Améliorez votre performance en Supply Chain

Mehdi Kharab et Nicolas Commare, fondateurs de Colibri, présentent différents points à prendre en compte pour soulager vos utilisateurs tout en améliorant vos performances Supply Chain : rapidité, simplicité, collaboration, algorithmies et automatisation.

Rapidité

Chez Colibri, on aime bien parler de « Time To Market ». C’est-à-dire du temps qui s’écoule entre l’instant où vous vous dites : « j’ai une problématique que je veux résoudre avec un outil Supply Chain », et le moment où vous percevez le retour sur investissement de votre solution. Comme l’explique Nicolas Commare (CEO de Colibri) « un des axes de Colibri est de réduire au maximum ce délai et si possible le rendre inférieur à 12 mois. Pour cela il faut changer les usages ».

Voir l’interview de Nicolas Commare sur le sujet

Le temps est devenu une arme de compétition. Une démarche moderne, flexible, performante et adaptable va permettre d’obtenir un avantage concurrentiel et obtenir des gains plus rapidement. Passer des mois à réfléchir pour finalement arriver à une solution, qui ne répondra peut-être pas aux besoins et ne sera donc pas utilisée pleinement par les utilisateurs.

« Chez Colibri on propose un prototype en 2 jours. Cela permet de livrer rapidement un cas d’utilisation et de fédérer les acteurs autour de l’outil dès la phase de réflexion. En fonction du niveau de satisfaction, le partenaire peut choisir de confirmer, retravailler ou faire un no-go sur la solution. Finalement, l’impact financier et le temps engagé reste minime. On a tout à gagner à tester une solution » explique Nicolas Commare.

Simplicité

La simplicité est liée à la performance. Qui dit performance dit excellence opérationnelle et rapidité. Souvent en Supply Chain la performance est obtenue par une simplification des processus.

C’est d’autant plus vrai lorsque l’on regarde les approches Kanban, Lean, 5S ou le management de projets agile. Cela correspond à avancer par tâches unitaires relativement simples. Cette simplicité permet d’atteindre une plus grande performance Supply Chain.

La simplicité est également liée à l’ergonomie. Il est préférable de choisir un outil proche de ce que vos utilisateurs connaissent déjà.

« Notre principal concurrent, c’est Excel. En effet, c’est un outil connu de tous et qui permet de faire beaucoup de choses différentes. Nous avons donc décidé d’avoir une approche orientée expérience utilisateur dans Colibri : des écrans synthétiques et clairs pour s’assurer d’une adhésion optimale des utilisateurs » explique Mehdi Kharab.

Enfin la simplicité est également source de gain de temps. De manière globale, que cela soit via ses écrans ou son processus, l’outil doit être simple à comprendre et à utiliser. Cela permet une montée en compétence des utilisateurs rapide et une adoption optimale.

Cette simplicité peut passer par des fonctionnalités permettant, par exemple, de corriger uniquement les historiques des articles de classe A ou d’avoir de la flexibilité pour venir modifier en masse les prévisions. (Une fonctionnalité utile pour faire face à une crise telle que le COVID-19 (découvrez notre article “Comment manager sa Supply Chain pendant la crise COVID19” ici).

Centralisation

Lorsque l’on souhaite atteindre un certain niveau de performance, de flexibilité, il est nécessaire d’avoir à sa disposition plusieurs type de données tels que :

Les historiques de ventes
Les prévisions commerciales
Le carnet de commandes
Le budget
Les archives de prévisions

Ces données sont souvent éparses, mais nécessaires pour un processus de Demand Planning performant.

Colibri permet la centralisation des données mais la décentralisation de l’utilisation. Les utilisateurs peuvent être de différentes fonctions (commerciaux, partenaires…) , physiquement partout dans le monde, mais toutes les données sont centralisées dans un seul outil.

Algorithme/Intelligence

Avoir un outil permet un gain de temps et de performance. Les algorithmes et l’intelligence proposés par l’éditeur est un point forcément important.

« Pour Colibri, notre parti pris et de se dire que l’IA ou les mécaniques de machine learning n’ont de sens que s’ils aident l’utilisateur. De plus, il est primordial pour les utilisateurs de comprendre d’où viennent les résultats proposés, sinon la solution risque de ne pas être utilisée » explique Mehdi Kharab.

Colibri propose dans cette logique la détection et le nettoyage automatique des ventes et historiques anormaux. De plus, la possibilité de lancer un calcul des prévisions en masse peut s’avérer très utile si vous avez beaucoup d’articles à gérer. Cela permet pour chaque article d’avoir une prévision prenant en compte ses caractéristiques propres, sans pour autant à avoir à s’en occuper spécifiquement.

La question de l’automatisation et de la robotisation

Il existe 3 niveaux de travail à ce sujet : l’automatisation, la robotisation et le cerveau.

L’automatisation : cela correspond à la gestion automatique de tâches sans intelligence, comme les imports ou l’applications de filtres… souvent répétitives et pour lesquelles il n’est pas nécessaire d’adopter une réflexion.

La robotisation : Des robots vont pouvoir appliquer des stratégies complexes, telles que l’algorithmie avancée, pour définir quels algorithmes utiliser en fonction d’un périmètre et d’une situation donnée. Dans cette catégorie également, le machine learning qui va pouvoir travailler des algorithmes et, en fonction des cas, va pouvoir apprendre et réajuster pour gagner en performance.

Le cerveau : Les utilisateurs ne pourront jamais être mis de côté par les solutions. Selon nous, les outils, aussi intelligents soient-ils, doivent permettre d’appliquer les stratégies et les « feelings » des sachants. Le machine learning a pour rôle d’appliquer une stratégie et de remonter des incohérences, s’il y en a, pour alerter l’utilisateur et lui faire gagner en temps et performance.

Enfin, dans le cas d’une situation inédite comme COVID19, il aurait été impossible pour un système d’anticiper cette crise et ces effets. Il est alors essentiel pour l’utilisateur d’intervenir dans l’outil pour dire au système comment réagir.

La machine rend donc plus facile la vie de l’utilisateur, qui va pouvoir enchaîner des prises de décisions à valeur ajoutée.

« Pour nous, cela reflète bien de la flexibilité nécessaire aujourd’hui et la modernité vers laquelle on tend. La dualité entre l’homme et la machine va permettre aux utilisateurs d’avoir de meilleurs processus et performances globales. » conclut Nicolas Commare.