Surmonter les défis de la chaîne d’approvisionnement de haute technologie

Avoir de bonnes données est fondamental, mais cela ne vous aidera pas à réaffecter les stocks en temps réel ou à modifier les livraisons d’approvisionnement pour garantir que la production respecte le calendrier. Ici, PS Subramaniam et Hieu Pham de Kearney discutent des applications du modèle Sense and Pivot d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement de haute technologie.

Les fabricants de haute technologie d’aujourd’hui se trouvent à un carrefour critique. Avec les bonnes décisions et des investissements stratégiques, ils ont le potentiel d’augmenter leurs revenus de 50 à 100 % au cours des cinq prochaines années alors que la demande d’électronique grand public et professionnelle continue d’augmenter.

Cependant, ces derniers temps ont montré de nombreux défis pour une entreprise saine réalisant une croissance rentable. Les pressions sur la chaîne d’approvisionnement créent de nombreux obstacles, allant des ruptures de stock et des stocks excédentaires aux contraintes de livraison dues aux tensions géopolitiques et commerciales, aux catastrophes naturelles et aux prévisions climatiques de moins en moins fiables.

Même si la pandémie s’est atténuée au cours des derniers mois, nous constatons toujours des turbulences dans l’industrie de la haute technologie, des niveaux de stocks record à l’évolution rapide de la demande. Dans cet article, nous examinons comment l’adoption de capacités numériques avancées telles que la modélisation intelligente, l’apprentissage automatique et d’autres solutions technologiques peut renforcer la résilience de la chaîne d’approvisionnement.

Stimuler l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement avec des solutions basées sur les données

La route vers les meilleurs résultats est pavée de données. Nous savons, bien sûr, à quel point l’analyse des données est essentielle pour la chaîne d’approvisionnement. Pourtant, les données seules ne réaffecteront pas les stocks en temps réel ou ne modifieront pas les livraisons d’approvisionnement pour garantir que la production respecte le calendrier.

Au lieu de cela, un cadre basé sur les données est nécessaire pour aider les entreprises à développer les capacités nécessaires pour détecter les problèmes à l’avance et les résoudre de manière proactive. L’adoption d’un tel cadre peut prendre en charge le déploiement de solutions qui accèdent aux informations et aux données en temps réel, puis traduisent ces informations en action immédiate. De cette façon, les entreprises peuvent traverser des périodes turbulentes avec plus de succès.

Renforcer la résilience dans la conception de la chaîne d’approvisionnement

La mise en place d’un cadre Sense and Pivot peut avoir un impact profond. Cela peut rendre un fabricant de haute technologie plus résilient, en renforçant sa capacité à détecter les perturbations et à pivoter pour atténuer rapidement les conséquences négatives. Les risques peuvent être identifiés et les bons leviers activés pour relever un large éventail de défis avec des résultats immédiats.

La partie « sens » du modèle progresse rapidement. S’appuyer sur l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et d’autres capacités technologiques avancées peut nous aider à identifier les risques potentiels bien en avance sur ce qui était auparavant possible. La visibilité de bout en bout devient de plus en plus réalisable et accessible, avec des solutions facilement disponibles capables d’effectuer des simulations en temps réel pour tester les systèmes et prévoir les dangers présents et futurs.

Pour « pivoter », le fabricant doit interpréter les messages que sa technologie a « captés » et agir sur eux—à l’aide d’un modèle opérationnel agile et collaboratif.

Idéalement, une approche Sense and Pivot serait intégrée tôt dans le développement de la chaîne d’approvisionnement afin que le cadre puisse se trouver au cœur du système de planification des ressources d’entreprise (ERP) d’un fabricant. En réalité, ce n’est pas toujours pratique. Les entreprises confrontées à des dettes techniques importantes et à un paysage ERP hérité complexe constatent souvent que des investissements supplémentaires dans les logiciels hérités peuvent freiner les plans de refonte à grande échelle de l’infrastructure de la chaîne d’approvisionnement, tant du point de vue des coûts que de la vitesse. Cependant, il existe maintenant de meilleures solutions.

