L’analyse de données dans la logistique : un tournant pour les entreprises

L'analyse de données a bien changé depuis ses débuts. De simple outil descriptif, elle est devenue une force révolutionnaire pour les entreprises, particulièrement dans le secteur de la logistique.

Chaque jour, le monde de la logistique produit une quantité considérable de données, de la gestion des entrepôts aux livraisons aux clients finaux. Pour autant, seules les entreprises équipées des outils nécessaires pour collecter et analyser ces données peuvent réellement faire la différence sur la concurrence.

Dans cet article, nous nous intéresserons à l'impact de l'analyse de données dans la logistique et tenterons de comprendre comment les entreprises stimulent leur innovation et leur prise de décision grâce à son potentiel transformateur.

C’est quoi exactement l'analyse de données ?

L'analyse de données est un processus qui consiste à extraire et analyser de vastes jeux de données (ou datasets) afin de recueillir des informations et ainsi dégager des modèles à l'aide de méthodes statistiques, mathématiques, d'économétrie, de simulations, ainsi que de techniques d'optimisation. Elle aide les entreprises à résoudre des problèmes complexes, améliore leur prise de décision et leur permet d’anticiper les tendances.

L'évolution de l'analyse de données

Dans le passé, les entreprises s’appuyaient sur l'analyse descriptive pour obtenir des informations sur leurs performances historiques. Aujourd’hui, grâce aux progrès technologiques, des formes d'analyse plus sophistiquées ont émergé, comme les analyses prédictive et prescriptive, toutes deux considérablement optimisées par l'intégration de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.

Comment les stratégies data-driven influencent-elles l'industrie de la logistique ?

Dans le secteur de la logistique, l'impact de l'analyse de données est immense, notamment parce que la gestion de la chaîne d'approvisionnement logistique doit faire face à d'importants défis quotidiens qui peuvent facilement entraîner des dysfonctionnements et des pertes inutiles, tels que des retards logistiques, des déséquilibres dans les niveaux de stock, des mauvais itinéraires d'expédition, des requêtes fluctuantes de la part des clients ou des augmentations en matière de coûts, pour n'en mentionner que quelques-uns. Rapidité, adaptabilité et précision sont donc cruciales pour prospérer dans ce secteur. Imaginez s'il existait un moyen de décoder les aspects imprévisibles de la logistique et de les rendre plus manœuvrables.

L'analyse de données, c’est exactement cela ! En intégrant le Big Data Business Analytics (BDBA) et l'analyse avancée de données dans leurs stratégies logistiques et de chaîne d'approvisionnement, les entreprises tendent à devenir plus flexibles et transparentes, mais aussi plus coordonnées dans leurs opérations.

Prenons un exemple ; les clients sont probablement peu nombreux à s'intéresser à l’itinéraire parcouru par leurs lunettes alors que les experts en logistique qui travaillent avec le vendeur de lunettes doivent suivre chaque étape méticuleusement. Ainsi, l'exploitation des données rend le processus plus rapide et plus précis. En examinant les ventes, les détaillants peuvent anticiper les tendances de leur secteur et prédire les fluctuations de la demande. Cette stratégie connue sous le nom de prévision de la demande garantit que les matériaux, les produits et les opérations de distribution sont parfaitement alignés sur la demande du marché, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle et la satisfaction client.

En résumé, grâce à l'analyse de données, les entreprises peuvent prendre des décisions complexes en termes d'approvisionnement, de conception des réseaux de chaîne d'approvisionnement, d’opérations logistiques quotidiennes, de planification de la demande, d'ordonnancement et de gestion des stocks.

4 Types d'analyse de données

Dans la logistique et la gestion de la chaîne d'approvisionnement, il existe différents types d'analyse de données à prendre en considération.

L’analyse descriptive

L'analyse descriptive utilise des données pour décrire les tendances et les relations, par exemple la performance de la chaîne d'approvisionnement ou les niveaux de stock dans un entrepôt. L'analyse descriptive permet aux entreprises d'obtenir des informations logistiques précieuses sur les différents aspects de la chaîne d'approvisionnement ainsi que sur sa performance.

L’analyse diagnostique

L'analyse diagnostique utilise des données pour identifier un problème dans la chaîne d'approvisionnement qui pourrait être la cause de retards de livraisons ou de ventes manquées.

L’analyse prédictive

Par le biais de l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive utilise des données pour prédire des événements futurs, comme la demande du marché ou de potentiels dysfonctionnements. C’est un outil essentiel pour se préparer aux fluctuations de la demande saisonnière et prendre des décisions rapides de réapprovisionnement des stocks.

