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S’adapter au changement : L'effet de la COVID-19 sur la supply chain

Logiciel pour la chaîne d'approvisionnement

warehouse worker scanning a package for shipping

La pandémie de la COVID-19 a eu un impact considérable sur les entreprises du monde entier. Du jour au lendemain, les organisations ont dû adapter leur mode de fonctionnement pour répondre à l’évolution de la demande et de l’offre.

Pour de nombreuses entreprises du commerce, de la distribution, des biens de consommation et de l’industrie manufacturière, cela implique qu’elles doivent adapter rapidement leurs chaînes d’approvisionnement pour répondre aux variations des volumes et aux types de produits achetés par les consommateurs, en veillant à ce qu’ils soient disponibles au bon moment et au bon endroit.

Sans oublier bien sûr de prendre en compte l’évolution des habitudes d’achats privilégiant de plus en plus le commerce en ligne.

Afin de mieux comprendre ces défis et la manière dont la COVID-19 a aggravé les problèmes existants, InterSystems a interrogé plus de 700 chefs d’entreprise au sein de ces secteurs.

L’enquête a montré que la pandémie a amplifié les problèmes technologiques spécifiques à la chaîne d’approvisionnement pour 76 % de ces organisations.

D’autres challenges ont été mis en évidence :

  • Difficulté à produire des analyses chiffrées pour accompagner les prises de décisions.
  • Un manque de visibilité à travers des tableaux de bord précis de bout en bout, et des interventions manuelles qui engendres des manipulations de données et accroît les risques d’erreur.
  • Les silos de données et la difficulté d’intégrer et de normaliser des données hétérogènes ainsi que le manque d’accès aux données les plus récentes.

La COVID-19 pourrait-il être moteur du changement au sein de ce secteur ?

Face à la nécessité d’optimiser les processus, d’accroître l’efficacité et de prévoir la demande avec précision, les entreprises de ces secteurs doivent mettre en place une stratégie et des solutions autour de la gestion de la donnée qui leur permettent d’éliminer les silos de données, de rationaliser leur infrastructure existante, tout en modifiant et adaptant leurs processus en fonction de la demande.

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