Le data-driven : la révolution de la digitalisation et le pouvoir de la donnée

Les dernières avancées technologiques ont stimulé l’approche data-driven au sein des entreprises. Elle consiste à piloter son activité par la donnée à l’aide des technologies numériques, dans le but de connaître l’état des processus, les améliorer et fournir un service plus efficace.

Les entreprises modifient continuellement leurs processus logistiques et de production afin de répondre aux évolutions des besoins clients. En ce sens, l’analyse des données fournit des informations détaillées sur les performances opérationnelles et permet d’identifier les axes d’amélioration.

Qu’est-ce qu’une entreprise data-driven ?

Une entreprise data-driven ou pilotée par la donnée est une organisation dont la prise de décisions stratégiques s’appuie sur des données objectives plutôt que sur l’expérience, l’intuition ou les opinions subjectives uniquement.

Le data-driven n’est pas une nouvelle notion. En effet, les entreprises ont toujours recours à l’analyse des données pour prendre de meilleures décisions. Comme l’a dit un jour le physicien et mathématicien britannique William Thomson, plus connu sous le nom de Lord Kelvin, « on ne peut améliorer que ce que l’on mesure ». La donnée agit en tant que moteur de l’entreprise, puisqu’en mesurant les processus, on obtient une cartographie détaillée de l’activité permettant d’introduire des améliorations.

Au cours des dernières décennies, l’émergence de nouvelles technologies telles que le big data ou l’intelligence artificielle a permis aux entreprises de gagner en précision dans l’analyse de leurs opérations. Les organisations data-driven choisissent la digitalisation pour piloter leur activité en vue de tirer le meilleur parti de la donnée. La collecte, l’analyse et le partage d’informations contribuent à la coopération entre les différents départements. Selon le cabinet de conseil Gartner, d’ici 2025, 95 % des décisions reposant aujourd’hui sur la donnée seront au moins partiellement automatisées.

Si l’analyse des données est d’une grande utilité dans tous les secteurs, elle est indispensable dans la logistique. L’activité logistique génère une masse d’informations offrant un énorme potentiel de création de connaissances utiles à l’amélioration de la chaîne d’approvisionnement.

L’importance d’adopter le data-driven

McKinsey prévoit que « d’ici 2025, la plupart des travailleurs se serviront de la donnée pour optimiser pratiquement tous les aspects de leur travail ». Avec la forte accélération des progrès technologiques et la puissance de la data, un nombre croissant d’entreprises adoptent l’approche data-driven.

Selon le cabinet de conseil, les organisations capables d’évoluer plus rapidement et de tirer pleinement parti des possibilités offertes par la donnée réaliseront un meilleur bénéfice. Par exemple, les entreprises qui utilisent rationnellement les données pour améliorer les performances et l’efficacité ont déjà réalisé 20 % d’EBIT (bénéfice avant intérêts et impôts) grâce à l’intelligence artificielle.

L’automatisation et la digitalisation des entreprises à la suite de l’expansion de l’industrie 4.0 ont provoqué la génération d’un immense volume de données à grand potentiel dans les processus logistiques et de production.

« Le besoin de faire reposer sur l’industrie 4.0 la prise de décision axée sur la donnée a motivé le développement de nouvelles méthodes et algorithmes permettant de prendre des décisions optimales concernant les opérations et la maintenance », affirme une étude de l’Institut des systèmes de communication et d’informatique (ICCS) de l’Université technique d’Athènes.

L’un des avantages de l’approche data-driven est la transparence et visibilité accrues des processus. À partir des indicateurs clés de performance ou KPI, les entreprises peuvent faire un suivi précis des processus logistiques et de production, anticiper certaines situations et prendre des mesures proactives pour gagner en efficacité. « La maintenance préventive notamment joue un rôle décisif dans la réduction des coûts et l’amélioration des performances de l’activité. Par le biais de sources de données hétérogènes, il est possible de détecter les anomalies des équipements (diagnostic), de prédire les défaillances potentielles (pronostic) et de soutenir les décisions anticipées (prise de décision proactive) », précisent les auteurs de l’étude.

Les informations objectives contribuent également à l’élaboration de stratégies et d’opérations plus agiles et plus efficaces. Avec les données disponibles, les entreprises peuvent identifier les goulets d’étranglement et les inefficacités liés à n’importe quel processus et prendre des mesures pour les optimiser. Par exemple, si une diminution du nombre de commandes préparées est détectée au sein d’une installation logistique, le responsable de l’entrepôt pourrait décider d’affecter davantage d’opérateurs au picking.

Comment devenir une entreprise data-driven ?

L’utilisation d’outils analytiques avancés est devenue une nécessité capitale pour de nombreuses entreprises, plutôt qu’un choix. Cependant, devenir data-driven implique bien plus que l’emploi de technologies numériques pour analyser ses données – cela exige une combinaison de culture organisationnelle, infrastructure technologique et compétences analytiques.

