Le Big Data face aux défis de la logistiques 4.0

29 mai 2019

Suite à l’essor du Big Data dans le monde de la logistique il y a quelques années, les professionnels se sont rendus compte du potentiel de l'analyse des données pour l’optimisation des différentes étapes de la Supply Chain. Derrière chaque mouvement, chaque marchandise ou chaque système, des bits d'informations peuvent être collectés, stockés et exploités afin de tirer des conclusions qui permettent d'automatiser des processus ou de dresser des prévisions annuelles.

Le Big Data joue un rôle important pour la gestion d’entrepôt dans le cadre de la logistique et des talents 4.0. Mais où trouver les données adéquates pour comprendre le fonctionnement de la chaîne logistique ? Quels sont les champs d’application du Big Data en Supply Chain ? Nos professionnels répondent à toutes vos questions.

Quelles données devez-vous étudier pour optimiser votre Supply Chain ?

Le Big Data regroupe toutes les données qu'il est impossible d'analyser avec des méthodes traditionnelles, y compris les données structurées et non structurées :

  • Les données structurées sont celles que l'entreprise a déjà collectées ou qu’elle a la possibilité de collecter ; elles sont parfaitement organisées et prêtes à être exploitées.
  • Les données non structurées sont des informations dispersées et hétérogènes qui doivent être nettoyées et normalisées pour être interprétées.

Ces dernières sont extraites à partir de sources de données diverses et sont mises à disposition du responsable logistique ou de la Supply Chain d’une entreprise.

Les sources du Big Data en Supply Chain

  • Les systèmes d'exploitation traditionnels : ils vous fournissent des indices d’analyse importants pour la logistique de votre entreprise, tels que la durée de votre processus de préparation de commandes et de vos livraisons, ainsi que votre pourcentage de réussite à la première tentative.
  • L’activité de la flotte de transport : grâce à des capteurs et aux systèmes de géolocalisation, vous pouvez contrôler les allers-retours de vos véhicules, leurs itinéraires et leur consommation de carburant.
  • La météo et les informations trafic : les organismes publics et privés émettent ponctuellement des avertissements précis et opportuns concernant la météo ou l'état de la circulation routière.
  • Les prévisions budgétaires : toutes ces informations sont utiles, qu’il s’agisse de données générales, mondiales, nationales, ou bien des estimations comptables de votre société.
  • Le comportement de l'utilisateur en ligne : le nombre de visiteurs sur le site web de votre entreprise, leur parcours de navigation, vos produits les mieux référencés sur internet et les plus demandés sur votre boutique en ligne, etc. Tous ces élément valent de l’or pour le data mining, et ce notamment en logistique e-commerce.
  • Les alertes de rupture de stock dans les points de vente : si vous recevez des notifications lorsque les produits de vos fournisseurs sont sur le point d’être épuisés, cela vous permet de mieux planifier vos commandes tout en tenant compte de votre lead time.

Les champs d’application du Big Data en logistique 4.0

Si vous utilisez ce que nous appelons le « le data mining », la fouille de données, pour analyser l’important volume d'informations que nous venons de mentionner, vous réussirez à mettre en place des stratégies pour optimiser les branches de votre logistique suivantes :

1. Le contrôle des stocks

Afin d’améliorer votre gestion des stocks, nous vous recommandons d’installer un logiciel WMS dans votre centre. En effet, un outil informatique tel qu’Easy WMS tire profit du potentiel du Big Data en stockant des données importantes concernant les flux de matières de l'entrepôt et, en fonction de celles-ci, optimise l’emplacement des marchandises et augmente la rentabilité des stocks.

Le WMS aide l’entrepôt à garder le contrôle des stocks en temps réel.
Le WMS aide l’entrepôt à garder le contrôle des stocks en temps réel.

2. Le service client

Grâce à l’union du Big Data et des données fournies par votre logiciel CRM, vous pourrez anticiper les besoins de vos clients et, en fonction de leur historique de consommation, détecter d'éventuelles erreurs de transaction antérieures ou bien, des problèmes de gestion de votre centre ou du transport. De plus, vous pourrez choisir d’utiliser ces informations pour offrir un service personnalisé à vos clients au sein même de votre centre (exemple : emballer les commandes avec des emballages spéciaux).

3. L'entretien préventif

Le Big Data en logistique 4.0 permet d'assurer le bon fonctionnement des machines et des systèmes automatisés, d’éviter les pannes et les interruptions d’activité grâce à une maintenance préventive programmée.

4. L’ajustement des flux de distribution et des itinéraires de transport

Lors de la collecte et de l’analyse des données du processus de distribution, se produit ce que nous appelons « le machine learning », l’apprentissage automatique. Les logiciels de gestion de flotte par exemple, apprennent et créent ainsi des itinéraires plus rapides, plus simples et optimisés pour la livraison des produits. Il en va de même pour le logiciel WMS, qui évalue et analyse l'historique des stocks de l’entrepôt afin de mieux gérer l’adressage des articles.

Le Big Data : la clé du stockage banalisé

Le Big Data intervient lors de la méthode d’affectation des marchandises du stockage banalisé. Dans ce contexte, tous les processus sont automatisés et c'est un logiciel de gestion d’entrepôt tel qu’Easy WMS qui détermine l’emplacement des marchandises à un instant t.

Les principaux avantages du stockage banalisé sont sa polyvalence et sa capacité d’adaptation aux variations de la demande et des stocks. Avec cette technique, le WMS collecte et traite en permanence des données, ce qui permet d’automatiser les processus de l’entreprise. De cette manière, les opérateurs suivent simplement les instructions qu’ils reçoivent et placent les produits au bon endroit.

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