Intergiciel à sauver

Il était une fois, la réalisation d’une transformation numérique qui pourrait créer ce type de capacité de pointe prendrait deux à cinq ans et impliquait de longs processus de migration, de vérification, de test et de formation des données. Aujourd’hui, le rythme auquel un modèle Sense and Pivot peut être activé s’est considérablement accéléré.

Le passage des bases de données relationnelles aux bases de données graphiques signifie que la technologie peut désormais être plus flexible et adaptable. L’ancrage des données aux entités plutôt qu’au schéma de table permet une harmonisation rapide des données avec des solutions ponctuelles.

La mise en œuvre de solutions middleware peut considérablement accélérer le délai de mise en œuvre, permettant aux entreprises de continuer à agir rapidement pour adopter une philosophie Sense and Pivot et obtenir les informations dont elles ont besoin. Le résultat est une nouvelle «couche cognitive» qui crée une plus grande flexibilité mais ne nécessite pas de refonte interne complète.

En savoir plus : Trous de sécurité de la chaîne d’approvisionnement : ce que vous devez savoir

Sens et pivot en action

Chez Kearney, nous avons vu Sense et Pivot fonctionner dans divers scénarios. Dans un exemple, un fabricant de semi-conducteurs et de matériaux optiques a vu la demande monter en flèche pour ses produits, déclenchant un carnet de commandes qui a mis en danger des milliards de dollars de revenus parce que des problèmes de chaîne d’approvisionnement l’ont empêché de remplir ses commandes en temps voulu. L’entreprise ne pouvait pas dire aux clients quand elle pourrait livrer ses produits, car son approvisionnement en matières premières était limité.

Dans ce cas, un seul produit vendu par l’entreprise pourrait contenir des milliers de matières premières. Si seulement quelques-unes de ces entrées étaient retardées, cela perturberait tout le calendrier de production.

L’entreprise a donc opté pour une solution middleware. Cela comprenait un modèle analytique qui pouvait être rapidement conçu et mis en œuvre pour allouer avec précision des milliers de matières premières disponibles à différents produits, clients et sites de fabrication.

L’entreprise a pu concevoir, construire et opérationnaliser cet outil en quelques semaines pour l’aider à modéliser intelligemment les scénarios qui augmenteraient la rentabilité. Cela, à son tour, signifiait qu’il pouvait fournir et respecter des engagements précis envers ses clients impatients, malgré les problèmes de disponibilité. En conséquence, il a pu maximiser ses revenus et ses bénéfices.

Dans un autre exemple, une entreprise de consommation avec des points de vente à travers les États-Unis et des milliers de produits perdait des ventes parce qu’elle n’avait pas les bons produits dans les bons magasins au bon moment. Il a également été confronté à d’autres inefficacités de coûts, telles que les coûts d’expédition et d’inventaire.

Ils ont choisi de déployer un outil capable de « détecter » la demande à l’aide de divers signaux de demande internes et externes dans le cadre d’un modèle d’apprentissage automatique. Cet outil s’intègre dans les processus et l’infrastructure existants de l’entreprise et pourrait être utilisé en quelques semaines.

Le résultat? La société a généré une prévision plus précise et granulaire indiquant quels produits (jusqu’au niveau SKU) seraient vendus à quel endroit. Le suivi de ces prévisions permet à l’entreprise de gérer correctement son inventaire et d’assurer une disponibilité plus précise des produits dans les magasins.

Optimiser plus rapidement la chaîne d’approvisionnement

Sense and Pivot s’avère rapidement être le développement le plus important dans la technologie de la chaîne d’approvisionnement depuis des décennies. Il permet à un fabricant de pratiquement n’importe quelle taille d’exploiter une chaîne d’approvisionnement résiliente et agile sans les lourds investissements en dollars et en temps nécessaires pour mettre l’infrastructure à travers une refonte de la transformation numérique.

Quelles stratégies avez-vous mises en place pour surmonter les défis de la chaîne d’approvisionnement de haute technologie ? Let nous savoir sur Facebook, Twitteret LinkedIn.

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