Solution analytique

Analyse de la chaîne logistique

Les entreprises s'appuient sur l'analyse de la chaîne logistique afin d'anticiper les variations de la demande, de gérer les ressources de manière proactive, d'atténuer les risques potentiels et d'améliorer l'efficacité sur l'ensemble de l'écosystème de leur chaîne logistique.


Contexte de la chaîne logistique

On retrouve les chaînes logistiques dans des contextes variés et spécifiques. La complexité de la plupart d'entre elles, qu'elles soient internationales ou sectorielles, tient au fait que la « chaîne » se compose de plusieurs fonctions dans l'entreprise. Le moindre changement sur le marché peut avoir des répercussions sur tout cet écosystème complexe.

Voici un bref aperçu de l'écosystème de la chaîne logistique et des avantages qu'apportent les analyses avancées pour chacune de ces fonctions.

Contexte de la chaîne logistique

Un écosystème complexe

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La finance

dans la chaîne logistique

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Avec les analyses avancées, les équipes financières peuvent prévoir la demande précisément, établir des rapports et répartir les transferts, respecter les diverses réglementations fiscales internationales et contrôler les fournisseurs pour s'assurer qu'ils respectent les bonnes pratiques en matière d'emploi, de durabilité et d'initiative verte.

Le plan industriel et commercial

dans la chaîne logistique

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Les équipes chargées du plan industriel et commercial (ou S&OP, Sales & Operations Planning) peuvent, grâce aux analyses avancées, suivre en temps réel les variations de la chaîne logistique, sélectionner les fournisseurs et les matériaux, anticiper la gestion des risques, modéliser et déterminer le coût des approvisionnements actuels et futurs.

Sur la base de ces données, les magasins traditionnels peuvent anticiper l'offre, optimiser le placement de produits, fixer les prix et même prévoir les futurs comportements d'achat en fonction des comportements précédents des usagers sur site.

Enfin, les équipes marketing qui réalisent des analyses prédictives, enrichies avec des points de données supplémentaires tels que le ressenti, la recherche et l'analyse de sites web, peuvent cibler très précisément des utilisateurs à travers différents canaux pour inciter davantage à l'achat tout en assurant un retour sur investissement élevé.

Les ressources humaines

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Les équipes RH qui ont recours aux analyses avancées sont en mesure d'optimiser les ressources humaines et de prendre des décisions éclairées en matière d'acquisition de talents, d'analyser les éventuelles possibilités d'amélioration des compétences au sein de la chaîne logistique et de rééquiper les employés actuels pour les adapter aux applications modernes.

La fabrication

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Grâce aux analyses avancées, les équipes en charge de la fabrication peuvent améliorer les processus de fabrication en rendant compte en temps réel de la qualité des produits et en signalant les défauts. De plus, avec l'avènement de l'IoT et des capteurs intelligents, elles peuvent également déclencher la fabrication automatique des pièces pour remplacer les éléments défectueux sitôt le défaut détecté.

La technologie intelligente

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Les équipes qui ont recours à l'analyse avancée avec les données capturées par des technologies intelligentes et l'IIoT (Industrial Internet of Things) ont la possibilité « d'augmenter » leur prise décision tout au long de la chaîne logistique. Cela inclut l'optimisation de la maintenance et des demandes d'intervention, le renforcement des compétences des prestataires et des opérateurs et la conception d'un modèle global plus sûr pour toutes les fonctions présentes dans l'écosystème.

La logistique

dans la chaîne logistique

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Grâce aux analyses avancées, les équipes logistiques peuvent rapidement identifier les manques d'efficacité et optimiser les performances dans leurs réseaux d'entreposage, de transport, de services aux usagers et de distribution. Ces optimisations peuvent permettre de réduire le temps d'attente des clients, d'effectuer des livraisons directes en temps réel avec moins de tentatives et de réaliser des économies en réduisant les dépenses de carburant grâce à des options d'expédition stratégiques.

La capacité d'une entreprise à réagir aux variations soudaines du marché dépend de la bonne analyse des données produites par chacune de ces diverses fonctions. Les changements soudains dans les chaînes logistiques, comme ceux occasionnés par la crise du COVID-19, contraignent les Data Scientists, les analystes et les dirigeants à investir dans la Data Science et les technologies analytiques.  


Les récentes avancées de l'analytique, telles que l'Automatisation des processus analytiques, permettent déjà de réduire les coûts, de gagner en efficacité, de raccourcir les délais de livraison et de donner aux entreprises la possibilité d'anticiper et de gérer la volatilité.

Avec la bonne stratégie analytique et les bonnes données, les entreprises ont les moyens d'assurer le succès de leurs chaînes logistiques, tant en période de stabilité financière qu'en situation de récession économique.

Étude de cas

Découvrez comment Coca-Cola utilise Alteryx pour fusionner, préparer et analyser des données provenant de plusieurs sources disparates et pour mettre ses insights à la disposition de toute l'entreprise.

Lisez vite !

Les défis de la chaîne logistique

Véhicules autonomes. Réduction des délais de livraison. Réglementations sur le carbone et la teneur en soufre. Volatilité de la demande. Contraintes d'approvisionnement, de fabrication et d'entreposage. Voilà certains des défis concernant la chaîne logistique en 2020 et au-delà. 

Heureusement, avec l'investissement et l'implication nécessaires à la mise en place de votre infrastructure d'analyse de la chaîne logistique, vous pouvez plus facilement prévoir et donc atténuer ou éliminer ces difficultés.

