À quoi ressemblera la chaîne d’approvisionnement du futur?

Outre la possibilité de suivre le progrès, les futures réglementations en matière de développement durable exigent une meilleure connaissance des indicateurs clés tout au long de la chaîne de valeur. Les organisations axées sur les données sont mieux placées pour faire évoluer leurs écosystèmes vers plus d’agilité et de flexibilité, deux qualités essentielles pour gérer les pressions extrêmes d’un environnement caractérisé par la volatilité, l’incertitude, la complexité et l’ambiguïté. Il s’agit également d’une condition préalable pour transformer les données en perspectives pragmatiques grâce à l’analyse prédictive et à la planification de scénarios en temps réel.

Bien que 42 % des hauts dirigeants attribuent à leur chaîne d’approvisionnement une note de préparation « élevée » pour la sécurité, ils ne sont que 19 % à le faire pour la carboneutralité et les initiatives ESG. Étant donné l’importance de la durabilité pour la création de valeur future, il n’est pas surprenant que moins de 15 % des hauts dirigeants estiment que leurs chaînes d’approvisionnement sont prêtes pour l’avenir.

Les principaux ICP de la chaîne d’approvisionnement sont le cycle d’exploitation, la satisfaction de la clientèle et la rotation des stocks. Ces ICP sont motivés par la nécessité de réaliser des rotations rapides avec des offres de services de haute qualité en réduisant le capital utilisé et les émissions de gaz à effet de serre (GES). Cependant, l’efficacité opérationnelle, l’alignement organisationnel, la complexité des canaux de distribution et l’intégration des émissions de GES dans les critères décisionnels sont autant de défis à relever. Avec autant de pièces mobiles, d’unités d’affaires, d’entrées et de sorties, l’utilisation de jumeaux numériques de la chaîne d’approvisionnement pour garantir une vision connectée et globale de la chaîne d’approvisionnement – des matières premières aux utilisateurs finaux – est primordiale.

Les entreprises manufacturières explorent l’utilisation responsable de l’IA pour les prévisions, la gestion des stocks et la mise en œuvre de processus décisionnels basés sur des données à l’aide de jumeaux numériques dotés de capacités de simulation. L’IA peut aider à prédire les défaillances potentielles et les risques, en plus de recommander des plans d’action pour leur atténuation. De plus, équiper les processus de vente et d’exploitation d’une tour de contrôle de la chaîne d’approvisionnement (un moteur en temps réel doté de capacités d’IA et de simulation) est une priorité. L’avancement de ces initiatives, soutenu par des systèmes de gestion des connaissances pour le personnel de la chaîne d’approvisionnement, est essentiel pour garantir une performance durable. Une fois qu’elles auront atteint ce niveau de maturité technologique, les entreprises manufacturières pourront commencer à automatiser certaines décisions relatives à la chaîne d’approvisionnement, de sorte que leurs équipes puissent se concentrer sur des décisions à plus forte valeur ajoutée.