Comment améliorer la gestion de l’approvisionnement grâce au Big Data ?

Anticiper la demande client, limiter le surstockage, éviter les pénuries de matières premières et des marchandises, autant de défis auxquels tentent de répondre les acteurs de l’approvisionnement logistique. Et pour cause, tous ces aspects peuvent avoir un impact sur la satisfaction de la demande des clients finaux, sur les flux financiers, et à terme, sur la rentabilité des entreprises.

La digitalisation des processus liés au Supply Chain Management permet d’automatiser et de faciliter la gestion des flux physiques, humains et matériels. L’importance croissante des outils du Big Data dans l’analyse de la Supply Chain garantit aux entreprises le maintien de leur compétitivité, en anticipant les coûts de stockage, les retards de livraison, et en diminuant les risques de sous-stockage et de surstockage.

Quels sont les outils du Big Data nécessaires à l’amélioration de l’approvisionnement ? Quelles données sont utilisées dans le cadre de cette optimisation ? Nous détaillons, ici, les objectifs derrière l’amélioration des processus relatifs à l’approvisionnement : données nécessaires, applications du machine learning, bénéfices tirés par les acteurs de la Supply Chain, etc.

Comment améliorer la gestion de l'approvisionnement grâce au Big Data ?-1

L’approvisionnement : définition

L’approvisionnement logistique regroupe l’ensemble des flux et des processus nécessaires à l’acheminement des biens et des services nécessaires pour le fonctionnement des entreprises, telles que :

  • les fournitures et le matériel informatique des employés de l’entreprise ;
  • les matières premières utilisées dans la production des produits finaux ;
  • la gestion du transit des marchandises et des produits finis jusqu’aux lieux d’entreposage ;
  • les logiciels et outils dématérialisés exploités dans l’exécution des tâches et des processus de la firme.

Les processus d’approvisionnement

La réussite des processus d’approvisionnement nécessite différents profils professionnels. Ces acteurs peuvent être regroupés au sein de trois grandes familles de processus ou fonctions.

Les achats

Le service ou fonction d’achats d’une entreprise est chargé de gérer l’acquisition des matières premières et des produits utilisés par les services de production. Ses missions principales sont :

  • le recueil des besoins auprès des services internes de l’entreprise ;
  • la prospection et la négociation auprès des fournisseurs pour un approvisionnement de qualité, à moindres coûts et dans les délais les plus brefs ;
  • le passage des commandes auprès des fournisseurs ;
  • le reporting et le suivi de l’approvisionnement (établissement des bons de commande, des bons de livraison, etc.).

Le stockage

Les gestionnaires de stockage sont chargés de la réception et du stockage des produits acquis par l’intermédiaire du service d’achats. Cela passe notamment par l’aménagement et la gestion des espaces d’entreposage. Le stockage doit prendre en compte les besoins des équipes de production (si l’entreprise transforme les matières premières), voire la gestion des produits finis à destination des distributeurs partenaires ou clients finaux.

L’inventaire

Les équipes chargées de la fonction inventaire ont pour mission d’assurer le suivi des stocks et des livraisons des commandes pour les distributeurs partenaires, pour les équipes en interne et pour les clients finaux. Ce suivi permet de faire remonter entre autres les risques de pénuries.

L’amélioration des processus d’approvisionnement grâce au Big Data

Big Data : définition

Le Big Data (ou grandes données) désigne les flux d’information ne pouvant être analysés, traités et stockés avec des bases de données classiques. Ceci étant dû au fait que les données en question :

  • occupent un volume élevé (d’où le qualificatif « grandes » ou « Big ») ;
  • sont générées à une vélocité élevée ;
  • nécessitent une vitesse de traitement rapide ;
  • proviennent de différentes sources, comme des applications des fournisseurs, des partenaires, des services internes de l’entreprise, etc.
  • se présentent sous différents formats (fichiers texte, pages web, vidéos, tableaux, etc.).

Le stockage de ces quantités de données permet la mise en place d’un lac de données (ou data lake), dans lequel l’entreprise peut puiser pour effectuer des analyses poussées au sujet de son fonctionnement historique.

