Quatre piliers d’action pour une chaîne d’approvisionnement résiliente – LA TECHNOLOGIE ET LES PROCESSUS

2021-02-16

Il existe plusieurs étapes pour faire face aux perturbations. La préparation et l'anticipation sont celles qui précèdent le début de la crise. Alors, comment se préparer ? Et comment anticiper ? La réponse courte est : les DONNÉES et les PROCÉDÉS. D'où ce troisième de cette série de quatre articles, dans lequel nous discutons du troisième pilier d'action pour construire une chaîne d'approvisionnement résiliente : la technologie et les processus.

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Depuis le début de la pandémie, plusieurs articles ont mis de l'avant le fait que la technologie peut créer une chaîne d'approvisionnement résiliente. Nous sommes d'avis que la technologie ne peut à elle seule, du moins pour l'instant, transformer une chaîne d'approvisionnement en une chaîne d'approvisionnement résiliente, mais elle peut fournir un élément crucial, soit les données. 

Quiconque a mis en œuvre l'une des technologies actuellement disponibles sait que cela s'accompagne d'un énorme volume de nouvelles données. Avoir accès à ce niveau de données peut être assez étourdissant, et comprendre ce qui est important pour l'organisation est obligatoire. Ces informations ne sont pas spécifiques à la chaîne d'approvisionnement, mais plutôt à l'organisation dans son ensemble. D'où l'importance d'avoir une mission, une stratégie et une communication claires entre tous les membres de l'organisation, telles que présentées dans notre premier article.  Savoir comment lire ces nouvelles données, comment les interpréter et les comprendre nécessitera de nouvelles compétences au sein de l'organisation. Les analystes de données qui comprennent la chaîne d'approvisionnement peuvent aider à créer les bons outils d'interprétation et à encadrer les dirigeants et les membres de l'équipe pour faire du sens de ce qu'ils regardent.  

Dans une chaîne d'approvisionnement moderne, la transparence et la visibilité nous aident à mieux partager les informations entre toutes les parties prenantes. En partageant des données en temps réel tout au long de la chaîne d'approvisionnement et en les gérant selon un modèle de tour de contrôle, il est plus facile d'identifier les situations potentielles qui pourraient dégénérer en perturbations. Par exemple, si les accords de collaboration sont en place, nous pourrions voir les niveaux de stock pour nos produits A dans les installations de nos clients, nous pourrions alors préparer et expédier les marchandises proactivement au bon endroit pour garantir les niveaux de service aux clients. La transparence pourrait également nous aider à voir où se trouve notre chargement en transit et quand nous le recevrons, afin que nous puissions planifier nos ressources pour l'exécution. 

Un autre élément de la chaîne d'approvisionnement, en particulier pour ceux qui ont des fournisseurs dans le monde entier, est de pouvoir voir les événements émergents qui pourraient nous nuire. Par exemple, une organisation qui possède la technologie adéquate pour voir les commandes et les expéditions entrantes en provenance de Chine à la fin de 2019, ainsi qu'un moyen de suivre les événements et les nouvelles locales, aurait pu prendre des mesures proactives, telles qu'augmenter la communication avec son fournisseur, augmenter son volume de commandes et demander des dates de départ anticipées pour éviter le ralentissement que nous avons connu au début de 2020. 

Toute la technologie du monde ne peut pas nous aider si nous ne comprenons pas d'abord comment le travail est accompli, d'où la nécessité de cartographier nos flux de travail dans toute l'organisation pour s'assurer que le bon processus est suivi, connu, et que tout écart est rapidement constaté. L'approche holistique des processus est essentielle pour avoir une vue d'ensemble du début à la fin et comprendre où, dans la chaîne, les perturbations peuvent avoir un impact et à quel prix. 

Des processus clairement établis peuvent à leur tour faire partie des outils d'apprentissage machine (ML) et d'intelligence artificielle (IA) qui sont développés aujourd'hui. En connaissant et en comprenant nos propres processus, nous pouvons apprendre à l'ordinateur, par le biais du ML, ce qu'il faut rechercher comme signes d'anticipation des perturbations. En retour, l'IA pourrait alors étudier et proposer plusieurs alternatives pour nous donner la capacité de prendre des décisions plus rapidement.  

« Les données d'abord, et non le numérique d'abord, sont la clé qui permet de débloquer des chaînes d'approvisionnement anticipatives, agiles et résistantes ». (traduit de Schrage, 2020)

La semaine prochaine, nous poursuivrons la série de discussions sur la gestion des risques en tant qu'élément crucial pour renforcer la résilience au sein de la chaîne d'approvisionnement. Pour recevoir tous les articles, veuillez vous inscrire à notre bulletin d’information.


Crédit photo: Arek Socha de Pixabay

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