Pourquoi des prévisions fiables sont indispensables pour les partenaires de la chaîne d'approvisionnement

Republié par Platon

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À une époque où les marges sont serrées et où la volatilité économique est implacable, la capacité de planifier avec précision est inestimable pour les fournisseurs et les distributeurs. Lorsque les partenaires de la chaîne d'approvisionnement sont en mesure de suivre rigoureusement les performances et d'utiliser ces données pour prendre des décisions éclairées sur les tendances et les opportunités du marché, ils évitent les erreurs coûteuses, améliorent l'efficacité et acquièrent un avantage concurrentiel à long terme.

Les partenaires de la chaîne d'approvisionnement n'ont jamais eu autant accès aux outils de collecte et d'analyse de données qu'aujourd'hui, mais beaucoup ne tirent pas pleinement parti de ces ressources. Le secteur de la chaîne d'approvisionnement a été lent à se numériser, ce qui a laissé de nombreux fournisseurs et distributeurs avec des méthodes désuètes pour établir et suivre les objectifs commerciaux, gérer les remises et les prévisions.

Les chaînes d'approvisionnement doivent construire leurs plates-formes de collecte et d'analyse de données autour d'où elles sont allées, où elles veulent aller et comment elles vont y arriver. Ces étapes garantiront que les dirigeants ont une visibilité sur les performances et les obstacles passés, ainsi qu'un cadre pour formuler des objectifs financiers, une stratégie de remise efficace et des mesures de réussite.

Sachez où vous avez été

Il existe de nombreuses sources de données historiques sur la chaîne d'approvisionnement : la demande de produits, les dépenses précédentes, la satisfaction des clients, les délais de livraison et de transit et la saisonnalité, pour n'en nommer que quelques-unes. Pour collecter et analyser ces données, il est nécessaire de se concentrer sur la visibilité sur la plus grande partie possible de la chaîne d'approvisionnement. Selon un McKinsey de 2022 enquête des leaders de la chaîne d'approvisionnement, plus des deux tiers ont «mis en place des tableaux de bord numériques pour une visibilité de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement», et les entreprises qui l'ont fait étaient deux fois plus susceptibles d'avoir évité les perturbations au début de cette année.

La gestion de la chaîne d'approvisionnement est intrinsèquement gourmande en données, composée de nombreuses pièces mobiles qui doivent être synchronisées. C'est d'autant plus important en période de turbulences économiques. Il est également difficile de mettre en œuvre une stratégie de remise si les partenaires de la chaîne d'approvisionnement ne partagent pas l'accès aux données historiques montrant comment des produits spécifiques se vendent, à quoi ressemble la demande dans différents segments de marché et comment le volume fluctue.

Vous ne pouvez pas planifier l'avenir si vous êtes mal informé ou mal informé sur le passé. C'est pourquoi les responsables de la chaîne d'approvisionnement doivent donner la priorité à la collecte de données en cours tout en utilisant les informations qu'ils ont déjà recueillies pour les prévisions, les négociations de rabais et d'autres fonctions critiques.

Vous savez où vous voulez aller

Quelle que soit la quantité de données dont vous disposez, cela ne servira à rien s'il ne produit pas d'informations qui génèrent des avantages. La visibilité de bout en bout ne consiste pas seulement à gérer les crises au fur et à mesure qu'elles surviennent et à en atténuer les coûts ; il s'agit de prendre des décisions basées sur les données qui façonneront et exécuteront la stratégie commerciale globale. Ces données aideront à formuler des objectifs concrets informés par les avantages et les contraintes du monde réel. Un objectif n'a pas de sens s'il est impossible à atteindre ou si modeste qu'il ne stimule pas l'innovation et la productivité.

Les technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique auront un impact significatif sur la gestion de la chaîne d'approvisionnement, en particulier en ce qui concerne la prise de décision basée sur les données. Un Gartner récent enquête ont constaté que 78 % des responsables de la chaîne d'approvisionnement pensent que l'augmentation de l'apprentissage automatique fera partie intégrante de la planification et de la modélisation de scénarios, tandis que près des trois quarts s'attendent à ce qu'il soit utilisé pour l'intelligence du marché et les prévisions. Les responsables de la chaîne d'approvisionnement s'attendent à ce que la technologie joue un rôle crucial dans la visibilité et la planification à plus grande échelle — 90% affirment que la technologie de visibilité est une priorité élevée, tandis que 69 % disent la même chose à propos de l'analyse prédictive.

Les responsables de la chaîne d'approvisionnement ont également besoin de données en temps réel pour déterminer s'ils sont sur la bonne voie pour atteindre leurs objectifs. Il sera beaucoup plus facile pour les fournisseurs et les distributeurs de s'adapter rapidement à l'évolution des circonstances s'ils ont une vision claire des objectifs qu'ils poursuivent et des mesures qu'ils utilisent pour évaluer les progrès.

Savoir comment s'y rendre

Pour les chaînes d'approvisionnement d'aujourd'hui, la collecte de données et les prévisions doivent être collaboratives. Les partenaires doivent toujours être alignés sur les objectifs et les mesures, et doivent avoir accès à une plateforme numérique centralisée pour maintenir la transparence et faciliter la coopération. Lorsque les fournisseurs et les distributeurs négocient et fondent leurs décisions sur une seule source de vérité, la probabilité d'un différend diminue considérablement et les relations qui ont souffert des perturbations de la chaîne d'approvisionnement mondiale deviennent plus durables.

Les remises offrent un filet de sécurité aux distributeurs en fournissant des injections supplémentaires de liquidités en fonction des achats et des ventes qu'ils effectuent, et il est essentiel de savoir quand cet argent arrivera et à combien s'attendre. De même, les fabricants utilisent les prévisions non seulement pour s'assurer qu'ils contrôlent les exigences de production, mais aussi pour suivre le montant qu'ils doivent afin de ne pas se retrouver à court de liquidités à un moment critique. Les fournisseurs et les distributeurs ne disposeront pas de ces informations s'ils ne développent pas l'infrastructure numérique nécessaire pour collecter et interpréter les données, les partager avec toutes les parties prenantes concernées et les convertir en informations utilisables.

De l'identification des tendances à l'élaboration d'objectifs commerciaux et à la mise en œuvre d'une stratégie de rabais, la prévision basée sur les données devient de plus en plus essentielle dans le secteur de la chaîne d'approvisionnement. Les entreprises qui investissent maintenant dans les prévisions ne seront pas seulement en position de force pour faire face aux turbulences économiques en 2023. Elles établiront également des relations plus solides avec leurs partenaires, limiteront leurs risques et découvriront de nouvelles opportunités commerciales.

Nick Rose est directeur financier chez Activer.