Application du Big Data à l’approvisionnement

Les outils du Big Data peuvent être utilisés dans la prévision :

  • des ruptures de stock ;
  • des pénuries de matières premières auprès des fournisseurs ;
  • des coûts de stockage et d’entreposage ;
  • des commandes à effectuer.

Afin d’obtenir ces prévisions, des algorithmes issus de la Data Science (branche de l’intelligence artificielle) traitent ces données, et ce, afin d’en extraire des schémas récurrents que l’être humain ne peut mettre en avant manuellement.

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Données nécessaires à l’optimisation de l’approvisionnement

Les prévisions générées par les outils du Big Data nécessitent l’utilisation de données. Celles-ci peuvent être internes à l’entreprise, ou liées aux différents acteurs de la chaîne logistique ou extérieures (météo, état du trafic routier, situation économique, crises sanitaires, etc.).

Les données issues du fonctionnement interne de l’entreprise

Les données internes à l’entreprise nécessaires à l’optimisation des processus d’approvisionnement peuvent être :

  • l’historique des achats auprès des fournisseurs (bons de commande, bons de livraison, factures, informations relatives aux fournisseurs, etc.) ;
  • les services de production ou les projets internes de l’entreprise concernés par les commandes ;
  • les commandes passées par les clients auprès de l’entreprise ;
  • les données des clients (profils, âge, habitudes d’achat, etc.) ;
  • les informations liées au stockage et à l’évolution de celui-ci à travers le temps.

Les données liées à la Supply Chain

Les données liées à la Supply Chain pouvant être exploitées dans le cadre d’une analyse visant à améliorer la qualité de l’approvisionnement sont :

  • les informations que peuvent fournir les fournisseurs et les fournisseurs des fournisseurs (qualité des matières premières, délais de livraison, quantités de produits disponibles par le passé) ;
  • la data relative à d’autres acteurs de la Supply Chain (gestionnaires d’entrepôts, distributeurs, partenaires de l’entreprise, etc.) ;
  • les informations relatives aux transporteurs et aux acteurs de l’acheminement des matières et de la livraison des produits.

Les données d’origine externe à l’entreprise et à la Supply Chain

Par la suite, ces données peuvent être croisées avec la data externe, susceptible aussi d’avoir un impact sur le fonctionnement de l’entreprise et de ses différents collaborateurs. C’est le cas :

  • des calendriers de vacances, des fêtes, des rentrées scolaires et des jours fériés ;
  • des informations liées aux travaux et au trafic routier (celles-ci sont primordiales pour la gestion du routage et pour la planification des trajets d’acheminement et de livraison) ;
  • des mouvements sociaux, des grèves, du contexte sanitaire ou politique ;
  • des données climatiques et météorologiques ;
  • des spécificités de certaines localités et régions (festivals, traditions, sites touristiques, etc.).

La combinaison de ces données permet de mieux comprendre les corrélations qui existent entre la demande client, la capacité des fournisseurs à fournir les matières premières, la production de l’entreprise et les facteurs extérieurs pouvant avoir un impact sur la chaîne d’approvisionnement.

Les objectifs derrière l’optimisation de l’approvisionnement

L’amélioration de l’approvisionnement vise avant tout à accroître la compétitivité des entreprises et la diminution des coûts logistiques. Une analyse poussée des données, grâce aux outils du Big Data et de l’intelligence artificielle, peut ainsi permettre d’atteindre les objectifs suivants :

  • une meilleure compréhension des tendances du marché, afin de mieux gérer les stocks et la demande client ;
  • une classification plus granulaire des produits, en fonction de la vitesse d’écoulement des stocks ;
  • une mise en avant des assortiments de produits (groupes de produits achetés conjointement par exemple) ;
  • une optimisation de la prise de décision liée aux achats (commandes groupées, diminution des ruptures de stock impliquant des commandes plus fréquentes, diminution des coûts de transport et d’acheminement grâce aux commandes groupées, etc.).

En somme, l’optimisation de l’approvisionnement vise à fluidifier les échanges de matières et des capitaux, afin de garantir la diminution des pertes de chiffre d’affaires et des coûts de transports ou d’entreposage. Elle permet également d’assurer l’acheminement des bons produits, au bon moment, dans les bonnes quantités et au bon prix, pour garantir la satisfaction des clients.

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