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Data, IA, robotisation : ces innovations essentielles de la supply chain 4.0

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Data, IA, robotisation : ces innovations essentielles de la supply chain 4.0

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Dans un monde où les innovations technologiques s’accélèrent, les entreprises revoient leurs stratégies à tous les niveaux, notamment celui de la logistique. La pandémie a révélé certaines lacunes, en effet 85% des dirigeants ont rencontré des problèmes de technologies numériques inefficaces dans leur chaîne d’approvisionnement. Ainsi, la supply chain 4.0 est un nouveau paradigme qui concilie rapidité, flexibilité, granularité et efficacité.  Voir le replay vidéo
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Quatre tendances se démarquent au niveau de la supply chain 4.0 : 

  1. La planification & le monitoring 
  2. La gestion intelligente des flux physiques 
  3. L’agilité
  4. Un nouvel écosystème de collaboration

Comment allier l’omnicanalité, la rentabilité et l’impact environnemental dans la supply chain de demain ?

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Ekimetrics X Saint-Gobain : la prédiction de la demande avec Demand Forecasting boosted by AI

La distribution chez Saint-Gobain, en France particulièrement, c’est 2 000 points de vente, plus d’un million de produits vendus avec une complexité autour de la logistique qui peut être régionale, nationale ou en agence. En conséquence, Saint-Gobain Distribution fait face à différents enjeux autour de la supply chain en termes d’optimisation, notamment dans le sujet de prédiction de la demande. Quant à Ekimetrics, il s’agit du leader de la datascience appliquée au business et de l’excellence opérationnelle. Laurent Félix, Partner chez Ekimetrics, nous présente le projet Demand Forecasting boosted by AI mis en place chez Saint-Gobain Distribution. 

La supply chain est soumise à de fortes tensions : 

  • Boom du e-commerce
  • Pénurie de certains matériaux
  • Capacité limitée de certains acteurs de production

Pour ces trois raisons, il faut avoir une meilleure capacité à prédire la demande grâce notamment à la data science.

La solution de Demand Forecasting développée à l’aide d’Ekimetrics a permis à Saint-Gobain de réduire à moins de 10% son taux d’erreur absolu sur la prédiction des commandes.

- Laurent Félix, Partner (Ekimetrics)

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En temps de crise, les demandes sont imprévisibles. Toutefois, la crise qui perdure depuis plus d’un an a permis aux modèles prédictifs d’être alimentés avec un bon nombre de données. “L’objectif à long terme est de pouvoir faire grandir, stabiliser et rendre plus utile cet algorithme de prédiction en place depuis cet hiver auprès des bases logistiques”, nous explique Benoît Le Petit, Head of Data (Saint-Gobain)

L’avenir de l’entrepôt et de la transformation de la supply chain

À l’occasion de ce HUBTALK, Rémi Coolen, Business Solution Director (Manhattan Associates), leader de l’édition WMS, logiciel de gestion d’entrepôt, au niveau mondial et Philippe-Pierre Dornier, Professeur ESSEC & Président Newton Vaureal Consulting (ESSEC) présentent leur vision sur le devenir de l’entrepôt et leur modèle de pilotage. Leur ambition est la future publication d’un livre blanc qui porte sur le pilotage 4.0 des WMS. 

Parmi les grandes tendances de transformation de la Supply Chain : 

  • L’évolution du statut de l’entrepôt d’un lieu d’opération à un lieu et outil stratégique
  • L’omnicanalité avec la diversification du flux d’organisation de la livraison 
  • L’optimisation en temps réel pour mesurer et deviner la performance future et le temps de traitement nécessaire des commandes
  • La multiplication des process test & learning 
  • L’intégration du MCO (maintien en condition opérationnelle) 
  • L’intégration de la RSE

Un des effets de la transformation du modèle d’entrepôt que l’on connaît actuellement est la déconsolidation des entrepôts et la multiplication des formats. A ce jour, nous ne pouvons pas envisager un modèle unique et constant. Pour livrer le client final, il y a un fort besoin d’agilité : la supply chain doit être résiliente et l’entrepôt doit se réiventer quotidiennement. L’émergence de solutions mécanisées, pour tout ou partie des flux peut modifier l’usage que peut avoir l’entrepôt. Nous le voyons avec la montée en puissance de l’automatisation, de la robotisation… Ces activités diverses ont tendance à quitter les grands entrepôts pour se répartir sur les plus petites activités. 

