Les entreprises se retrouvent aujourd'hui confrontées à un double défi majeur. D'un côté, elles doivent constamment s'ajuster aux fluctuations géopolitiques, aux variations de la demande et aux évolutions incessantes des besoins de leurs clients. De l'autre, elles doivent efficacement gérer l'explosion des données qui ne cesse de croître. Cette impératif d'adaptabilité et de gestion du volume de données posent des défis substantiels aux entreprises mettant une pression significative auprès des responsables de la chaîne d'approvisionnement.
La gestion de milliers de point de contact et le traitement massif de données ont fait de la prise de décision en temps réel un élément essentiel pour mieux prédire et atténuer les perturbations. Malgré ces défis, de nouvelles opportunités émergent pour optimiser les opérations, accroître leur efficacité et gagner un avantage concurrentiel.
La complexité des chaînes d'approvisionnement exige une approche holistique exploitant les données prédictives et prescriptives pour anticiper activement les perturbations. Il devient impératif d'avoir une intelligence décisionnelle en temps réel pour réagir promptement aux variations du marché et prévenir des pertes potentielles.
L'intelligence décisionnelle accroît l'agilité tout en minimisant les risques
Pour faire face à la croissance constante du volume de données provenant de sources disparates, les responsable de la chaîne d'approvisionnement ont besoin d’une plateforme de données unifiée capable de recueillir et d'analyser efficacement des données provenant d'applications métier. Cette plateforme permet d'anticiper les variations de la demande en facilitant une prise de décision rapide basée sur des données fiables.
Selon le 2023 Gartner® Market Guide for Analytics and Decision Intelligence Platforms in Supply Chain, "d'ici 2026, 75 % des entreprises à l'échelle mondiale auront recours à des pratiques d'intelligence décisionnelle pour consigner leurs décisions en vue d'une analyse ultérieure".
Grâce à des analyses avancées, aux technologies d'IA, à l'intelligence décisionnelle en temps réel ainsi qu'aux données interconnectées, les responsables de la supply chain anticiperont les problématiques liées aux perturbations afin de réduire les risques et de minimiser les pertes. En améliorant l'efficacité, en renforçant la satisfaction des clients et en favorisant une croissance soutenue, l'intelligence décisionnelle est cruciale pour la résilience et la réussite de la chaîne d'approvisionnement dans un paysage commercial en constante évolution.
InterSystems Supply Chain Orchestrator™intègre et analyse des données provenant de diverses sources pour fournir une vue unifiée de la chaîne d'approvisionnement permettant une prise de décision plus rapide et une amélioration de l'orchestration de la chaîne d'approvisionnement.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique permettent de détecter les tendances au sein de la chaîne d'approvisionnement afin d'optimiser la détection de la demande et les prévisions.
Selon Gartner, "d'ici 2026, plus de 80 % des nouvelles applications dans le domaine de la chaîne d'approvisionnement feront usage de l'intelligence artificielle et de la science des données apportant ainsi des informations complémentaires, des prévisions et des recommandations pertinentes".
L'exploitation de technologies d'intelligence artificielle telles que l'apprentissage automatique avec de grands ensembles de données permet aux entreprises d’obtenir une vision exhaustive des comportements des clients, d'anticiper les opportunités ou les risques futurs, de développer des solutions d'aide à la décision spécifiques à chaque cas d'utilisation tout en accédant à des niveaux supérieurs de résultats basés sur l’automatisation. L'analyse des données en temps quasi réel est essentielle pour les entreprises de la chaîne d'approvisionnement qui souhaitent conserver une longueur d'avance dans un environnement commercial de plus en plus complexe.
La convergence des plateformes d'analyse, de business intelligence et de data science permet aux entreprises d’évoluer vers des systèmes d'intelligence décisionnelle plus agiles, grâce à une analyse rapide de vastes ensembles de données et à des perspectives prédictives pour une prise de décision proactive par les équipes opérationnelles.
Les méthodes intégrées d'IA/ML permettent d'optimiser la détection et les prévisions de la demande en repérant en temps quasi réel les tendances actuelles à court terme grâce à des données harmonisées et normalisées. Cela permet d'optimiser rapidement les applications pour une meilleure répartition des stocks, une meilleure disponibilité en rayon et une précision accrue dans les prévisions. Une source de données unifiée améliore la précision et la fiabilité des informations obtenues à partir de diverses sources de données.
La technologie d'InterSystems fournit aux responsable de la chaîne d'approvisionnement des informations contextuellement pertinentes et adaptables facilitant ainsi la coordination fluide entre les points de contact et optimisant l'exécution grâce à des réponses adaptatives aux modifications de commandes, aux problèmes de disponibilité des fournisseurs et aux pics de demande.
Pour réussir dans le domaine de la supply chain, il est essentiel d'adopter une culture de la prise de décision basée sur les données avec un accès rapide aux informations. Dans un environnement en constante évolution, une prise de décision rapide et intelligente est cruciale.
La capacité d'intégrer et d’ingérer en temps réel n'importe quelle source de données disparate au sein de la chaîne d'approvisionnement, d’automatiser des processus intelligents pilotés par l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique et d’analyser les données en temps réel revêt une importance cruciale pour soutenir les entreprises dans leur processus de transformation numérique.
Cette approche a déjà fait ses preuves chez l'un de nos clients en procurant un retour sur investissement en seulement 6 semaines sans exiger le remplacement des technologies existantes.
