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restaurant : mix produits, climat, demande des clients, confi guration… Des modèles de simula- tion exploitent ces volumes de données et per- mettent de les analyser ¼ h par ¼ h, afi n de savoir par exemple à quel moment il convient d’ajouter du personnel et à quel endroit. Les modèles prédictifs peuvent également être utilisés pour réduire les risques de rupture brutale sur des infrastructures, prolonger leur durée de vie ou encore adapter la fréquence et le processus de maintenance des équipe- ments. Un exploitant ferroviaire annonce qu’il va accroître de 30 à 40 % la durée de vie de ses infrastructures et réduire de 20 à 30 % ses besoins de maintenance en travaillant sur des analyses prédictives utilisant toutes les infor- mations issues de l’exploitation du réseau via des capteurs, l’IoT (« Internet of Things ») ou les datawarehouses.


Une opportunité pour les Directeurs Supply Chain : piloter la mise en œuvre de ces révolutions


Face à l’émergence de ces nouvelles technolo- gies prédictives qui vont transformer en pro- fondeur les processus d’anticipation, de prévi-


sions et de planifi cation, les Directeurs Supply Chain doivent se positionner comme force de proposition. En ont-ils conscience ? Dans une étude conduite par Mews Partners en 2017, sur 100 Directeurs Supply Chain, seulement 35 % ont envisagé ou envisagent des POC dans le domaine de l’analyse prédictive. La fonction Supply Chain doit prendre ces sujets en main, en se coordonnant avec les DSI pour trouver les bonnes compétences tech- niques et de modélisation à mobiliser, avec les Directions commerciales pour les sensibiliser aux nouveaux enjeux pour la performance de leur fonction et avec les Directions industrielles pour préparer avec elles des chantiers de fl exi- bilisation des outils de production. En conclusion, la fonction Supply Chain a devant elle une belle opportunité de révolu- tionner les pratiques existantes et de contribuer ainsi aux développements des ventes, du ser- vice et du BFR. Mais il va falloir s’adapter à ces nouveaux modèles car ils ne s’appuient plus sur la défi nition de processus centraux avec des cycles hebdo ou mensuels mais sur des ana- lyses de données « puissantes » qui facilitent la prise de décision locale et temps réel. 


MAI 2017 - SUPPLY CHAIN MAGAZINE  N°114


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