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Pourquoi intégrer le Big Data dans la Supply Chain ?

Les outils du Big Data permettent de gérer les grands flux de données. Or, une Supply Chain est traversée par des échanges d’informations conséquents et en continu. Les outils d’analyse de données traditionnels ne suffisent donc pas pour tirer profit de cette masse de données ainsi générée. Retour sur l’utilité du Big Data dans la Supply Chain.

Le Big Data au service de la gestion des stocks

Les technologies issues du Big Data et de la Data Science en général permettent d’effectuer des prévisions (forecasting). Dans le cadre du management de la Supply Chain, l’anticipation de l’évolution des stocks et de la demande client participe justement à l’amélioration du taux de service de la chaîne logistique, et à terme du taux de satisfaction client.

Afin de générer ces prévisions, les outils du Big Data prennent en entrée :

  • l’état des stocks des fournisseurs et de leurs fournisseurs ;
  • les données de géolocalisation des clients et des transporteurs ;
  • la data relative à la livraison du client final et à la gestion du dernier kilomètre.

En combinant l’ensemble de ces données, les algorithmes associés au Big Data permettent une analyse profonde de la chaîne logistique et valorisent ainsi l’ensemble des flux de données récoltés.

Le Big Data et l’amélioration des livraisons

L’optimisation des livraisons représente un enjeu central dans l’amélioration du management de la Supply Chain. En effet, elle a un impact direct sur le coût logistique et le coût de transport, mais aussi sur l’engagement RSE des entreprises et la satisfaction client. Le recours aux outils du Big Data dans l’analyse des données relatives aux livraisons, au transport des marchandises et à l’état de la flotte de véhicules utilisés au sein de la Supply Chain, permet d’apporter différentes réponses qu’il est impossible d’obtenir en utilisant les outils de traditionnels.

Ainsi, en implémentant de façon stratégique l’utilisation du Big Data dans la Supply Chain, il est possible d’assurer :

  • le suivi en temps réel du trafic routier et l’anticipation des embouteillages ;
  • la création d’alertes en cas d’aléa météorologique, de travaux ou de mouvements sociaux ;
  • la diminution de la circulation des véhicules de transport à vide.

Ces différentes informations permettent de mieux aiguiller les livreurs et les transporteurs, tout en diminuant à terme les coûts de transport et en optimisant les trajets. Cela garantit également un meilleur contrôle de l’empreinte carbone relative à la livraison des produits et des marchandises.