières ? Dans une chaîne d'approvisionnement pilotée par les données, où les systèmes sont intégrés pour créer un "écosystème" de la chaîne d'approvisionnement, le service des achats est automatiquement informé de l'événement d'expédition entrant et peut rapidement évaluer la quantité disponible, la qualité, le prix d'achat et le coût d'expédition de leurs canaux d'approvisionnement pour remplir la commande de matières premières et acheminer le produit fini au client. Ou peut-être que les données des machines indiquent qu'une unité de production va tomber en panne. Dans ce cas, le système de production envoie automatiquement un message à une équipe de service et une imprimerie 3D située près de l'usine produit et livre les pièces avant la panne. La connexion de tous les systèmes et processus permet d'obtenir un aperçu continu des performances, de favoriser la collaboration et d'aligner les services.

Il est inutile de préciser qu'avec le développement du commerce électronique dans le secteur manufacturier, un système de gestion du transport (TMS) pour l'expédition de colis est un maillon précieux d'une chaîne d'approvisionnement connectée et guidée par les données. Le système de gestion des transports adapté à l'expédition de colis s'intégrera de manière transparente à d'autres systèmes de la chaîne d'approvisionnement, notamment les systèmes ERP, WMS et OMS, en rassemblant les données pour réduire le risque d'erreur humaine dans l'exécution des commandes et en permettant un contrôle aisé des performances des transporteurs. Cela permet non seulement d'améliorer le service à la clientèle, mais aussi de mieux positionner les fabricants pour optimiser leurs négociations avec les transporteurs grâce aux données sur les performances des transporteurs.

Étape 2 : Déployer les bons outils d'analyse des données

Une fois les données rassemblées, il est temps de passer à l'étape suivante : l'analyse. La réalité est qu'il existe d'innombrables facteurs qui influencent les performances de la chaîne d'approvisionnement. Le défi pour la plupart des entreprises est qu'elles ne disposent pas d'un moyen facile d'anticiper ces facteurs et d'y répondre. Mais lorsque les systèmes sont connectés et que les données sont facilement accessibles, le vrai travail peut commencer.

Par exemple, en combinant les données d'un TMS pour l'expédition de colis, du système ERP et du système CRM, les fabricants ont une visibilité totale de leurs expéditions entrantes et sortantes sur l'ensemble des transporteurs, des entrepôts, des centres de distribution et des usines. Et grâce à la Business Intelligence, les fabricants peuvent analyser des données telles que les frais d'expédition par zone géographique, par transporteur, par client et par SKU, ce qui leur donne des informations utiles pour optimiser leur stratégie d'expédition - en minimisant les coûts et en maximisant la satisfaction des clients.

Étape 3 : Continuer à apprendre

L'alignement et l'analyse des données ne sont que le début d'une stratégie de chaîne d'approvisionnement basée sur les données. En fin de compte, les fabricants doivent apprendre et s'améliorer grâce à une boucle de rétroaction continue. Dans un environnement d'apprentissage continu, les fabricants auront la bonne structure, l'agilité nécessaire, la capacité de résoudre les problèmes et la capacité de savoir quels problèmes résoudre, ce qui leur permettra de surmonter rapidement les obstacles de la chaîne d'approvisionnement qui se dressent sur leur chemin et rendra la tâche difficile aux concurrents.

Identifier les possibilités d'amélioration

Les fabricants qui cherchent à optimiser leur valeur marchande, à adapter leurs produits et leurs méthodes de livraison aux exigences des clients et à renforcer leurs opérations contre les perturbations imprévues doivent faire preuve de souplesse. Pour atteindre cette flexibilité, l'organisation, ses processus et ses systèmes doivent être connectés, créant ainsi une boucle de rétroaction continue de données partagées. Pour en savoir plus sur la manière de créer une chaîne d'approvisionnement guidée par les données, contactez un expert Logistyx dès aujourd'hui.