L’analyse de données est devenue un pilier essentiel dans la gestion de la Supply Chain. Grâce à cette approche, les entreprises peuvent extraire des informations précieuses à partir des données massives générées par leurs processus logistiques.
Cela leur permet d’optimiser leurs opérations, d’améliorer leur efficacité et de prendre des décisions plus éclairées.
Dans cet article, nous explorerons la place cruciale de l’analyse de données dans la Supply Chain et mettrons en avant les quatre points importants à maîtriser pour en tirer pleinement parti.
Définir ses principaux processus métiers
Avant de pouvoir analyser les données de la Supply Chain, il est essentiel de comprendre et de définir clairement les processus métiers clés de votre entreprise.
Cela implique d’identifier les différentes étapes de votre chaîne d’approvisionnement, depuis l’approvisionnement en matières premières jusqu’à la livraison finale des produits aux clients.
En définissant ces processus, vous serez en mesure de déterminer les données nécessaires à collecter et à analyser pour obtenir des informations pertinentes.
Cartographier les décisions opérationnelles prises
Une fois que vous avez identifié vos processus métiers, il est important de cartographier les décisions opérationnelles prises à chaque étape de la Supply Chain.
Cela vous permettra de comprendre quelles données sont utilisées pour prendre ces décisions et quelles sont les variables clés à surveiller.
Par exemple, vous pouvez analyser les décisions liées à l’approvisionnement, à la planification de la production, à la gestion des stocks et à la logistique.
En analysant ces décisions, vous pouvez identifier les opportunités d’amélioration et de prise de décision basée sur les données.
Cartographier le flux de données utilisé pour les décisions
Une fois que vous avez identifié les décisions opérationnelles, il est essentiel de cartographier le flux de données utilisé pour prendre ces décisions.
Cela implique d’identifier les sources de données, les systèmes et les processus de collecte, de stockage et d’analyse des données.
Par exemple, vous pouvez collecter des données à partir de capteurs IoT, de systèmes ERP, de logiciels de gestion des entrepôts et de bases de données externes.
En comprenant le flux de données, vous pouvez optimiser la collecte et l’intégration des données, garantissant ainsi leur qualité et leur fiabilité pour l’analyse.
Identifier les pistes de valorisation des données
Une fois les cartographies claires, avoir collecté et analysé les données de la Supply Chain, il est temps d’identifier les pistes de valorisation des données.
Pour identifier les pistes pertinentes nous avons développé une méthodologie simple et réplicable que vous retrouverez dans notre formation.
Ce sont les étapes préliminaires avant d’inclure l’utilisation de techniques d’analyse avancées telles que l’apprentissage automatique (machine learning) et l’intelligence artificielle (IA) pour prévoir la demande, optimiser les niveaux de stock, détecter les anomalies ou encore améliorer la planification des opérations.
De plus, l’analyse des données peut révéler des opportunités d’optimisation dans les processus métiers, ce qui peut entraîner des améliorations significatives de la productivité et de l’efficacité opérationnelle de l’entreprise.
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