Supply Chain

Découvrez comment notre logiciel de Process Mining peut améliorer vos processus Supply Chain

Que signifie Supply Chain ?

La Supply Chain, ou chaîne d’approvisionnement, englobe l’ensemble des flux et interactions depuis l’achat des matières premières jusqu’à la livraison des produits finis.
C'est un processus complexe qui implique les équipes internes et la logistique externalisée (3PL) (partenaires, transporteurs, producteurs, etc.) et différents types d’information et de flux (produits, financiers, services etc.).

C’est un sujet plus que jamais stratégique au moment où le volume de commande sur internet explose et se transforme (commandes unitaires et personnalisées par exemple). La Supply Chain se doit d’être toujours plus efficace, plus flexible, plus précise et capable de gérer un nombre croissant de données qui en résulte.

Livejourney usecase supply chain warehouse management

Quels sont les enjeux de la Supply Chain ?

Les processus Supply Chain sont souvent transverses et impliquent de nombreux services internes de l’entreprise : achats, production, finance ainsi que des partie-prenantes externes : fournisseurs, services de livraison tiers, etc.

Cette pluralité des intervenants couplée à une gestion cloisonnée des données du fait des différents systèmes d’information (ERP, WMS, OMS, etc.) rend les processus Supply Chain très complexes à monitorer et, de fait, à optimiser.

Les enjeux en Supply Chain sont de plusieurs ordres :

Anticiper les besoins en approvisionnement

Coordonner les équipes et l’appareil productif

Assurer la traçabilité des flux en temps réel et de bout-en-bout

Limiter les risques (défaillance d’un fournisseur, pic de commandes imprévu, etc.)

Répondre aux enjeux RSE (limiter le changement climatique, lutter contre la corruption, etc.)

Satisfaire les clients

La Supply Chain est donc un ensemble de flux physiques, financiers et administratifs qui nécessite d’avoir une visibilité en continue du processus. Cette vision dynamique et de bout-en-bout permet une meilleure maîtrise de la chaîne de valeur tout en garantissant la satisfaction des clients.

Le Process Mining en Supply Chain

Dans ce cadre, le process mining a tout son intérêt. En effet, c’est une technologie qui permet de mettre sous pilotage les processus métiers d’une entreprise. En captant les logs présents dans les systèmes d’information, il permet de reconstituer ce qui se passe sur le terrain dans l’entreprise à un niveau global mais aussi et surtout de visualiser pour chaque unité (palette, produit, etc.) le passage des différentes étapes d’un processus.

Cette visualisation se fait dans le passé (analytique), en temps réel (réaction immédiate en cas de déviation du processus). Grâce à l’Intelligence Artificielle et au Machine Learning, le Process Mining permet aussi de se projeter dans le futur et de prédire les différents flux de cette Supply Chain. Vous pourrez ainsi prévoir une date et une heure précise de livraison en fonction de différentes caractéristiques d’une unité donnée.

Les avantages du Process Mining pour la Supply Chain

Les bénéfices tirés de l’utilisation du process mining sur un processus de supply chain sont nombreux. En voici une liste non-exhaustive :

Identifier les anomalies dans vos flux : boucles, reworks, goulets d’étranglement, etc.

Une fois identifiées pour pouvez analyser les causes racines pour pouvoir prendre les bonnes décisions et optimiser ainsi votre Supply Chain.

Trouver des opportunités d’automatisation repérant les étapes récurrentes et à faible valeur ajoutée.

Le Process Mining permettra de surcroît d’analyser le retour sur investissement de l’implémentation de ces automatisations.

Modéliser votre parcours optimal et le comparer à la réalité du terrain

Cette comparaison fera ressortir les non-conformités qui peuvent affecter la qualité de vos produits en bout de chaîne et engendrer des pertes. Elles peuvent également être une source d'insatisfaction pour les clients.

Anticiper les ressources requises pour la production ou les besoins de main d’œuvre dans le futur

Cet avantage est permis grâce au Process Mining Prédictif, propulsé par le machine learning. Plus l’historique de données du process sera important, plus les algorithmes d’IA feront des projections fiables et précises.