Dans l'environnement commercial compétitif actuel, la fiabilité et la fluidité de votre chaîne d'approvisionnement sont cruciales. Même des erreurs minimes peuvent se répercuter sur toute la chaîne, avec pour conséquences une baisse du chiffre d'affaires, des clients mécontents et une réputation de marque entachée de manière irréversible.
Plus que jamais, pour rester dans la course, les entreprises doivent prendre des décisions éclairées de manière rapide et précise. Dans ce domaine, l'analyse prédictive change depuis peu la donne en permettant aux organisations de gagner un avantage compétitif grâce à des décisions qui s'appuient sur des données.
Qu'est-ce que l'analyse prédictive appliquée à la chaîne d'approvisionnement ?
Appliquée à la chaîne d'approvisionnement, l'analyse prédictive consiste à utiliser l'exploration de données, l'auto-apprentissage et l'analyse statistique pour identifier des effets et des tendances dans la chaîne d'approvisionnement, dans le but de prédire les performances et résultats futurs.
L'objectif final est d'améliorer la prise de décision et la planification stratégique grâce à une meilleure compréhension de l'offre et de la demande à venir, entre autres grands facteurs qui ont une incidence sur la chaîne d'approvisionnement. Ainsi, les entreprises peuvent gérer et optimiser leurs chaînes de manière proactive, avec à la clé une réduction des coûts, une hausse de l'efficacité et une plus grande satisfaction client.
Quelles sont les différentes méthodes d'analyse prédictive ?
Le module d'analyse prédictive de Minitab comprend des méthodes propriétaires comme CART® (« Classification and Regression Trees », arbres de classification et de régression), l'algorithme de classification original Random Forests®, constitué de nombreux arbres de décision, TreeNet®, la méthodologie de boosting de gradient propre à Minitab, ou encore MARS®, un outil innovant qui automatise la création de modèles de prédiction précis pour des variables dépendantes continues et binaires.
Développée par les créateurs des techniques de modélisation fondées sur des arbres, Minitab est la seule entreprise au monde à proposer ces méthodes d'auto-apprentissage par la machine. Minitab les rend accessibles à tout le monde, pas seulement aux data scientists, quel que soit le niveau d'expertise.
Que peut apporter l'analyse prédictive à la chaîne d'approvisionnement ?
Prévision de la demande
Les prévisions consistent à anticiper le futur selon des motifs identifiés dans des ensembles de données recueillies par le passé. Il s'agit principalement de trouver un modèle mathématique adapté pour prévoir avec précision les tendances et événements à venir selon des conditions spécifiques. Les prévisions peuvent être appliquées à différentes données comme les volumes de ventes de certains produits, la demande, les variations saisonnières, etc.
L'analyse prédictive permet aux organisations de prendre des mesures avant même l'augmentation des ventes afin d'éviter les ruptures de stock. La prévision de la demande donne des informations sur les tendances à venir pour un marché afin d'aider les entreprises à planifier leur approvisionnement. Par exemple, un modèle prédictif peut aider les entreprises à estimer la demande pour leurs produits dans une région spécifique. Elles peuvent alors décider d'augmenter leur production ou de chercher des partenaires capables de fournir des unités supplémentaires aux moments où les ventes devraient augmenter.
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Optimisation d'inventaire
La gestion des stocks est un des processus les plus importants que l'analyse prédictive peut améliorer. Trop de stock peut engendrer des frais, tandis que ne pas en avoir assez peut induire un manque à gagner. Un modèle prédictif aide les organisations à maintenir le bon niveau de stock, à tout moment. En général, cela se traduit par des coûts d'investissement moindres et moins de pertes dues à une surproduction ou des ruptures de stock.
Dans le cas de la chaîne d'approvisionnement, l'analyse prédictive permet donc de déterminer le stock nécessaire selon des motifs observés dans les données historiques sur les comportements d'achat et en fonction des événements à venir comme les périodes de fêtes ou de soldes, qui se traduisent souvent par une augmentation de la demande pour certains produits.
Éviter les ruptures de stock
L'optimisation d'inventaire permet d'éviter les ruptures de stock. Si le produit voulu n'est pas disponible rapidement, les acheteurs ne tardent pas à se tourner vers d'autres distributeurs. Les ruptures de stock sont donc particulièrement redoutées des détaillants.
Analyser les données pour optimiser son stock aide à calculer le délai de livraison, autrement dit, le nombre de jours nécessaires pour qu'un article commandé soit réceptionné dans votre entrepôt. Ce délai, combiné aux données de ventes actuelles, permet d'estimer le stock de sécurité et d'alerter les détaillants quand il est temps de repasser commande.
Maintenance prédictive
Une solution d'analyse prédictive permet aux gestionnaires de chaînes d'approvisionnement de réduire les coûts opérationnels et les temps d'arrêt grâce à l'anticipation des problèmes potentiels. Les modèles prédictifs ne servent pas qu'à la planification de la production, mais peuvent aussi être utilisés pour simplifier les processus de maintenance et éviter certaines pannes coûteuses.
Les solutions prédictives de surveillance de l'équipement permettent de réduire les coûts liés aux temps d'arrêt non planifiés : les réparations sont prévues à l'avance afin d'éviter les pannes inattendues dues à des pièces trop usées, qui retardent la production et peuvent entraîner de grandes pertes.
