Chaque semaine dans le Podcast Supply Chain by Vekia, nous répondons à vos questions et vous accompagnons dans la transformation de votre Supply Chain suite au COVID19.
On dit souvent qu’il faut tendre vers plus d’automatisation et de collaboration dans la Supply Chain. Il faut donc laisser plus de place à la machine, tout en collaborant davantage avec ses équipes, ses partenaires, fournisseurs etc… Ces notions peuvent paraître contradictoires. Comment peut-on développer automatisation et collaboration en même temps ?
Ce qui peut paraître contradictoire c’est que l’automatisation laisse penser qu’il y a moins d’humain, alors que quand on parle de collaboration on pense à plus d’humain.
En fait ce sont deux notions qui sont extrêmement complémentaires. Ce qui fait qu’aujourd’hui les équipes manquent de temps pour collaborer, c’est qu’elles doivent traiter beaucoup de choses de manière manuelle et répétitive, et c’est là où l’automatisation vient les décharger.
Si on veut bien faire son travail d’approvisionneur aujourd’hui il faut être capable de faire beaucoup de choses en même temps. Evidemment piloter ses stocks, mais aussi en parallèle, collecter des informations pour bien piloter ses stocks.
Pour ça il faut parler aux personnes du marketing : « Est-ce qu’une promotion va être mise en place ? Est-ce qu’on prévoit des opérations particulières ? »
Il faut parler aux équipes commerciales : « Est-ce qu’il y a des commandes clients ? Est-ce que des choses sont en train de se passer en termes de ventes ? »
Il faut parler avec les équipes logistiques : « Où en sommes-nous en termes de capacité, de stockage, de réception, d’expédition ? Est-ce que les équipes sont en capacité de traiter ce qui est à venir ? »
Puis également avec les fournisseurs, qui ont eux même probablement des contraintes de production en ce moment qui sont plus ou moins fortes, avec une reprise d’activité variable selon les secteurs.
Enfin, on doit parler avec les fonctions support de l’entreprise, notamment les finances pour les budgets.
L’ensemble de cette collecte d’informations prend énormément de temps et c’est un travail de communication. Une partie est informatisée mais pas tout, et il est nécessaire de pouvoir échanger à ce sujet. C’est un des premiers rôles de l’approvisionneur.
Il y a également le fait d’échanger sur la qualité d’exécution, que ce soit avec les fournisseurs pour les animer sur leur capacité à fournir ce qui a été commandé, avec les entrepôts pour animer sur le fait qu’ils aient effectivement exécuté ce qui était attendu, sur le bien fondé des commandes, etc. C’est aussi de la collaboration.
On doit aussi donner de la visibilité sur le futur, c’est un point de plus en plus important dans les organisations et ça concerne tous les acteurs mentionnés précédemment. Donner de la visibilité à ses fournisseurs pour les aider à mieux se préparer à la demande future, aux entrepôts pour qu’ils prévoient le bon effectif pour exécuter les commandes, aux différentes entités pour leur permettre de savoir ce qu’elles vont réceptionner et en parler avec leurs propres clients.
Enfin, on collabore pour négocier et arbitrer des priorités entre tous ces acteurs.
On voit donc que la notion de collaboration est très forte dans le métier, et que l’approvisionneur joue un rôle clé. On se rend compte également que ce sont des tâches consommatrices en temps. Communiquer c’est passer du temps. On n’a donc moins le temps de s’occuper au pilotage des stocks.
C’est là où l’automatisation vient renforcer la capacité de collaboration. Elle vient décharger l’utilisateur de ce travail potentiellement fastidieux, répétitif et où la machine sera la plupart du temps plus performante que l’humain, qui lui garde l’aspect collaboratif, communication, arbitrage, et bien entendu pilotage macroscopique même en cas d’automatisation.
D’autre part les outils de nouvelle génération qui centralisent l’information entre les différents acteurs facilitent cette collaboration ?
Absolument. Très clairement, avoir des « tours de contrôle » qui donnent l’ensemble des informations pertinentes dans le passé, au présent et dans le futur donne une puissance inégalée à la Supply Chain, d’être capable de donner de la visibilité sur ce qui va arriver, et de laisser l’humain se consacrer à la communication.
Finalement les outils d’automatisation et de centralisation de l’information permettent d’un côté à l’humain de gagner du temps pour mieux communiquer, mais également d’avoir moins besoin de communiquer car l’information est déjà disponible partout.
La deuxième question porte sur des sujets « tendance » de la Supply Chain : la résilience, la robustesse, l’agilité… Ce sont des sujets qui consistent à solidifier sa Supply Chain ; D’un autre côté, on veut aussi pouvoir améliorer les performances de sa Supply Chain. Est-ce possible de mêler ces notions de solidification et d’amélioration ?
Plus que tendance, ce sont des sujets fondamentaux pour la Supply Chain. Pour redéfinir les termes :
- La robustesse, c’est la capacité d’une supply chain à continuer à fonctionner en cas de perturbation, sans subir.
- La résilience c’est la capacité de la Supply Chain en cas de grosse perturbation à revenir rapidement sur son état de fonctionnement normal
- L’agilité c’est sa capacité à s’adapter à des changements structurels de manière rapide et sans lancer de gros projet.
A côté de ça, les directions générales demandent souvent de l’amélioration. On voit donc qu’il y semble y avoir une injonction contradictoire entre ces deux aspects.
En réalité, l’Intelligence Artificielle et plus spécifiquement le Machine Learning nous apprennent qu’on peut mêler à la fois une notion d’agilité/de robustesse, avec une notion d’amélioration. C’est même le cœur du Machine Learning : j’exploite très bien ce que je sais déjà faire et j’explore beaucoup pour essayer d’améliorer.
Ces deux notions sont renforcées par les outils et les technologies qu’on a aujourd’hui. D’une part on est capables de monitorer de manière très précise la performance, et d’identifier là où il y a des sur ou sous performances et d’agir en conséquence (ce qui amène à l’amélioration). D’autre part, les algorithmes sont constamment en train d’identifier par eux-mêmes ce qui fonctionne ou non et de s’améliorer, aidés par les Data Scientists.
C’est en cela qu’on peut réconcilier l’amélioration continue et l’agilité. La robustesse et la résilience sont des caractéristiques fondamentales de tous les systèmes Supply Chain de qualité.
Ce qui empêcherait de faire de l’amélioration continue en favorisant la robustesse, ce sont les systèmes trop rigides et peu évolutifs. On doit alors choisir entre maintenir le niveau de performance actuel, ou de tester avec le risque de la dégrader.
Concrètement, comment faire pour y arriver ?
On fait avec les moyens qu’on a ! Soit on a la chance d’avoir une solution agile qui inclue déjà du Machine Learning et ca se fait naturellement. Sinon, on peut faire de l’A/B Testing, en essayant d’identifier des sous-périmètres, de parfois ressortir les données du système d’approvisionnement dans un tableur pour faire des tests à part et les ré-injecter… On peut travailler sur les minimums de commande en relation avec les fournisseurs, de faire des tests sur les conditionnements, le Franco… Ce sont des axes possibles avec n’importe quel système. Evidemment lorsque le système le fait de manière native, on gagne énormément de temps et d’efficacité.