L’analyse prescriptive

L'analyse prescriptive utilise des données pour recommander une marche à suivre, comme le meilleur itinéraire pour un livreur ou les niveaux de stock optimaux à maintenir.

Avantages de l'analyse de données dans le transport et la logistique

Meilleure gestion des stocks

La gestion précise et efficace des stocks est l'un des défis majeurs auxquels font face les détaillants. Sur-stockage et sous-stockage, aussi courants qu’incommodants, sont les principales causes de ventes perdues et de coûts de stockage excessifs. Dans ce contexte, l'analyse de données est donc un puissant outil, permettant aux entreprises de tirer parti des données historiques de vente et de prédire la demande du marché. Un défi de gestion devient alors une opportunité puisque les entreprises peuvent ajuster les niveaux de stock de manière proactive ou commander la bonne quantité de marchandise à l'avance, améliorant ainsi les stratégies marketing (et de ventes !), la gestion des ressources et leur efficacité opérationnelle.

Réduction des coûts opérationnels

Les données peuvent mettre en évidence les inefficacités dans la chaîne d'approvisionnement, telles que les retards de commande ou les sur-stockages. Elles permettent ainsi d’identifier les domaines où la performance est faible et pour lesquels l’automatisation ou l’amélioration des processus pourraient réduire les coûts ou augmenter la rapidité, ouvrant ainsi la voie à des avantages stratégiques et de nouvelles opportunités de croissance.

Meilleure gestion des risques et identification des opportunités

Identifier les risques et les opportunités avant qu'ils ne se présentent n’a rien de magique ! Il suffit d’interpréter les données. L'analyse des données appliquée au secteur de la logistique permet une planification à long terme et une anticipation des événements. Par exemple, les données permettent de mieux identifier les éléments de la chaîne d'approvisionnement dont la performance doit être améliorée. En d'autres termes, elles peuvent atténuer le risque qu'ils ne se transforment en dysfonctionnement réels, en permettant aux entreprises de préparer un plan B à l'avance. Et c’est pareil pour les opportunités ! Les données peuvent révéler des tendances qui ne sont pas encore perceptibles, donnant ainsi aux marques l’occasion d'introduire des produits avant la concurrence.

Données en temps réel pour une visibilité accrue

Transparence et visibilité à 360 degrés sur tous les processus de la chaîne d'approvisionnement sont les pierres angulaires pour des opérations logistiques réussies. De défi qui semblait insurmontable par le passé, c'est maintenant devenu une réalité bénéfique. Grâce aux informations en temps réel qui facilitent le suivi et la gestion des processus, les détaillants ont un accès instantané à des données critiques leur permettant d’anticiper les dysfonctionnements, optimiser les opérations et garantir des opérations logistiques plus efficaces et flexibles. Cela bénéficie à la fois à l'entreprise et aux clients !

L'analyse de données, moteur d’une logistique durable

L'analyse de données joue également un rôle fondamental pour rendre le secteur de la logistique plus durable. Elle permet par exemple d'optimiser les itinéraires de transport. Cela se traduit par des délais de livraison plus courts et une baisse des ressources nécessaires, réduisant ainsi considérablement l'impact environnemental des opérations logistiques.

L'avenir de l'analyse de données dans la logistique

Plus l’analyse de données logistique et de la chaîne d'approvisionnement d’une entreprise est efficace, plus elle aura les clés pour aborder l'avenir. Sa stabilité et sa pérennité à long terme n’en seront d’ailleurs que renforcées.

Les cinq C de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement

Pour que les chaînes d'approvisionnement survivent sur le marché actuel et soient la source d’analyses efficaces, elles doivent passer par une transformation digitale profonde, conforme aux cinq C, selon Simon Ellis. Pour optimiser la chaîne d'approvisionnement, cette dernière doit être connectée, consciente des cybermenaces, cognitivement activée et complète. Voici la signification des cinq C en détail.

Connectée

La chaîne d'approvisionnement moderne et “intelligente” intègre un large éventail de sources de données, parmi lesquelles les réseaux sociaux, les outils B2B et l’Internet des objets (IoT).

Collaborative

Les chaînes d'approvisionnement digitalisées modernes doivent être interconnectées de manière à garantir une communication et un partage d'informations efficaces entre tous les départements concernés, des fournisseurs à l'assistance client.

Consciente des cybermenaces

Les chaînes d'approvisionnement numériques sont plus efficaces et interconnectées. Mais elles sont du coup plus vulnérables aux cyberattaques. En effet, les chaînes d'approvisionnement modernes devraient disposer de systèmes et de bases de données plus sécurisées pour garantir une meilleure protection contre les attaques.

