L’utilisation de l’analyse prédictive dans la supply chain

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L’analyse prédictive au cœur de la supply chain.

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Nous vivons une époque passionnante où les progrès fulgurants des technologies de l’information offrent aux managers de la supply chain de nouveaux outils qui modifient leur façon de travailler et de gérer l’ensemble des flux, avec toujours le même objectif, digitaliser la Supply Chain et maximiser la performance tout en agissant sur l’agilité de la chaîne logistique . Avec l’avènement du Big Data et le développement phénoménal des capacités de calcul, les solutions logistiques traditionnelles ont passés un cap en matière d’aide à la décision. Mais la révolution que nous vivons aujourd’hui dans l’univers de la Business Intelligence appliquée au Supply Chain Management frappe déjà à la porte des entreprises, bienvenue dans l’ère de l’analyse prédictive qui s’appuie dur des modèles prédictifs toujours plus pointus.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

Ce que les Anglo-saxons appellent predictive data analytics regroupe diverses techniques statistiques, on parle aussi d’informatique décisionnelle. Elle a pour objectif de fournir, à partir de l’analyse de données, des indicateurs destinés à anticiper les besoins futurs afin de favoriser une prise de décision pertinente. Énoncé ainsi, cela ne semble pas très novateur. Il faut donc préciser que la force de l’analyse prédictive réside dans le fait qu’elle s’appuie sur des flux d’informations bien spécifiques en exploitant bien entendu le Big Data tout en s’appuyant sur des règles métiers. Elle combine en effet l’exploitation des historiques d’une base de données, par exemple des volumes de vente, de transport ou de production, et la collecte de données en temps réel émanant de différentes sources permettant d’apporter une valeur ajoutée significative à l’ensemble des solutions digitales Supply Chain.

Quel intérêt pour le supply chain management ?

Des logiciels d’analyse prédictive sont utilisés depuis de nombreuses années par les compagnies d’assurance et les banques notamment pour évaluer le risque client, ils font aujourd’hui leur apparition dans de nombreux domaines d’activité. Il n’est pas difficile d’imaginer l’intérêt que cela représente en termes d’efficience logistique qui repose en grande partie sur la capacité des acteurs à mettre en adéquation des ressources et des besoins à un instant t. Imaginez un tableau de bord logistique avec des indicateurs qui prendraient en compte aussi bien l’évolution de la météo à court et moyen terme que les conditions de trafic en temps réel, les ventes en cours chez vos clients, mais aussi les retours produits, la fréquentation quotidienne d’une page web, les données transmises automatiquement par un robot dans un entrepôt…
On peut imaginer quantité de données qui peuvent faire l’objet d’analyses combinées pour définir des hypothèses prédictives. Plus que jamais le Supply Chain Management doit s’envisager comme une discipline transversale qui crée de la valeur ajoutée à partir de l’ensemble des données récoltées par l’entreprise.

Quelques applications concrètes

En ce qui concerne le WMS, les applications des prévisions sont multiples. L’analyse prédictive peut notamment être utilisée dans la gestion des ressources et ainsi devenir un véritable instrument d’aide à la décision : recrutements ou non d’intérimaires, modifications de rendez-vous clients ou transporteurs, ou encore anticipation de la préparation.
La gestion des approvisionnements va elle aussi bénéficier des avantages de l’analyse prédictive. Grâce à l’analyse prédictive, l’approvisionneur va être en mesure de garder dans les lieux de stockage (entrepôts, magasins…) un niveau de stock minimal pour assurer un taux de service client souhaité. Plus la qualité de la prévision est bonne, plus le stock de sécurité est bas et donc plus le niveau du capital immobilisé est bas.
Enfin, dans le cas du transport, l’analyse prédictive va être capable d’ordonnancer les flux de transport avant même la préparation des commandes, ce qui permettra d’optimiser les coûts et les opérations. Il devient alors envisageable de passer à une organisation où les flux sont tirés par la demande du client final, même si celle-ci n’est pas encore exprimée sous forme de commande ferme.

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