Pour adopter l’approche data-driven, les entreprises doivent tenir compte plusieurs éléments. Nous avons sélectionné les six étapes proposées par le DAF du cabinet de conseil juridique Sandline Global dans un article publié par Forbes :

1. Se doter de personnes et de processus consacrés à la collecte et restitution adéquate des données, c’est-à-dire investir à la fois dans les systèmes numériques et dans les ressources humaines. Pour la bonne interprétation des informations, l’équipe doit disposer des outils et de la formation nécessaires.
2. Recueillir l’ensemble des données disponibles relatives à l’activité. L’entreprise doit avoir pour priorité d’employer les ressources humaines et les logiciels adéquats pour évaluer les données existantes et construire une base de connaissances solide.
3. Faire le point sur les données obtenues, détecter les corrélations et produire des statistiques permettant d’identifier les tendances susceptibles de fournir des informations précieuses. Il convient de prévoir un logiciel capable d’indiquer aux collaborateurs les données les plus pertinentes pour leur métier.
4. Exploiter les données pour faire des prévisions et prendre des décisions futures. La bonne analyse des informations conduit à des conclusions utiles contribuant à la prise de mesures innovantes et tournées vers l’avenir. Certes, la donnée est une source puissante de connaissances, mais elle ne peut pas remplacer les décisions humaines. L’essentiel est de savoir comment soutenir le jugement humain à partir des informations générées.
5. Faciliter l’accès aux données au sein de l’organisation. Les collaborateurs de chaque service interpréteront les mêmes données différemment en fonction de leur rôle. Une transparence accrue encourage la coopération et la responsabilité, ce qui se traduira par de meilleures décisions.
6. Mettre en place des mécanismes de vérification pour garantir en permanence que les informations collectées sont fiables, recoupées et utiles pour l’entreprise.

En bref, non seulement une entreprise data-driven collecte des données et crée des rapports, mais aussi elle prend des décisions fondamentales sur la base d’informations objectives. Sa mission étant d’améliorer les processus décisifs et d’utiliser la donnée pour anticiper les changements de l’activité à travers une culture d’amélioration continue.

Avantages de la logistique data-driven

Dans le domaine de la logistique, les entreprises data-driven s’aident de l’analyse des données et des technologies numériques pour améliorer et optimiser l’efficacité des processus de la chaîne d’approvisionnement.

Dans une publication de l’Université technique de Dortmund, en Allemagne, les chercheurs soulignent deux des principaux avantages de l’approche data-driven pour la supply chain : la visibilité et l’optimisation des processus. « La visibilité signifie la transparence, basée sur la donnée, qui permet de suivre les produits et l’activité de manutention. L’optimisation consiste à déterminer la meilleure solution possible, par exemple le meilleur itinéraire pour déplacer un produit », indiquent les auteurs.

Quelles sont les données relatives à la logistique collectées par les entreprises ? Par exemple, le stock disponible, la demande de produits ou les délais de préparation des commandes. Ces données sont recueillies de différentes manières – soit par des capteurs intégrés aux entrepôts automatisés, qui détectent la position exacte des produits à tout moment ; soit par les terminaux mobiles utilisés par les opérateurs dans les entrepôts traditionnels. Ces appareils transmettent les données collectées (emplacement des produits, destination du transfert, etc.) de manière fiable, précise et en temps réel.

Les entreprises data-driven peuvent également se servir d’outils numériques tels qu’un logiciel de gestion d’entrepôt (WMS) pour avoir un contrôle rigoureux de l’état des stocks et des opérations, tout en planifiant les ressources et en prenant des décisions stratégiques. En ce sens, le WMS développé par Mecalux dispose de Supply Chain Analytics, une fonctionnalité avancée qui fournit des données utiles sur les principales activités de l’entrepôt. Le but étant d’introduire des améliorations stratégiques visant à augmenter la productivité.

Le logiciel propose des tableaux de bord avancés couvrant la plupart des éléments à prendre en compte dans l’entrepôt, comme l’état des marchandises entrantes et sortantes ou la préparation et l’expédition des commandes. À l’aide de cette solution numérique, les responsables logistiques de l’entreprise peuvent consulter les différents indicateurs et interpréter la situation de l’entrepôt afin de prendre de meilleures décisions mieux éclairées.

L’optimisation des opérations logistiques sur la base de la donnée se traduit par des livraisons plus rapides et sans erreurs, et donc par une meilleure satisfaction client.

La donnée, au service de l’identification des pistes d’amélioration

Dans un contexte commercial de plus en plus complexe, les entreprises se transforment en permanence pour s’adapter aux exigences changeantes du consommateur. En ce sens, la donnée constitue un outil précieux pour prendre des décisions transparentes, efficaces et rationnelles.

La digitalisation est un facteur déterminant pour les entreprises data-driven. À l’aide de solutions technologiques telles que le système de gestion d’entrepôt Easy WMS, elles peuvent traiter un volume considérable de données et les examiner soigneusement afin d’identifier des tendances. Le logiciel de Mecalux accompagne les entreprises souhaitant renforcer les opérations de leurs entrepôts. Contactez-nous pour plus de renseignements sur la manière d’optimiser votre chaîne d’approvisionnement.