On estime que d’ici à quelques années, 80% des opérations de la supply chain pourraient être automatisées, grâce au développement rapide des nouvelles technologies. Pour les entreprises, l’automatisation de la supply chain est une démarche vertueuse, synonyme de gains de temps mais aussi de réduction des risques d’erreurs. Comment faire pour se lancer dans cette automatisation et que cela apporte aux structures les résultats escomptés ? Éclairage.
L’automatisation de la planification dans les entreprises : où en sommes-nous ?
Prévision, production, stockage, distribution… grâce aux logiciels et aux nouvelles technologies, la supply chain peut désormais être automatisée à différents niveaux. De nombreux bénéfices sont attendus pour les entreprises et notamment des gains en termes de performances ou de qualité de vie au travail.
L’automatisation peut concerner de nombreux aspects de la planification et notamment des tâches à faible valeur ajoutée… Des missions le plus souvent chronophage et où les risques d’erreurs humaines sont relativement importants. Citons par exemple l’import de données, étape primordiale au bon déroulement du processus d’approvisionnement.
Le calcul du réapprovisionnement peut également être automatisé. Effectué selon les cas de manière quotidienne ou hebdomadaire, c’est un calcul qui permet de générer un plan d’approvisionnement et de définir les situations d’alerte. Parmi elles : la rupture de stock, le retard de livraison, la consommation du stock de sécurité ou encore le besoin de planification.
Bientôt, grâce à l’IA, les acteurs de la supply chain pourront aller encore plus loin. Les équipes seront notamment capables d’auto-analyser et d’autoconfigurer certains calculs, en fonction de comportements mesurables.
Prenons l’exemple du calcul des prévisions des ventes. Au moment du paramétrage de l’outil, les utilisateurs peuvent désigner une famille d’articles constituée d’un produit best-seller qui représente 80% des ventes et pour lequel on effectue un calcul de prévision spécifique.
En parallèle, des calculs de prévision peuvent être effectué au niveau de la famille d’articles. Les collaborateurs vont ici travailler sur moins de volumes et de manière agrégée. Cette stratégie basée sur la logique peut être paramétrée et algorithmisée.
Grâce à l’IA, on pourrait imaginer la mise en place des règles de gestion sous surveillance avec un algorithme qui contrôle tous les mois si les équilibres restent viables. Puis, si le produit best-seller se fait voler la vedette par un autre, l’algorithme serait alors capable de dire qu’il est nécessaire de changer la façon dont on calcule les prévisions sur les articles, puisque l’équilibre des forces a changé.
Pour les structures, l’intelligence artificielle est donc une alliée capable de réduire la charge de travail des équipes. Cependant, malgré ses atouts, elle ne peut totalement remplacer l’humain.
L’IA doit être plutôt considérée comme une aide permettant aux salariés de se libérer du temps pour se consacrer à des tâches à forte valeur ajoutée comme la stratégie par exemple. Malgré la robotisation, l’humain conservera à l’avenir son pouvoir décisionnel.
Comment réussir l’automatisation de sa planification ?
Vous souhaitez vous engager dans une démarche d’automatisation de la planification ? Grâce à cette méthode en 5 étapes, vous pouvez suivre vos objectifs de productivité dans le temps.
#1 Automatiser dans l’ordre du flux
Pour éviter toute mauvaise surprise, vous devez impérativement partir de là où commence le besoin. et suivre l’ordre naturel des flux de bout en bout, qui est le suivant :
- Demande client
- Distribution
- Production
- Expédition
- Achat.
En suivant l’ordre logique du flux, l’automatisation sera la plus efficace possible.
#2 Automatiser uniquement ce que l’on maitrise
N’automatisez qu’à partir du moment où les processus sont très clairs, que les règles et leurs applications sont parfaitement maîtrisées.
Si vous tentez d’automatiser sans être capable de donner de consignes précises au robot, cela se traduira à coup sûr par des erreurs et des pertes de temps.
#3 Faire de l’affinage algorithmique pour les prévisions de ventes
Pour savoir quelle est la meilleure configuration possible et sur quel algorithme l’appliquer, il vous faut effectuer au préalable une analyse poussée du comportement client, du marché, du canal et du produit. S’agissant quasiment de science avancée, c’est un travail qui va bien plus loin que la simple planification des ventes, souvent déjà maîtrisée en interne. Pour cette tâche, mieux vaut donc faire directement appel à un data scientist.
#4 Instaurer des moyens de contrôle sur les dispositifs d’automatisation mis en place
Quel qu’il soit, un logiciel ou un système informatique peut toujours avoir un bug ou une panne. Il est donc indispensable de mettre en place tous les contrôles sur les résultats de l’automatisation.
Pour imager cette règle, nous pouvons prendre l’exemple de la Tesla, qui est une voiture autonome. Pour autant, le véhicule inclut toujours un volant et un tableau de bord pour reprendre le contrôle en cas de besoin. Il doit en être de même pour la supply chain.
#5 Suivre les résultats
Les algorithmes qui permettent d’automatiser peuvent être complexes et la vérification de leur justesse peut s’avérer difficile pour les collaborateurs. C’est pourquoi il est conseillé de définir, au départ, un périmètre de test plus restreint. Ainsi, on pourra constater si les résultats de ce petit périmètre sont meilleurs que ceux obtenus par la méthode traditionnelle.
En comparant les résultats obtenus, il sera alors plus facile de choisir s’il convient de conserver la méthode traditionnelle, ou d’étendre le périmètre automatisé.
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