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Planification d'itinéraires
Les solutions d'optimisation prédictive de la flotte aident les entreprises de la chaîne d'approvisionnement à trouver de nouvelles manières de combiner des indicateurs clés concernant la chaîne avec des données de différentes sources comme la localisation des véhicules, l'estimation des heures de livraison selon les distances parcourues quotidiennement, et d'autres informations pertinentes pour la planification d'itinéraires. Appliqués à la logistique, les modèles prédictifs combinent des facteurs comme le temps de trajet attendu avec des éléments propres à chaque entreprise : disponibilité de la flotte, emplois du temps des chauffeurs, marchandise, lieux de chargement, jours fériés, etc.
L'analyse prédictive peut aider les entreprises logistiques à optimiser leurs itinéraires en identifiant des segments routiers où le trafic est sujet aux ralentissements ou aux bouchons. Cela permet de mieux anticiper la durée de transport d'une certaine quantité de marchandise sur des routes spécifiques et réduit le risque de mauvaises surprises. Les modèles prédictifs aident également à voir venir les événements inattendus, comme les conditions météorologiques extrêmes qui nécessitent une modification de l'itinéraire ou du programme.
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Optimisation des coûts
Du point de vue des fabricants, l'analyse prédictive peut orienter les stratégies de tarification grâce à l'identification de prix optimaux selon les volumes de ventes constatés pour un produit commercialisé à différents prix et dans différents contextes (taux de change des devises, inflation, coûts des matières premières, etc.).
Les gestionnaires de chaînes d'approvisionnement peuvent utiliser les modèles prédictifs et l'historique des données pour créer un modèle de référence afin de prévoir avec précision ce qui va arriver si certaines conditions restent inchangées. Une promotion est-elle judicieuse ? Ou plutôt une augmentation des marges ? Les modèles prédictifs donnent aux entreprises des informations poussées sur l'impact de différents facteurs sur la décision d'achat (évolutions des prix ou campagnes promotionnelles). Les professionnels de la chaîne d'approvisionnement peuvent ainsi adapter leurs stratégies tarifaires et augmenter encore leur chiffre d'affaires.
Gestion des risques
Les entreprises utilisent l'analyse prédictive pour identifier les risques de perturbations sur la chaîne d'approvisionnement. La popularité des réseaux sociaux et l'océan de données partagées donnent lieu à de nouveaux modèles d'analyse des big data qui permettent d'atténuer les perturbations sur la chaîne d'approvisionnement. Les données issues des réseaux sociaux au sujet de grèves, d'incendies ou de faillites permettent d'anticiper les conséquences logistiques et de prendre des mesures proactives, avant la concurrence.
Sans analyse prédictive, les entreprises n'ont pas d'autre choix que de prendre des décisions commerciales fondées uniquement sur des données anciennes. Avec les modèles prédictifs, les données historiques sont combinées aux tendances observées en temps réel afin de se préparer à différents scénarios et d'identifier des solutions possibles. Les entreprises savent ainsi comment réagir face aux retards de livraison, aux flambées des frais d'expédition ou encore aux capacités de transport limitées.
Satisfaction client
Les modèles prédictifs donnent de précieuses informations sur les comportements de la clientèle et peuvent donc améliorer son expérience. Ils sont capables d'identifier les prochains produits que les clients sont susceptibles d'acheter, et les situations à fort risque d'annulation d'achat ou de retour de produit. Les algorithmes de l'analyse prédictive identifient dans les données client des motifs et tendances pour chaque persona d'acheteur, et permettent ainsi aux entreprises de recommander des produits ou de proposer des tarifs personnalisés.
L'analyse prédictive peut aussi servir à identifier des segments de clientèle et aider à adapter à différentes demandes les réseaux de la chaîne d'approvisionnement et les prix des produits, ou à mettre sur le marché de nouveaux produits qui pourraient plaire à certains types d'acheteurs.
Amélioration de la qualité
L'analyse prédictive est capable de repérer des effets et des tendances dans des processus industriels afin de permettre aux fabricants d'anticiper les problèmes de qualité et de les éviter. Pour cela, elle analyse des données de différentes sources : lectures de capteurs, journaux de machines, inspections du contrôle qualité, etc. Grâce à des algorithmes d'Intelligence Aartificielle et de machine learning en particulier, les fabricants peuvent détecter dans les données des effets et anomalies symptomatiques de problèmes de qualité à venir, et prendre les mesures préventives nécessaires.
Il est ainsi possible de diminuer significativement la quantité de marchandise défectueuse et d'élever les standards de qualité de toute la chaîne de production pour une satisfaction et une fidélité client améliorées. Par ailleurs, en repérant et en réglant les problèmes de qualité suffisamment tôt dans le processus de fabrication, les industriels peuvent éviter les pertes de temps et d'argent dues au gaspillage.
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Tirez parti de la puissance de l'analyse prédictive avec Minitab
Si une chose différencie les organisations, c'est bien leur capacité à prévoir avec précision les exigences à venir. Qu'il s'agisse des ventes du lendemain ou de quelque chose de plus complexe comme le cycle de vie d'un produit, les organisations qui s'aident de l'analyse prédictive partent avec une longueur d'avance.
Les études Gartner montrent que les entreprises qui utilisent des modèles prédictifs pour leur chaîne d'approvisionnement peuvent réduire leur stock de 20 à 30 % grâce à des prévisions de la demande plus précises.
Grâce au logiciel puissant de Minitab, prenez facilement des décisions fondées sur les données et sur l'analyse prédictive. Flexible et facile d'utilisation, notre logiciel leader du marché vous aide à découvrir des informations clés pour optimiser l'ensemble de votre chaîne d'approvisionnement, et à prévoir et améliorer vos résultats.
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