L’énorme quantité de données concernant la chaîne d’approvisionnement dont disposent aujourd’hui les entreprises les pousse à rechercher des solutions d’analyse qui permettent de les déchiffrer en tirant des données utiles à l’amélioration de la prise de décision.
Les entreprises qui tentent d’optimiser leurs efforts dans le domaine S&OP ont besoin de capacités qui leur permettent d’analyser les données historiques pour prédire ce qui pourrait se passer à l’avenir, c’est une excellente opportunité qui permet aux entreprises de devenir une organisation qui fonde ses décisions sur les données. Les avantages dont vous pouvez bénéficier parlent d’un retour sur investissement élevé, de la diminution des coûts d’exploitation, de l’augmentation des revenus et de l’amélioration du service à la clientèle et du mélange de produits.
La recherche de la meilleure solution peut être une tâche qui demande du temps et de l’énergie. Cependant, heureusement, ces options d’analyse peuvent être classées en trois types distincts, dont aucun n’est meilleur que l’autre, mais coexistent et se complètent mutuellement. Avoir une vision holistique du marché et du positionnement de l’entreprise sur ce marché nécessite un environnement analytique robuste comprenant :
- Analyse descriptive, qui utilise l’agrégation de données et l’exploration de données pour fournir des informations sur le passé et répondre à la question : « Que s’est-il passé ? » ;
- Analyse prédictive, qui utilise des modèles statistiques et des prévisions pour comprendre l’avenir et répondre à la question : « Que pourrait-il se passer ? » ;
- Analyse prescriptive, qui utilise des algorithmes d’optimisation et de simulation pour indiquer les résultats possibles et répondre à la question : « Que devrions-nous faire ? ».
Analyse descriptive – Analyser le passé
Les analyses ou statistiques descriptives font exactement ce que dit le nom, c’est-à-dire qu’elles décrivent, en les résumant, les données brutes de la chaîne d’approvisionnement en les transformant en analyses interprétables par l’homme. Ce sont des analyses qui décrivent le passé. L’analyse descriptive est utile car elle nous permet d’apprendre des comportements du passé et de comprendre comment ceux-ci pourraient affecter les résultats futurs.
La grande majorité des statistiques que nous utilisons quotidiennement entrent dans cette catégorie. Les statistiques descriptives sont utiles pour montrer des choses comme les quantités en stock, l’efficacité de l’usine, le niveau de service (pourcentage d’On Time Delivery sur les commandes passées).
Analyse prédictive – Prédire l’avenir
L’analyse prédictive a ses racines dans la capacité de prédire ce qui pourrait arriver. Ces analyses concernent la compréhension de l’avenir, en fournissant aux entreprises des informations approfondies basées sur des données. En effet, l’analyse prédictive fournit des estimations de la probabilité qu’un événement ou un résultat futur se produise. Il est important de se rappeler qu’aucun algorithme statistique ne peut « prédire » l’avenir avec certitude car l’analyse prédictive se base sur les probabilités. Les entreprises utilisent ces statistiques pour prédire ce qui pourrait se passer à l’avenir.
Ce que ces statistiques essaient de faire, c’est de prendre les données disponibles et de remplir celles qui manquent avec les meilleures hypothèses. Pour ce faire, ils combinent des données historiques trouvées dans les systèmes ERP, CRM, RH et pos afin d’identifier d’éventuels modèles dans les données et d’appliquer des modèles statistiques et des algorithmes afin de capturer les relations entre les différents ensembles de données.
Un aspect pratique connu de la plupart des gens est l’utilisation de l’analyse prédictive pour produire un score de fiabilité du crédit. Dans le secteur manufacturier, des analyses de ce type sont effectuées pour la prévision des ventes, des prévisions sur les achats, des prévisions sur les niveaux d’inventaire à partir d’une myriade de variables, etc.
Analyse prescriptive – Conseils sur les résultats possibles
Le domaine de l’analytique prescriptive est relativement récent et permet aux utilisateurs de « prescrire » un certain nombre d’actions possibles et de les guider vers la meilleure solution. Il s’agit en somme d’outils d’analyse dont le but est de fournir des conseils. Les analyses prescriptives tentent de quantifier quels seraient les résultats des décisions avant que ces décisions ne soient effectivement prises, afin de donner un appui décisionnel. De plus, les analyses prescriptives les plus raffinées, en plus de prédire ce qui se passera, prévoient également les causes et fournissent des indications sur les conséquences qu’il y aura, sur divers aspects.