Voyons maintenant quelques exemples de ce qui peut affecter le contrôle des coûts, la planification et la gestion des risques, les relations fournisseur-partenaire et les demandes des consommateurs. 

 

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Relever les défis de la chaîne logistique grâce à l'analyse en libre-service

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Volatilité de la demande

Le manque de ressources, la demande de produits de première nécessité, les fluctuations de l'offre en amont, les récessions économiques, les produits concurrents, les catastrophes naturelles ou même les coupures de courant qui durent quelques heures sont autant de facteurs qui peuvent engendrer des difficultés immédiates et durables.

C'est pourquoi les entreprises s'appuient sur les analyses prédictives et prescriptives, le machine learning, l'intelligence artificielle et « l'augmentation » afin d'apporter des solutions claires aux problèmes soudains et aux difficultés qui peuvent survenir.

Ces solutions incluent le raccourcissement des délais de production, l'identification de la meilleure façon d'amortir les approvisionnements et les stocks, et l'automatisation des processus pour faire face aux ruptures d'approvisionnement.

 

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Redéfinir les prévisions de la demande pour s'adapter à la nouvelle réalité

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Contraintes d'approvisionnement, de fabrication et d'entreposage

Pour diminuer les coûts et identifier de nouvelles sources de revenus, les responsables de la chaîne logistique peuvent mettre en œuvre des stratégies afin de trouver les matériaux les plus rentables, rationaliser les processus de fabrication et repérer les entrepôts les plus appropriés pour stocker la marchandise, ou encore mettre un frein à toutes ces mesures pour éviter de trop dépenser dans des stocks inutilisés.

 

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Optimiser la chaîne logistique dans le milieu médical en cas de perturbation

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Problèmes de transport

L'automatisation ne consiste pas seulement à améliorer les stratégies d'analyse de la chaîne logistique pour les entreprises, mais également les transports. Beaucoup expérimentent déjà des options de livraison gratuite ou en 24 h à prix réduit. Certaines testent des voitures et des flottes sans conducteur pour le transport de personnes et de marchandises. En intégrant les réglementations incessantes sur les émissions de carbone et de soufre, on se rend compte qu'une option de transport, bien que plus rapide, n'est pas toujours moins onéreuse.

L'analyse des données aide à trouver toutes les combinaisons possibles et à déterminer le ou les meilleurs modes de transport. L'analyse prescriptive peut permettre de mieux prévoir l'évolution de ces méthodes en se basant sur des projections pour l'amélioration des normes en matière de carburant, les coûts de transport et l'automatisation.

 

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Utiliser les données géographiques pour optimiser les processus de routage et d'expédition

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Utiliser les données géographiques pour optimiser les processus de routage et d'expédition

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L'avenir de la chaîne logistique

L'avenir de la chaîne logistique appartient aux entreprises qui donnent la priorité à une stratégie analytique forte s'articulant autour de l'Automatisation des processus analytiques (APA). L'APA fait converger trois piliers essentiels de l'automatisation et de la transformation numérique pour permettre la démocratisation des données et des analyses, l'automatisation des processus métier et l'amélioration des compétences des collaborateurs afin d'obtenir des résultats disruptifs et des succès rapides.

Découvrez l'Automatisation des processus analytiques (APA)

Au sein de la chaîne logistique, l'accessibilité des données et les processus automatisés sont essentiels à chaque étape du cycle de vie de l'analyse afin de réagir rapidement aux fluctuations du marché et d'atténuer les risques. Les retards dus au manque d'informations exploitables et de planification, et à l'incapacité à prendre une décision peuvent coûter chaque jour des millions d'euros aux entreprises internationales.

De plus, avec l'apparition de nouvelles technologies, une remise à niveau des compétences devient nécessaire dans tout l'écosystème de la chaîne logistique, des quais d'expédition à la gestion logistique. Permettre à ces professionnels de s'appuyer quotidiennement sur des données pour prendre des décisions capitales est un impératif dans un avenir proche.

Bien entendu, personne ne peut tout prévoir. Mais avec la bonne stratégie analytique, vous pouvez commencer à mettre en place dès aujourd'hui des mesures qui donneront une longueur d'avance à votre entreprise. 

Alteryxez votre chaîne logistique

La plateforme Alteryx APA permet aux métiers et aux analystes de facilement se connecter à d'importants volumes de données disparates et de les partager tout au long de la chaîne logistique, alors que ces données peuvent avoir de nombreux formats différents. Grâce à ses fonctionnalités de modélisation assistée sans code, Alteryx permet d'exploiter la puissance de la gestion, de la préparation et de l'analyse avancée des données dans toute l'entreprise.

 

Les entreprises qui investissent dans des plateformes d'automatisation intégrées couvrant les analyses, la Data Science, l'IA et l'automatisation des processus étendront la portée de leurs initiatives de transformation et généreront un avantage concurrentiel durable.

— John Santaferraro, directeur recherche, Analytique, Business Intelligence et Gestion des données, EMA

 

Kit de démarrage

Kit de démarrage pour l'analyse de la chaîne logistique

Téléchargez le Kit de démarrage pour la chaîne logistique et soyez rapidement opérationnel grâce à des workflows reproductibles qui mettront votre analyse en pilotage automatique. Ainsi, vous pourrez vous concentrer sur l'optimisation d'autres aspects du processus de la chaîne logistique.

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Études de cas