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‘‘Les données sont la monnaie de l'avenir ’’
Madhav DURBHA

M. DURBHA, Vice-président Supply Chain Innovation de Coupa Software

Avis d'expert soumis dans le cadre du dossier : « Comment maîtriser la visibilité de sa Supply Chain ? »

En raison de la pandémie, de l'inflation et de l'incertitude économique, le rythme des perturbations a atteint un niveau que de nombreuses entreprises n'ont jamais connu auparavant. Les longues supply chain, la nécessité d'une livraison rapide des biens et des composants, ainsi que la pression pour maintenir les coûts à un niveau bas ont rendu plus difficile pour les entreprises de répondre avec agilité aux événements imprévus tels que les catastrophes naturelles, les pandémies, les guerres, etc.

De nombreuses entreprises font désormais de la résilience de la supply chain une composante essentielle de leurs activités. Grâce aux nouvelles technologies et à la conception continue des supply chain qui s'appuie sur les informations recueillies à partir des données, les entreprises peuvent réduire les risques, améliorer la résilience et transformer les défis de la supply chain en un avantage concurrentiel.

Par exemple, l'un des plus grands avantages des données supply chain est qu'elles peuvent aider les entreprises à mieux comprendre et répondre aux risques d'aujourd'hui et de demain. Les entreprises en mesure de repérer les tendances et les schémas tout au long de leur supply chain disposent de plus d'informations pour appréhender ces risques - et pour atténuer ou éviter complètement cette perturbation. Elles peuvent également effectuer des simulations et des scénarios de simulation pour préparer leur réponse aux perturbations. Cette plus grande précision de la planification peut entraîner d'autres avantages, comme l'optimisation des niveaux de stock et la segmentation des schémas de demande pour atteindre systématiquement les objectifs de niveau de service.

La collecte de données supply chain peut également aider à identifier les fournisseurs à risques susceptibles de perturber l'organisation. Une fois identifiés, ces partenaires peuvent être remplacés par une alternative adéquate et plus sûre.

Toutefois, pour obtenir ces informations, les entreprises doivent disposer de suffisamment de données. Les données sont la monnaie de l'avenir : elles sous-tendent toutes les décisions qu'une entreprise peut prendre lorsqu'il s'agit de prévoir les besoins, de déterminer quels biens ou services sont disponibles pour répondre au mieux à ces besoins, de choisir les bons fournisseurs et de connaître le bon prix à payer.

Le défi auquel sont confrontées les entreprises n'est pas tant d'identifier les données pertinentes que de les collecter : un rapport d'IBM a révélé que si environ 20 % de toutes les données supply chain sont structurées et peuvent être facilement analysées, les 80 % restants sont des données non structurées ou des dark data.

Les décisions relatives à la supply chain nécessitent différents niveaux d'agrégation de données, qui proviennent de différentes sources internes et externes. Les données pertinentes peuvent être identifiées en fonction du problème que l'on souhaite résoudre. Cependant, les données internes pertinentes sont souvent enfermées dans des silos de données entre les départements ou isolées dans des feuilles de calcul et des systèmes anciens. Afin de découvrir des informations clés et d'éviter toute perturbation, les entreprises doivent briser ces silos de données et adopter des outils numériques modernes.

Les solutions logicielles de Business Spend Management (BSM) peuvent connecter les données entre les départements, de l'approvisionnement à la fabrication, la distribution, la demande, les fournisseurs et au-delà. Une fois que ces diverses sources de données internes et externes sont connectées, des analyses avancées alimentées par l'intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) peuvent passer au crible cet énorme volume de données générées pour découvrir des informations clés et identifier des modèles. Cette approche automatisée peut déboucher sur des informations susceptibles de changer la donne et d'éclairer les décisions de l'entreprise ou de permettre des gains d'efficacité et des réductions de coûts.

Plus important encore, la connexion de toutes ces données permet à une organisation de disposer d'une source unique de vérité sur la santé de sa situation financière ou de son réseau de supply chain. Sans cette source unique de vérité, on ne peut s'attendre à ce que les dirigeants d'entreprise prennent des décisions éclairées et précises.

Sans données, il est difficile pour de nombreuses entreprises d’identifier les secteurs de la supply chain dans lesquels il est possible d’optimiser les dépenses, de réduire les risques et d’en améliorer l’efficacité. Par ailleurs, bien réaliser ces opérations à grande échelle et s’assurer que les données parviennent aux décideurs sont également des défis majeurs.

