- Le 1er juin 2022, Ratingen, Allemagne -

Lorraine Howell, vice-présidente de l'innovation et de l'amélioration continue chez Illumiti, notre partenaire au Canada, a été interviewée par The Manufactuer pour expliquer comment SAP peut rendre les chaînes d'approvisionnement des entreprises plus résilientes.


Quels sont les défis auxquels les entreprises sont actuellement confrontées en raison des perturbations de la chaîne d'approvisionnement ?

Les récentes perturbations de la chaîne d'approvisionnement ont mis en évidence la fragilité des chaînes d'approvisionnement des entreprises à l'échelle mondiale. Le manque de flexibilité et de sources alternatives, l'augmentation des coûts et les pénuries de talents ont tous contribué à un manque d'approvisionnement pour les organisations de divers secteurs. Toutefois, ce ne sont pas les seuls défis auxquels les entreprises sont confrontées en cas de rupture de la chaîne d'approvisionnement.

Ces défis ont également mis en évidence le coût et la nature inflexible de nombreux systèmes informatiques qui continuent de fonctionner sur des technologies anciennes et dépassées. Ces systèmes manquent de l'innovation des nouvelles méthodes de planification, des données en temps réel et de la flexibilité exigée par les besoins des clients en matière de personnalisation et d'adaptation.

Comment les entreprises de logistique peuvent-elles tirer parti des systèmes SAP alimentés par l'IA ?

L'automatisation et les systèmes SAP alimentés par l'IA peuvent trier et analyser d'énormes quantités de données collectées pour révéler des tendances et des modèles. L'IA est essentielle pour l'analyse prédictive, notamment en ce qui concerne les défis de la chaîne d'approvisionnement. Les organisations confrontées à des perturbations de leur chaîne d'approvisionnement devraient exploiter l'IA pour traiter les données des consommateurs et découvrir les tendances de la demande. En couplant l'IA avec des systèmes en nuage, on obtient des informations exploitables qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions qui apportent de la valeur à l'entreprise.

En outre, l'automatisation peut stimuler l'efficacité en automatisant les tâches routinières et banales comme les changements de date sur les bons de commande, par exemple. En automatisant des processus qui nécessitent une intervention humaine minimale, on peut gagner du temps et rationaliser des processus qui pourraient potentiellement contribuer à des retards dans la chaîne d'approvisionnement. L'automatisation de ces tâches peut également accroître la précision en réduisant les erreurs, ce qui permet de réduire les pénuries et d'augmenter les délais de livraison aux clients.

Comment l'analyse prédictive peut-elle aider les entreprises à optimiser la gestion de leur chaîne d'approvisionnement ?

L'analyse prédictive permet à une entreprise de simuler et d'évaluer des scénarios de chaîne d'approvisionnement, avant de déployer réellement ces stratégies de chaîne d'approvisionnement. Grâce à l'analyse prédictive, les entreprises disposent d'une meilleure visibilité pour exploiter les données, ce qui permet une meilleure segmentation et hiérarchisation de la demande. L'analyse prédictive permet de prévoir les futurs goulets d'étranglement dans l'approvisionnement, ainsi que les contraintes de capacité, tout en simulant les variations de la demande.

Les informations fournies par les outils d'analyse prédictive donnent aux entreprises plus de souplesse pour faire face aux contraintes bien à l'avance. Des outils tels que Demand-Driven Replenishment dans SAP permettent de simuler le positionnement des stocks, et Integrated Business Planning permet de simuler les changements de taux de production et de voies de transport. Ces outils avancés permettent d'évaluer le positionnement des stocks et les options d'équilibrage de l'approvisionnement avec les réseaux locaux et mondiaux de la chaîne d'approvisionnement, ce qui permet aux entreprises de corriger leur chaîne d'approvisionnement avant de subir des perturbations.

Quel risque les entreprises courent-elles à l'avenir si elles ne s'engagent pas dès aujourd'hui à construire des chaînes d'approvisionnement plus résilientes ?

Le passé est appelé à se répéter et les organisations qui choisissent de ne pas innover leurs systèmes informatiques seront laissées pour compte. Les entreprises doivent s'efforcer de faire évoluer leur paysage numérique pour débloquer les données, tout en repensant le modèle opérationnel de leur chaîne d'approvisionnement. En outre, les réseaux agiles allégés en actifs et évolutifs dans le cloud permettent aux entreprises de disposer d'une certaine flexibilité pour faire face à divers défis imprévus qui ne manqueront pas de se profiler à l'horizon.

En outre, l'un des principaux obstacles à la résilience de la chaîne d'approvisionnement aujourd'hui est le manque d'intégration et de flux d'informations. Par exemple, lorsque les dates des bons de commande ne sont pas automatiquement mises à jour par les confirmations des fournisseurs, personne ne sait qu'il y a un retard jusqu'à ce que la date soit dépassée. Quant aux clients, ils ne savent tout simplement pas où se trouve leur produit.

Bien qu'il ne soit pas toujours nécessaire de recourir à une solution complexe telle que le suivi et la traçabilité, les enjeux de base peuvent contribuer à l'intégration de la chaîne d'approvisionnement. La connectivité aux réseaux d'affaires est un point de départ essentiel pour résoudre les problèmes de résilience de la chaîne d'approvisionnement.

À propos d'Illumiti

Illumiti est une société de conseil en gestion et en intégration de systèmes qui possède des bureaux au Canada, aux États-Unis et en Suisse. Son équipe permet aux clients de réaliser leur vision en tirant parti de la technologie, des personnes et des pratiques commerciales de pointe.

À propos de United VARs

United VARs est une alliance mondiale de fournisseurs de solutions SAP, principalement pour le marché intermédiaire. Avec plus de 70 membres dans 100 pays, l'alliance sert tous les types de déploiements et d'intégrations SAP à travers le monde.

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