La nouvelle révolution de la Supply chain : Modèles de planification décentralisés et collaboratifs

Dès maintenant, l'ERP (Enterprise Resource Planning) a été conçu avec une approche "interne", visant à superviser et gérer les processus internes de production ainsi que l'administration des commandes au sein d'une organisation. Cependant, afin de répondre aux besoins des chaînes d'approvisionnement modernes, il est nécessaire d'adopter un nouveau modèle de planification plus décentralisé, interactif et coopératif, orienté vers l'extérieur, capable de canaliser et de gérer de manière continue non seulement les données internes, mais aussi celles provenant de l'extérieur. C'est le nouveau défi de la Supply Chain.

Optimiser les données générées par la chaîne d'approvisionnement

L'ERP (Enterprise Resource Planning) est un système informatisé intégré qui, comme mentionné précédemment, se concentre principalement sur le contrôle et la gestion des activités internes d'une organisation, y compris les opérations de production, l'administration des commandes et la gestion des ressources d'entreprise. Cette approche "interne" a été conçue pour optimiser l'efficacité et la productivité au sein d'une entreprise en offrant une vue complète des opérations commerciales via une plateforme unique.

Cependant, avec l'évolution des dynamiques du marché mondial et l'augmentation des défis liés à la complexité des chaînes d'approvisionnement, il est apparu nécessaire d'adopter un modèle de planification qui, comme mentionné précédemment, doit "capturer" et gérer des données provenant de différentes sources, et non seulement internes à l'entreprise.

Pensons aux fluctuations imprévisibles de l'offre et de la demande auxquelles une chaîne d'approvisionnement est confrontée aujourd'hui :

1. Instabilité climatique
2. Concentration des ports
3. Tensions géopolitiques
4. Guerres
5. Blocages et tarifs douaniers
6. D'autres variables qui peuvent influencer la gestion des ressources et le flux des marchandises.

Dans ce contexte, l'approche "interne" de l'ERP pourrait être limitée pour relever les nouveaux défis émergents. Une vision plus large et étendue est nécessaire pour gérer efficacement les dynamiques externes et internes qui influencent la chaîne d'approvisionnement. Par conséquent, un modèle de planification est requis, impliquant activement toutes les parties prenantes le long de la chaîne, y compris les fournisseurs, les fabricants, les transporteurs et les clients.

Partage de données en temps réel

Un modèle de planification "collaboratif" favorise le partage d'informations en temps réel, l'interaction entre les différentes entités impliquées et la prise de responsabilités dans la gestion des activités. Cela permet d'obtenir une meilleure transparence de la chaîne d'approvisionnement, permettant une meilleure anticipation des changements et des problèmes, et facilitant la coordination des ressources pour répondre rapidement aux fluctuations de l'offre et de la demande.

La collaboration entre les différentes parties impliquées dans le processus d'approvisionnement est essentielle pour s'adapter aux conditions changeantes du marché et assurer une gestion optimale des ressources. Le partage de données internes et externes est essentiel pour obtenir une vue complète et à jour de la chaîne d'approvisionnement, permettant de prendre des décisions basées sur des informations précises et opportunes.

Prévision des données avec l'IA et l'apprentissage automatique

L'utilisation de technologies avancées telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique peut fournir un soutien supplémentaire dans la gestion des données et la prévision des fluctuations du marché. Ces technologies permettent d'analyser de grandes quantités de données en temps réel, d'identifier des modèles et des tendances, et de fournir des prévisions plus précises sur la demande et l'offre futures.

Ainsi, l'ERP a joué un rôle fondamental en soutenant les opérations internes des entreprises , mais pour relever les défis de plus en plus complexes des chaînes d'approvisionnement modernes, il est essentiel d'adopter un modèle de planification partagé et distribué. Le partage d'informations et la collaboration entre les différentes entités le long de la chaîne d'approvisionnement sont des éléments clés pour assurer une gestion optimale des ressources, en s'adaptant de manière agile aux dynamiques du marché et en maintenant une position concurrentielle dans un environnement économique en constante évolution. L'utilisation de technologies avancées peut en outre renforcer la capacité de gérer des données complexes et de prendre des décisions éclairées et opportunes, garantissant une chaîne d'approvisionnement résiliente et adaptable aux besoins changeants du marché mondial.

Imaginons un monde où toutes les données collectées et traitées par toutes les entreprises de logistique et de supply chain dans le monde seraient centralisées, partagées et les modèles de planification pourraient être basés sur une vaste quantité de données expérientielles traitées en temps réel par l'intelligence artificielle.

Si toutes les données logistiques de toutes les entreprises du monde étaient centralisées et que les modèles de planification étaient basés sur une vaste quantité de données expérientielles traitées par l'intelligence artificielle, cela aurait un impact significatif sur le secteur de la logistique et de la supply chain.

• Efficacité opérationnelle : L'utilisation d'une vaste quantité de données logistiques centralisées et analysées par l'intelligence artificielle permettrait aux entreprises d'optimiser leurs opérations et leurs processus. L'IA pourrait identifier des motifs, des tendances et des opportunités d'amélioration, conduisant à une plus grande efficacité dans le transport, la gestion des stocks, la coordination des expéditions et les activités d'entrepôt.
• Transparence accrue : Avec des données logistiques centralisées et accessibles à toutes les entreprises, il y aurait une plus grande transparence le long de toute la chaîne d 'approvisionnement. Cela permettrait une meilleure communication entre les différents acteurs de la supply chain, réduisant les retards, les problèmes de suivi et les risques d'inefficacités dues à des informations incomplètes ou fragmentées.
• Prévisions précises : L'IA peut analyser d'énormes quantités de données historiques et en temps réel pour fournir des prévisions plus précises sur la demande, les pics saisonniers, les délais de livraison et d'autres facteurs critiques pour la planification logistique. Cela permettrait aux entreprises d'anticiper les besoins du marché et de s'adapter rapidement aux changements.
• Amélioration des décisions : Les modèles de planification basés sur le traitement de données expérientielles par l'intelligence artificielle peuvent aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et stratégiques. Les choix concernant les itinéraires de transport, les fournisseurs, les politiques d'inventaire et d'autres décisions clés seraient soutenus par des analyses approfondies et précises.
• Réduction des coûts et des impacts environnementaux : La centralisation des données logistiques et l'optimisation basée sur l'IA pourraient réduire les coûts opérationnels et minimiser les impacts environnementaux. Une meilleure gestion des ressources, des itinéraires et des délais de livraison pourrait éviter les gaspillages et réduire les émissions de gaz à effet de serre liées au transport.
• Standardisation et réglementation : Avec un système centralisé de données logistiques, il serait possible d'établir des normes et des réglementations mondiales pour le secteur de la logistique. Cela pourrait simplifier la collaboration entre les entreprises de différentes régions et garantir une uniformité dans les processus, améliorant ainsi l'efficacité globale du secteur.

Cependant, il y a également des défis et des questions à considérer, tels que la sécurité des données, la confidentialité et la résistance au changement de la part des entreprises qui pourraient hésiter à partager leurs informations avec d'autres entités. De plus, la mise en œuvre d'un tel système complexe nécessiterait un investissement important en termes de technologie et d'infrastructures. Dans l'ensemble, s'il est géré correctement, un modèle de planification basé sur le traitement de données logistiques centralisées par l'IA pourrait entraîner des avantages considérables pour l'ensemble de l'industrie de la logistique et améliorer l'efficacité des supply chains à l'échelle mondiale.