Pour les relever, Coupa s’assure que les entreprises soient munies de données exhaustives et fiables à travers l'intelligence collective. Nous pensons en effet que l’intelligence individuelle ne surpasse pas celle de tous. La collaboration et le partage des données à échelle industrielle fait donc économiser du temps, des efforts et réduit les dépenses. Plus important encore, cela permet aux entreprises d’obtenir des informations essentielles auxquelles elles n'auraient peut-être pas accès autrement.

La communauté.ai de Coupa analyse plus de 4 mille milliards de dollars de données anonymes en temps-réel. Elle utilise l’intelligence artificielle ainsi que le Machine Learning afin de conseiller aux entreprises des méthodes plus efficaces, rentables et durables.

En ce qui concerne la supply chain, l’intelligence collective et le partage de données peuvent aider à détecter, en temps réel, les risques dans l’ensemble de la base fournisseur en exploitant l’IA afin de surveiller la viabilité et la performance des fournisseurs. Les ajustements proposés par cette dernière peuvent permettre de gérer les fournisseurs et atténuer les risques ou alors de signaler les comportements pouvant révéler une fraude. De même, en partageant les données, les entreprises sont en mesure de comparer leurs dépenses en ce qui concerne les matières premières, d'identifier les économies potentielles et de mener des négociations plus avantageuses.

La solution Demand Modeler de Coupa permet de mieux prévoir la demande en exploitant l'intelligence artificielle pour améliorer la planification continue. Les capacités avancées du Machine Learning révèlent des modèles, quantifient les facteurs externes et élaborent rapidement des scénarios de demande à moyen et long terme.

La conception continue des consiste à développer et à affiner en permanence les structures des supply chain, les règles et les flux des produits. Ceci est réalisé à travers l'analyse, la préparation de scénarios et la simulation avec des modèles numériques de bout en bout, alimentés par l'IA ainsi que de puissants moteurs algorithmiques. La conception continue peut réduire les risques, améliorer la résilience et transformer les défis de la supply chain en un avantage concurrentiel.

La création d'un jumeau numérique pour une supply chain est un élément clé de la conception continue. En effet, elle permet aux entreprises de recréer virtuellement leur supply chain et de tester instantanément des scénarios pour voir l'impact opérationnel de leurs décisions sur l'ensemble du réseau.

Outre la diversification de leur réseau de fournisseurs, les entreprises doivent envisager de meilleurs moyens d'anticiper la demande. Une meilleure modélisation de la demande peut aider les entreprises à optimiser leurs stocks et à les déployer là où il faut. A défaut d'une bonne stratégie pour le déploiement des stocks, une entreprise peut se retrouver avec trop de produits à un endroit et pas assez à un autre. 

Les entreprises doivent aujourd'hui explorer leurs options. La technologie de gestion de la supply chain et de Business Spend Management comme celle de Coupa peut les aider à trouver de nouvelles sources d'approvisionnement ou à organiser des événements de sourcing pour sélectionner les fournisseurs qui répondent à un objectif défini; qu'il s'agisse de trouver le partenaire le moins coûteux ou celui qui apportera diversité et robustesse à la supply chain.  

Enfin, la meilleure façon de gérer les supply chain est de prendre en compte les données externes sur la demande et sur la santé de la supply chain. Si les entreprises ne regardent que les données de leurs systèmes internes, elles courent le risque de développer une vision trop étroite et de manquer des indicateurs clés. La technologie peut aider à exploiter l'écosystème au sens large, en utilisant notamment l'intelligence artificielle et l'automatisation pour traiter les données à grande vitesse afin de prendre des décisions plus intelligentes et d'informer les entreprises sur les fournisseurs en difficulté, les plus durables ou ceux qui offrent le meilleur niveau de service. Le logiciel de Coupa utilise l'intelligence collective pour obtenir ces informations dans l'intérêt de tous nos clients.  

Bio Express

Dr. Madhav Durbha est vice-président Supply Chain Innovation chez Coupa Software. Son équipe aide les clients à résoudre divers problèmes de la supply chain. Avant Coupa, Madhav a occupé des postes chez LLamasoft, Kinaxis, JDA Software et i2 Technologies, Inc. Avec plus de 20 ans d'expérience dans le secteur de la supply chain, il possède une vaste expérience dans le conseil en stratégie et processus, les logiciels de supply chain, la gestion de programmes, le développement et le déploiement d'applications logicielles, le Machine Learning et la data science. Il a obtenu son doctorat en génie chimique à l'université de Floride et sa licence en génie chimique à l'Indian Institute of Technology de Madras.

Site Internet de Coupa : https://www.coupa.com/products/supply-chain-design