Les analyses de type prescriptif vont au-delà des analyses descriptive et prédictive en recommandant une ou plusieurs voies d’action possibles. Ils prévoient essentiellement un plus grand nombre de scénarios futurs et permettent aux entreprises d’évaluer un plus grand nombre de résultats futurs qui pourraient se produire en fonction de leurs actions. L’analyse prescriptive utilise une combinaison de techniques et d’outils, tels que : les règles commerciales, les algorithmes, l’apprentissage automatique et les procédures de modélisation informatique. Ces techniques sont appliquées en fonction de l’entrée de nombreux ensembles de données différents, y compris des données historiques et transactionnelles, des flux de données en temps réel et des données volumineuses.
Les analyses prescriptives sont relativement complexes à gérer mais sont utilisées quotidiennement par les entreprises les plus ambitieuses. Si elles sont mises en œuvre correctement, ces analyses peuvent avoir un impact important sur la prise de décision et les bénéfices de l’entreprise.
Prenez des décisions efficaces pour votre chaîne d’approvisionnement grâce à l’analyse prescriptive
Pour une entreprise manufacturière, la capacité à effectuer des analyses prescriptives est de plus en plus un avantage concurrentiel. Une analyse aussi complexe nécessite des outils avancés tant du point de vue des performances que du point de vue technologique. En ce sens, l’outil le plus utilisé et recommandé par les entreprises manufacturières italiennes est CyberPlan, l’Advanced Planning & Scheduling de Cybertec. Cet outil permet en effet aux entreprises manufacturières d’effectuer des analyses descriptives, prédictives et surtout prescriptives avec une vitesse, une précision et une facilité d’interprétation et d’utilisation très élevées. Les résultats obtenus par les entreprises qui l’utilisent sont tangibles, substantiels et ont un impact important sur les résultats économiques de l’entreprise, en particulier en termes de réduction des coûts, d’augmentation de la productivité et d’amélioration du niveau de service.
Les avantages de l’analyse de la Supply Chain
La fonction d’analyse correspond à la capacité de prendre des décisions sur la base d’un résumé de données pertinentes, à jour et fiables. Dans de nombreux cas, ces données sont ensuite représentées de manière efficace et plus facile à lire grâce à des graphiques et d’autres moyens. Habituellement, les Supply Chains produisent d’énormes quantités de données, plus ou moins volontairement. L’analyse de la chaîne d’approvisionnement aide à interpréter toutes ces données, à en tirer parti, à découvrir des corrélations et à générer des informations. Elle peut également aider une entreprise à prendre des décisions plus intelligentes, plus rapides et plus efficaces. Les avantages comprennent la possibilité de :
- Obtenir un retour sur investissement (ou roi) significatif. Selon une enquête Gartner, 29% des entreprises interrogées ont atteint un roi élevé en utilisant l’analytique, tandis que seulement 4% n’ont obtenu aucun retour.
- Prévoir les risques éventuels. L’analyse de la chaîne d’approvisionnement aide à identifier les situations potentiellement dangereuses contribue à prédire les risques futurs en identifiant les schémas et les tendances, tout au long de la chaîne d’approvisionnement.
- Augmenter la précision de la planification. En analysant les données du client, l’analyse de la chaîne d’approvisionnement peut aider une entreprise à prévoir la demande future. Il aide une entreprise à décider des produits dont la production devrait être réduite ou à comprendre les besoins du client après la commande initiale.
- Obtenir une chaîne d’approvisionnement plus rationalisée. Les entreprises peuvent utiliser l’analyse de la chaîne d’approvisionnement pour surveiller l’entrepôt, les réponses des partenaires et les besoins des clients afin de prendre des décisions plus éclairées.
- Se préparer à l’avenir. L’analyse de type avancé pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement peut traiter à la fois les données structurées et non structurées en donnant aux entreprises la possibilité de recevoir des alertes en temps opportun, afin de prendre des décisions optimales. Ce type d’analyse peut également créer des corrélations et des schémas entre les différentes sources pour fournir des alertes permettant de réduire les risques, à faible coût et avec un impact moindre sur la durabilité.
Grâce à l’analyse des chaînes d’approvisionnement, les entreprises disposent donc d’une intelligence pour la production, elles peuvent devenir plus efficaces et éviter les interruptions, tout en soutenant de nouveaux modèles d’affaires.
Pour en savoir plus :
Pour en savoir plus sur CyberPlan et sur la façon d’augmenter les performances de votre chaîne d’approvisionnement, téléchargez le guide gratuit de la chaîne d’approvisionnement ou contactez Cybertec et prenez rendez-vous avec un expert qui saura répondre à vos questions.