Source : Newsletter du 15/12/15, Big Bang Imminent dans la Supply Chain, par l'école des arts et métiers.
Compte-rendu de l'intervention de Florent BOIZARD, Supply Chain Solutions BU Manager et de Damien PASQUINELLI, directeur de projet, HARDIS GROUP.
3 définitions de référence à retenir sur le thème de la "Data" :
- Big Data = gros volume de données ;
- Smart Data = applications avec objets connectés ;
- Fast Data = en temps réel.
Le Smart Data intègre 6 caractéristiques qui peuvent se résumer dans le concept des 6V :
- Volume de corrélation des données ;
- Vélocité (renouvellement des données) ;
- Variété (enrichissement de l'information en général) ;
- Véracité des données ;
- Valeur des données ;
- Visualisation des données.
Le Smart Data vise en fait à valoriser les données ; cela induit l'application de bonnes pratiques, tout en acceptant des limites des modèles et en intégrant le fait que le Big Data n'est pas un outil mais une approche :
- se poser les bonnes questions,
- identifier et intégrer les données internes,
- enrichir les données,
- enrichir les modèles,
- soumettre les modèles et les résultats à des experts métiers,
- ne pas préjuger du résultat.
Un nouveau métier émerge alors : le Data Scientist et 20% des emplois dans les secteurs technologiques concernent l'analytique ou le "Big Data".
Et la conduite d'un projet Smart Data s'appuie sur une méthodologie structurée en 6 temps : sélection de l'ensemble des données, analyse des propriétés des données, transformation des données d'entrée, modélisation, extraction de la connaissance, interprétation et évaluation des données.
Le lien avec la Supply Chain se fait alors par la notion de "Smart Supply Chain" qui se décompose en 3 domaines :
- Les capteurs : acquisition de données via les différents capteurs, drone, GPS, RFID, NFC...
- L'interconnexion : Ecosystème partenaires, fournisseurs, clients, IT, Data providers...
- L'intelligence : approche "Advanced Analytics" dans les domaines du prescriptif et prédictif (Machine learning, Deep learning).
Les enjeux principaux visés sont alors :
- La gestion des coûts : comment faire face à la volatilité des coûts ?
- La visibilité : comment valider des hypothèses, décider et orienter une stratégie via un reporting adapté ?
- La gestion des risques : comment mesurer les risques, simuler et injecter des couverture dans les processus ?
- La relation client : comment acquérir une connaissance fine de mes clients ?
- La globalisation de la Supply Chain : comment maîtriser des référentiels et assurer l'optimisation des flux ou stockage ?
Un premier exemple d'application permet d'éclairer l'enjeu sur la visibilité : la détermination du volume d'intérimaires dans un entrepôt.
La masse salariale y représente jusqu'à 50% des coûts d'un entrepôt. La préparation de commande représente une part majeure de l'effectif. Le portefeuille de commandes est très court (en temps réel pour le e-commerce, batch pour la distribution spécialisée, quelques jours pour les PGC et les cosmétiques).
A partir de l'acquisition et le traitement de données (capteurs, ERP / SI des différents acteurs de la Supply Chain), une visibilité fine, dynamique et "end to end" via des données enrichies et contextualisées permet d'agir (monitoring global et par partenaire). Des algorithmes innovants utilisent des données historiques et des données en provenance d'internet.
Un autre exemple sur le thème de la globalisation de la Supply Chain permet d'optimiser le processus d'affrètement : les transporteurs sont interconnectés, au travers une plateforme WEB couplée avec une application mobile pour le conducteur.
Envie d'en savoir plus ?
Le film de la conférence complète est visible ici :
http://www.lesentretiensdesarts.fr/v/big-bang-imminent-dans-la-supply-chain