La supply chain management à l’heure des big data

Rabii El Gomri
Docteur et professeur de Supply chain management à l’ISTL

Nous sommes aujourd’hui entrés dans l’ère de l’information. Dans tous les secteurs économiques, dans toutes les entreprises, l’information devient «le nerf de la guerre». Disposer de l’information utile, en avoir plus que ses concurrents, l’avoir préparée à l’avance, la rendre disponible au moment où l’utilisateur ou l’acteur supply chain en a besoin dans un format compréhensible et utilisable, tels sont les objectifs à viser. L’ensemble des techniques et tactiques mises en œuvre par les grands stratèges sont fondées sur l’information dont ils disposent.

Dans une chaîne logistique multi-acteur, l’information est constituée d’une source principale et de sources externes. La source principale provient du système dit «de production», cette information interne à l’entreprise est en soi une mine d’or. Elle est de plus en plus complétée par des données externes à l’entreprise, qui représentent un pourcentage global atteignant 30% dans certains cas. Ce pourcentage dépend généralement du niveau de positionnement hiérarchique des acteurs mais également du niveau de la concurrence dans le secteur considéré. De fait, plus les décideurs sont haut placés dans l’entreprise, plus ils vont comparer et analyser ces chiffres par rapport aux chiffres provenant du système de production de l’entreprise.

Que ce soit pour l’information externe ou interne, trois problèmes se posent aujourd’hui : la surabondance de l’information, le fait qu’elle soit difficilement accessible et qu’elle soit non sélective. De même au niveau de l’accessibilité et de la sélectivité des données, certains chiffres statistiques annoncent que 27% en moyenne du temps d’un manager est passé à chercher l’information, y accéder et à la reformater. Gagner quelques points sur ce pourcentage a des effets directs sur la productivité d’une entreprise. Au niveau du management logistique, le problème posé est double : d’une part, sélectionner l’information juste et utile, et, d’autre part, référencer cette information et la stocker correctement pour être capable de la retrouver le jour où on en a besoin. Le bénéfice d’un système décisionnel ne ressortira que si l’information est crédible, intégrée et disponible sous la forme souhaitée par l’utilisateur, au moment où il en a besoin, quel que soit l’endroit où il se trouve dans un modèle de chaîne logistique étendue. Le problème sur internet reste néanmoins le filtrage intelligent de l’information et le manque d’organisation des chemins d’accès, la raison pour laquelle on fait recours à des outils du business intelligence et big data pour une bonne exploitation de ces données de type stratégique.

La compétition oblige les entreprisses à comparer sans cesse leurs produits à la concurrence

L’entreprise représentée par sa chaîne logistique construit un système décisionnel afin d’améliorer sa performance.

Le data warehouse doit lui permettre d’être pro-actif sur son marché, c’est-à-dire de décider et d’anticiper en fonction de l’information disponible et de capitaliser sur ses expériences.
Chaque entreprise se situe sur un marché, dans un secteur économique. D’une manière générale, tous les marchés sont en pleine évolution; le mot mutation peut même, dans certains cas, être utilisé. Les facteurs liés à ces évolutions sont la concurrence, la compétitivité et la complexité. En ce qui concerne la justification du data warehouse, deux forces externes sont à prendre en compte dans la supply chain management: la compétition et la personnalisation.

La compétition telle qu’elle est vécue aujourd’hui dans les entreprisses nécessite de comparer sans cesse son produit à la concurrence. La seule vision de son produit au travers des informations internes disponibles ne suffit pas. Nous sommes en effet passés d’une orientation produit à une orientation marché, puis client. L’objectif est tout simplement de faire mieux que ses concurrents, d’une part, et de satisfaire durablement les clients, d’autre part. Les quatre principaux axes d’amélioration de la situation concurrentielle sont une meilleure rentabilité (nécessitant souvent des investissements plus lourds), plus de rapidité à toutes les étapes du cycle de vie d’un produit (conception, réalisation, mise en production ….), plus d’innovation dans les produits et les services associés et généralement un accès plus aisé aux produits et aux services pour les consommateurs.

Dans le cas du data warehouse, l’aspect compétition est traité par l’intégration dans le système décisionnel de données externes saisies ou achetées caractérisant le marché et la concurrence. Cette intégration est une phase très complexe. Le rapprochement entre les données externes et les données internes de la chaîne logistique pose souvent de difficiles problèmes sémantiques qu’il n’est pas toujours aisé, voire dans certains cas impossible, de résoudre.

La personnalisation est la tendance actuelle. Elle se rajoute aux quatre tendances successives que nous avons vécues dans le temps : les prix, la qualité, le temps et les services. Elle a pour ambition de donner à chaque client (utilisateur, consommateur, acheteur…) l’impression d’être unique ; de fidéliser sa clientèle par le biais des services qui rendent plus difficile le passage d’un fournisseur à l’autre. On comprend dès lors la formidable explosion des questionnaires et des enquêtes que nous recevons régulièrement, demandant des détails sur nous-mêmes et sur notre consommation. Du fait que toute société doit aujourd’hui adapter ses produits aux clients, le maître- mot devient la connaissance de ce client.

Or toutes les entreprises ne sont pas en contact direct avec le client, il en est ainsi des fournisseurs de technologies et de produits de base, des fabricants, des distributeurs grossistes, etc. Ces sociétés doivent donc rechercher à l’extérieur les informations sur les clients utilisant directement ou indirectement leur produit. L’information devient vitale pour les entreprises. Toutes les données, qu’elles proviennent du système de production de l’entreprise ou qu’elles soient achetées, vont devoir être organisées, coordonnées, intégrées et enfin stockées pour donner à chaque acteur de la chaîne logistique et à l’utilisateur une vue intégrée et orientée métier. Le data warehouse et ses services big data rendent ceci possible.

Le data warehouse est donc une sorte de point focal stockant en un endroit unique toute l’information utile provenant des systèmes de production et des sources externes ; il s’agit d’une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historiées, organisées pour le support d’un processus d’aide à la décision. Avant d’être chargée dans le data warehouse, l’information doit donc être extraite, nettoyée et préparée. Ces phases d’alimentation sont généralement très complexes ; une fois intégrée, l’information doit être présentée de manière compréhensible par l’utilisateur du processus métier de la supply chain. Cette vue orientée utilisateur est également appelée vue «business», vue métier ou orientation sujet. Deux problèmes dérivent de cette orientation vers l’utilisateur final. Le premier concerne la définition sémantique de données stockées dans le data warehouse.

Le second concerne la mise en œuvre de la structuration physique particulière des données. Enfin ce système doit être accessible par tous les outils d’accès et de visualisation de l’utilisateur final, suivant une vision transversale de la supply chain.