SC-optimisation-logistique-1335 – Comment utiliser le Big Data pour l’optimisation logistique ?

Quels sont les champs d’application du Big Data en logistique ?

Une bonne gestion de la chaîne logistique est fondamentale afin que les entreprises puissent faire face aux enjeux commerciaux et économiques de leur époque. Cela implique une optimisation des processus logistiques pour leur permettre non seulement d’améliorer l’expérience utilisateur, mais également de maîtriser leurs coûts et d’augmenter leurs revenus. Pour ce faire, les dirigeants s’orientent de plus en plus vers une digitalisation de la Supply Chain et l’utilisation de systèmes d’information innovants.

Cependant, l’amélioration des processus liés à la Supply Chain peut également se faire grâce au Big Data et à ses applications. Le Big Data permet d’assurer le traitement d’un grand volume de données. Étant donné que des milliers d’informations transitent sur le web, cette technologie représente un atout dans la gestion d’une Supply Chain. De l’approvisionnement à la distribution en passant par le contrôle des stocks et la gestion des entrepôts, les champs d’application du Big Data sont variés. On en parle.

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Le Big Data et la gestion de l’approvisionnement

L’approvisionnement est un axe majeur de la Supply Chain de toute entreprise. Ici, on regroupe l’ensemble des flux et des processus nécessaires à l’acheminement des biens et services indispensables pour le bon fonctionnement des organisations, quels que soient leur taille et leur domaine d’intervention. Par flux, il faut comprendre :

  • les matières premières utilisées dans la production ;
  • les fournitures et le matériel informatique ;
  • les logiciels et outils dématérialisés exploités pour l’exécution des tâches ;
  • la gestion du transit des marchandises et des produits finis jusqu’aux lieux d’entreposage.

Le principal défi, c’est de posséder un stock suffisant de marchandises pour faire face à la demande et anticiper les besoins tout en évitant le phénomène de sur-stockage et de sous-stockage. En outre, l’offre doit être qualitative et prendre en compte les spécificités propres à chaque acheteur. Ce n’est pas toujours évident pour les entreprises de disposer des informations fiables qui leur permettront au moment venu d’opérer les bons choix concernant l’achat.

Ainsi, l’utilisation du Big Data apparaît indispensable dans la gestion de l’approvisionnement. Cependant, comment utiliser le Big Data pour optimiser la gestion de l’approvisionnement ? Les outils du Big Data permettent par exemple d’anticiper les pénuries de matières premières et d’estimer la quantité de marchandises à commander, ce qui favorise l’optimisation de la prise de décision liée aux achats. Cela est possible grâce à l’analyse et au traitement des informations contenues dans la Data Lake, en français « lac de données », par des algorithmes issus de la Data Science. Ils permettent de mettre en relief des patterns, ou schémas récurrents, qui passeraient totalement inaperçus dans des bases de données classiques.

Le Big Data dans la gestion des stocks et de l’entreposage de marchandises

L’optimisation de la logistique d’entreprise implique d’autres démarches comme l’amélioration de la gestion des stocks et de l’entreposage des marchandises. Les entreprises n’ayant pas les mêmes caractéristiques, les procédés auront tendance à varier. Stockage en bloc au sol, en carrousel ou en racks (à profondeur simple ou double) ? Quel type de stockage est le plus efficace ? Faut-il disposer d’un petit ou d’un grand entrepôt ? Quelles sont les caractéristiques d’un bon entrepôt ? Les réponses à ces interrogations dépendent effectivement de la taille de l’entreprise, de la nature des produits commercialisés et de la demande.

Les entreprises peuvent compter sur la technologie du Big Data pour mettre en place des méthodes d’amélioration continue afin d’être plus compétitives sur le marché. Pour cela, la collecte et l’analyse des informations sont essentielles. En effet, de nombreuses données relatives à la météo, à l’augmentation des ventes au niveau mondial, au prix de vente d’une matière première ou à une éventuelle pénurie de matériaux sont intégrées et traitées par des outils de streaming analytique, de machine learning, et des algorithmes prédictifs afin de regrouper les chaînes de données par distance ou par similarité (clustering). Cet état de choses facilite la prise de décision des dirigeants en matière de gestion des stocks, de classification des produits et de mise en place des assortiments de produits.

Le Big Data permet aussi aux entreprises, grâce aux applications comme le machine learning, de réduire les coûts d’entreposage et de comprendre les tendances du marché. Elles peuvent ainsi anticiper les besoins de la clientèle et donc prévoir les ruptures de stock afin d’éviter de se retrouver avec un stock insuffisant de produits. Au final, les pertes sont minimisées au maximum pour une augmentation des bénéfices à court, moyen et long terme.

Le Big Data pour une optimisation des délais de livraison

L’objectif de l’optimisation de la chaîne logistique d’une entreprise est d’acheminer les bons produits, dans les bonnes quantités, au bon prix, et au bon moment aux clients. Ainsi, le délai de livraison n’est pas un détail à prendre à la légère. Il a un impact sur l’expérience utilisateur. Lorsqu’on parle de la livraison et de la distribution des produits, on veut en fait évoquer la gestion des tournées. De nombreux défis sont à relever à ce niveau. En effet, des facteurs aussi bien endogènes qu’exogènes peuvent affecter la livraison, notamment :

  • les retards d’approvisionnement ;
  • l’état de la flotte de véhicules ;
  • le nombre de livreurs ou de chauffeurs disponibles ;
  • la distance des points de livraison ;
  • la densité du trafic ;
  • la présence de travaux sur un axe routier.

Dans ces conditions, ce n’est pas toujours évident pour les entreprises d’honorer leur engagement. Il en résulte logiquement une baisse de confiance chez les clients et une démobilisation qui peut aller jusqu’à une annulation de commandes qui va générer automatiquement des frais de stockage supplémentaires. Cet état de choses est aussi à l’origine de la diminution du chiffre d’affaires des entreprises.

Grâce aux applications du Big Data qui assurent l’exploitation de grandes quantités de données, il est possible de prévoir des tendances et de se prémunir contre les aléas énumérés ci-dessus et même d’anticiper le changement d’adresse des clients, l’annulation de certaines commandes ou encore les modifications de certains créneaux de livraison. Le recours au Big Data favorise l’optimisation de la durée et des coûts d’acheminement des colis et des marchandises. Par ailleurs, les outils du Big Data permettent le stockage de données dans le cadre de l’atteinte de certains objectifs, notamment :

  • la fidélisation et la satisfaction des clients ;
  • la réduction des émissions de CO2 ;
  • la diminution des coûts de stockage et d’entretien des colis ;
  • l’augmentation du nombre de tournées par jour et par chauffeur.

En définitive, le Big Data utilise de nombreuses données pour optimiser la Supply Chain des entreprises. Cela permet ainsi aux dirigeants de minimiser les marges d’erreur et de réaliser des prédictions fiables dans tous les processus liés à la chaîne d’approvisionnement. C’est de cette manière qu’une entreprise peut se démarquer de la concurrence et entamer une véritable croissance.

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