Selon Philippe-Pierre Dornier, Professeur ESSEC & Président Newton Vaureal Consulting (ESSEC), “le système de pilotage WMS doit être celui qui supporte l’innovation dans les entrepôts et doit être mis en place avec des test & learn, plus ouvert vers l’extérieur.”

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Système U X Dataiku : le forecasting des ventes pour optimiser la gestion de stock

Chaque année, Système U réalise des campagnes promotionnelles, que ce soit en envoyant des catalogues par mail ou par boîte aux lettres (400 catalogues différents sur 18 mois). Ces derniers permettent aux clients d’acheter en magasin à prix réduit. Au niveau de la supply chain, les magasins reçoivent les catalogues 4 à 6 mois à l’avance et le magasin passe des commandes avec des quantités précises pour ne pas générer de sur-stocks ou de ruptures. 

Avec l’aide de Dataiku, Système U a mis en place un modèle d’aide à la prise de décision pour aider les équipes à anticiper les ventes, tout en leur laissant l’autonomie de la décision.

- Clément Proust, Chef de projet, Référent IA (Système U)

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Plusieurs facteurs sont ainsi pris en compte : 

  • les historiques produits, 
  • les catalogues, 
  • des indicateurs liés au magasin (géographie et saisons pour être le plus juste possible).

Pour tester la solution de forecasting de Dataiku, système U a choisi d’agir sur 1200 points de vente d’ici fin juin sur les produits frais ELDPH (Epicerie, Liquide, Droguerie, Parfumerie et Hygiène) qui ont une volumétrie suffisante pour effectuer des prévisions. Actuellement, le projet se fait en phase de tests sur 18 magasins qui se servent des prédictions pendant 2 mois.

Deux types de modèles différents existent : un pour les produits frais avec une Date Limite de Consommation (DLC) et un autre pour les produits DPH (Droguerie Parfumerie Hygiène). Pour chaque type de produits, nous retrouvons 3 modèles : 

  • Regarder l’historique du produit au niveau des promotions.
  • S’il n’y a pas d’historique, regarder celui d’un produit de la même famille.
  • Sinon, il faut regarder l’historique de vente permanente du produit.

CDiscount détecte et favorise l’émergence des solutions innovantes

CLogistics, filiale de CDiscount leader du e-commerce en France, était représentée par James Rebours, Director of development, performance and innovation of the supply chain, lors de ce HUBTALK pour partager l’élément de détection pour faire émerger les solutions innovantes.

Pour accompagner la R&D, il est important d’avoir un programme d’innovation, qui consiste pour CLogistics à : 

  • Élargir son écosystème avec de nouvelles relations 
  • Innover pour répondre à des besoins clairs : les conditions de travail au sein des entrepôts, les enjeux environnementaux et sociétaux...
  • Avoir des outils : faire marcher un besoin et une solution, codesigner des solutions pour transformer un concept en produit et créer des dynamiques (décarboner des supply chain…)

Dans les entrepôts, Cdiscount a lancé 3 innovations : 

  • Dans le picking Good to Men pour optimiser les délais avec des robots Exotec pour multiplier la capacité de stockage et la productivité par 5
  • NoMagic : bras articulé doté d’IA qui apprend à prendre des produits.  Aujourd’hui, NoMagic a atteint la cadence d’un opérateur et continue à progresser
  • Machine 3D pour faire des emballages sur mesure et réduire le volume des colis : 30% de réduction de vide. Impact vertueux pour le client et moins de casse.

James Rebours nous partage un exemple concret de leur engagement RSE avec Agrikolis. Ils ont créé un maillage de réseau dans les zones rurales, qui permet aux agriculteurs d’avoir des compléments de revenus avec des clients dont l'expérience d'achat est meilleure. En effet, ces derniers se rendent directement chez l’agriculteur le plus proche. 

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