Analyse prédictive et supply chain 4.0 : ce que vous devez savoir

De la transformation digitale à l’Internet des objets (IoT), le monde de l’industrie a connu des bouleversements majeurs depuis 2010. L’arrivée de la supply chain 4.0 compte parmi les changements notables. Fruit de l’intégration des dernières innovations techniques au cœur du processus d’approvisionnement, elle permet tout à la fois de réduire les coûts, d‘améliorer la productivité et d’optimiser les performances des entreprises. En fonctionnant de pair avec l’analyse prédictive, elle participe également à l’anticipation et la prévision des évolutions futures.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

Aussi connue sous le nom de logique prédictive, l’analyse prédictive est une technique qui mêle analyse et statistique. Par l’étude des données historiques et présentes, elle offre la possibilité aux entreprises d’imaginer l’avenir. L’analyse prédictive permet notamment d’anticiper les risques, les nouvelles tendances et de s’adapter en conséquence.

Les modèles prédictifs résultant de la logique prédictive sont élaborés à partir d’algorithmes basés sur l’exploration des données (ou data mining). S’ils ne sont en aucun cas des dispositifs infaillibles, les systèmes de prédiction constituent des outils précieux qui s’intègrent parfaitement à la supply chain 4.0.

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Faciliter la prise de décision et anticiper le futur grâce à l’analyse prédictive

À l’origine, la supply chain fonctionne avec des organisations séquentielles et linéaires. L’irruption des nouvelles technologies et de l’industrie 4.0 a changé la donne. Des fournisseurs aux clients, tous les acteurs de la chaîne d’approvisionnement évoluent dorénavant dans un univers de plus en plus interconnecté, où le dynamisme et l’agilité sont de mise.

Tout comme la maintenance industrielle, la supply chain est aujourd’hui confrontée à un changement de paradigme. La place croissante des nouvelles technologies et des systèmes Big Data ont contribué à l’émergence de la notion de « prévisionnel » au sein de la chaîne d’approvisionnement.

De cette manière, les besoins sont anticipés avec efficacité et la prise de décision simplifiée. Les opérations sont également déterminées en temps réel et non plus selon un planning préétabli.

Les champs d’application du big data et de l’analyse prédictive en supply chain 4.0

Une meilleure traçabilité des produits, une réduction des coûts, ou encore des performances accrues constituent autant d’enjeux auxquels doivent faire face les acteurs de l’ensemble des secteurs industriels.

Basée sur les innovations technologiques, la supply chain 4.0 dans la chaîne d’approvisionnement aide à prendre les bonnes décisions au bon moment. Appliquée à la supply chain, le big data et l’analyse prédictive permettent notamment :

  • de mieux contrôler les stocks et les réseaux de transport ;
  • d’améliorer le service client ;
  • de réaliser des entretiens préventifs ;
  • d’ajuster les flux de distribution.

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