Cognitivement activée

L'intelligence artificielle aide à développer des chaînes d'approvisionnement plus intelligentes. La plupart des éléments de la chaîne d'approvisionnement se basent sur l’auto-apprentissage, grâce à des informations accessibles en temps réel et automatisées pour limiter les tâches manuelles ainsi que les erreurs humaines.

Complète

La chaîne d'approvisionnement “intelligente” est adaptative par nature. Elle améliore ainsi son analyse de données à mesure que le volume d'informations augmente.

Analyses logistiques : l'importance des KPI

Pour optimiser la logistique et améliorer les opérations de la chaîne d'approvisionnement, le suivi des KPI logistiques, combiné à l'utilisation d'outils d'analyse de données est nécessaire. Les entreprises devraient, en effet, promouvoir une culture d'amélioration basée sur les données, plutôt que sur des suppositions. Dans le secteur de la logistique, cette approche se traduit par la rationalisation et la planification des activités logistiques basées sur des données empiriques, ainsi que par le suivi méticuleux de la progression de tous les processus. Ce n'est qu'ainsi que les entreprises peuvent comprendre si elles effectuent les bons ajustements pour atteindre leurs objectifs et donc intervenir rapidement, si nécessaire.

Si vous vous demandez quels KPI suivre, voici quelques indicateurs essentiels. Vous pouvez non seulement suivre l'efficacité de vos opérations commerciales et optimiser les coûts, mais vous pourrez également maintenir des normes de service de haute qualité.

1. Délais d’expédition : suivez ce KPI pour identifier les problèmes potentiels dans vos activités de traitement des commandes.
2. Précision des commandes : suivez ce KPI pour comprendre s'il y a des retards ou des lacunes dans vos processus de stockage.
3. Précision du picking : suivez ce KPI pour analyser le pourcentage de commandes préparées sans incidents.
4. Délais de livraison : suivez ce KPI pour comprendre comment améliorer vos services.
5. Délais de picking et de colisage : suivez ce KPI pour comprendre le temps qu’il faut pour rassembler et emballer chaque commande ainsi qu’évaluer l’efficacité de cette étape-clé. Vous devriez fixer des objectifs réalistes pour suivre et améliorer vos délais de picking et de colisage en fonction du nombre total de commandes et de la disponibilité de votre personnel.
6. Coûts de stockage des invendus : suivez ce KPI pour connaître les coûts liés au stockage des produits invendus. Utilisez des outils d'analyse prédictive pour prévoir la demande et maintenir les coûts de stockage aussi bas que possible.
7. Coûts total de stockage : suivez ce KPI pour identifier des opportunités d'optimisation des coûts.
8. Utilisation d'emballages : suivez ce KPI pour éviter le gaspillage.
9. Nombre d'expéditions : suivez ce KPI pour savoir combien de commandes sont expédiées depuis votre entrepôt. Vous pouvez également l’analyser plus en détail pour anticiper les tendances de ces commandes.
10. Précision de l'inventaire : suivez ce KPI pour éviter des problèmes tels que les ruptures de stock ou le sur-stockage.
11. Rotation des stocks : suivez ce KPI pour comprendre combien de fois votre stock entier est vendu ; une information qui indique si votre planification est suffisamment précise.
12. Ratio de rotation des stocks : suivez ce KPI pour identifier les sur-stockages potentiels.
13. Délais des cycles des commandes : suivez ce KPI pour analyser le délai nécessaire pour expédier vos commandes. Assurez-vous qu’il soit le plus court possible !
14. Coûts du transport : suivez ce KPI pour identifier les moyens de réduire tous les coûts, de la commande à la livraison finale.
15. Temps d'attente : suivez ce KPI pour calculer le temps d'attente moyen que les livreurs passent à l'entrepôt pour livrer ou récupérer des commandes.

Conclusions

L'analyse de données est devenue indispensable pour la logistique. C’est un vecteur central en matière d’anticipation et de flexibilité pour un secteur en perpétuelle recherche de rapidité et de précision, mais également sujet aux changements soudains de la demande du marché. Les données offrent des perspectives qui confèrent aux entreprises plus d'adaptabilité et de compétitivité sur le marché, mais elles ouvrent également la voie à un avenir plus intelligent et pérenne pour le secteur de la logistique.

Il est donc essentiel de doter votre entreprise des bons outils pour recueillir la quantité considérable de données produites quotidiennement et les analyser efficacement.

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