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

Une enquête mondiale auprès de 450 décideurs de la chaîne d'approvisionnement

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Résumé

Ce rapport résume les résultats d'une enquête menée auprès de 450 décideurs de la chaîne d'approvisionnement dans divers secteurs, notamment 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 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, y compris les facteurs géopolitiques, les pénuries d'approvisionnement, les goulets d'étranglement dans les transports, 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 principales organisations du monde entier ont du mal à l'obtenir. Si les entreprises peuvent consulter des données précises et opportunes sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, elles seront en mesure de saisir de nouvelles opportunités d'augmentation des revenus et d'optimiser les mesures de performance.

Pour réussir aujourd'hui, les entreprises doivent découvrir des informations essentielles à partir de masses de données disparates situées à l'intérieur et à l'extérieur de leurs chaînes d'approvisionnement. Ils doivent fournir à leurs équipes opérationnelles des informations prédictives et prescriptives en temps quasi réel qui leur permettent de passer les bons appels en quelques minutes, et non en quelques jours. Même si l'analytique, l'IA et l'intelligence décisionnelle deviennent des éléments centraux d'une orchestration efficace, de nombreuses organisations restent bloquées dans le passé, s'appuyant sur des méthodes manuelles pour traiter des données vieilles de plusieurs jours.

Cas d'utilisation de la chaîne d'approvisionnement

Ce n'est qu'avec une automatisation accrue et des analyses intégrées que les organisations peuvent donner un sens aux données afin de fournir les informations rapides, pertinentes et précises dont leurs équipes de première ligne ont besoin. Cela vaut pour les cinq cas d'utilisation couverts par le présent rapport :

Environnement, social et gouvernance (ESG)
Les rapports environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) et la conformité souffrent d'un manque de visibilité en temps réel des données, alors que la réglementation est de plus en plus stricte à l'échelle mondiale.
Détection et prévision de la demande
En ce qui concerne la détection de la demande et les prévisions dans la chaîne d'approvisionnement, la capacité d'ingérer, d'analyser et de prendre ensuite des décisions commerciales solides est cruciale.
Optimisation de l'exécution
La mesure d'une chaîne d'approvisionnement par rapport aux paramètres OTIF (on-time in-full) est une stratégie clé qui aide les décideurs à attacher une valeur tangible au succès de leur exécution et leur permet de déterminer des stratégies de réussite.
Orchestration de la chaîne d'approvisionnement
Ce n'est un secret pour personne que les données et les mesures unifiées et en temps réel sont la clé du succès de l'orchestration de la chaîne d'approvisionnement.
Optimisation de la planification de la production
Les données disjointes ou invisibles constituent un problème majeur pour les entreprises qui ont besoin d'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 d'autant de sources que possible.

    La bonne nouvelle est que de nombreuses entreprises reconnaissent que l'IA, les informations prédictives et prescriptives et les innovations telles qu'une tour de contrôle ultime sont prêtes à transformer les performances, l'agilité et les revenus. Toutefois, avant que ces progrès importants ne soient possibles, les entreprises doivent repenser et transformer leurs stratégies actuelles de gestion des données.

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