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Optimiser la performance de la chaîne d'approvisionnement grâce à des données unifiées

Les résultats d'un enquête menée auprès de 450 décideurs de la chaîne d'approvisionnement

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En résumé

Ce rapport résume les résultats d'une enquête menée auprès de 450 décideurs de la chaîne d'approvisionnement dans divers secteurs tels que les biens de consommation (FMCG), la logistique, le transport, la fabrication de biens de consommation (CPG), les produits pharmaceutiques, le commerce de détail aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne, en Australie, en Autriche, au Brésil, en Chine, en France, en Irlande, au Japon, aux Pays-Bas, à Singapour et en Suisse. L'enquête a été réalisée pour InterSystems par la société Vitreous World.

Dans notre monde en constante évolution, les organisations de la chaîne d'approvisionnement doivent être en mesure de répondre à un large éventail de variables telles que les facteurs géopolitiques, les pénuries d'approvisionnement, les goulets d'étranglement, les conditions météorologiques extrêmes et les événements de santé publique.

La visibilité de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement est vitale, mais comme le montrent ces résultats, les entreprises ont du mal à l'atteindre. Si elles disposaient de données précises et adéquates sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, elles seraient en mesure de saisir de nouvelles opportunités pour augmenter le chiffre d'affaire et atteindre les indicateurs de performance.

Pour réussir aujourd'hui, les entreprises doivent extraire des informations cruciales à partir de masses de données disparates situées à l'intérieur et à l'extérieur de leurs chaînes d'approvisionnement. Elles doivent fournir à leurs équipes opérationnelles des informations prédictives et prescriptives en temps quasi réel leur permettent de prendre les bonnes décisions en quelques minutes et non en jours. Même si l'analytique, l'intelligence artificielle et l'intelligence décisionnelle deviennent essentielles à une orchestration efficace, de nombreuses organisations restent ancrées dans le passé en s'appuyant sur des méthodes manuelles pour traiter des données datant de plusieurs jours.

Cas d'utilisation de la chaîne d'approvisionnement

Ce n'est qu'en augmentant l'automatisation et en intégrant l'analytique que les organisations peuvent exploiter les données pour fournir aux équipes opérationnelles des informations rapides, pertinentes et précises dont elles ont besoin. Cela s'applique aux cinq cas d'utilisation couverts dans ce rapport :

Environnement, social et gouvernance (ESG)
L'établissement de rapports et la mise en conformité en matière d'environnement, de social et de gouvernance (ESG) souffrent d'un manque de visibilité des données en temps réel, alors que l'examen minutieux de la réglementation ne cesse de croître à l'échelle mondiale
Détection et prévision de la demande
En matière de détection et de prévision de la demande dans la chaîne d'approvisionnement, la capacité à ingérer, analyser et prendre rapidement des décisions commerciales solides est essentielle.
Optimisation de l'exécution
En mesurant leur chaîne d'approvisionnement à l'aide des indicateurs OTIF, les décideurs peuvent non seulement évaluer objectivement la réussite de leur processus de traitement des commandes, mais aussi identifier des stratégies pour l'améliorer davantage.
Orchestration de la chaîne d'approvisionnement
L'accès à des données et des indicateurs unifiés et en temps réel est la clé de la réussite de l'orchestration de la chaîne d'approvisionnement.
Optimisation de la planification de la production
Les données fragmentées ou invisibles constituent un problème majeur pour les entreprises qui cherchent à optimiser leurs processus de production.

    Bien que chaque cas d'utilisation s'accompagne de défis différents, le point commun entre tous est la nécessité d'un accès rapide à des données fiables et à des informations provenant de sources aussi nombreuses que possible.

    La bonne nouvelle est que de nombreuses entreprises reconnaissent que l'intelligence artificielle, les analyses prédictives et prescriptives et les innovations telles qu'une tour de contrôle sont des levier pour améliorer la performance, renforcer l'agilité et à accroître les revenus. Cependant, avant que ces progrès ne soient réalisables, les entreprises doivent repenser et transformer leurs stratégies actuelles de gestion des données.

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