INDUSTRIE 4.0 : L’APPROCHE “DATA-DRIVEN” POUR CRÉER UN AVANTAGE CONCURRENTIEL

L'industrialisation et la digitalisation modifient toujours plus les entreprises à tel point qu'aujourd'hui, il ne suffit pas d'automatiser les processus physiques (opérationnels) pour être compétitifs, mais il faut pouvoir prendre des décisions stratégiques à partir de données objectives et quantifiables : en conséquence, l'intuition laisse place à une approche "data-driven".

On parle depuis longtemps déjà d'industrie 4.04.0 soit d’une manière générale, soit dans le cadre logistique ; toutefois, l'industrialisation et l'automatisation des processus physiques ne suffisent pas à elles seules à rendre une entreprise vraiment compétitive. Le flux physique doit en effet s’accompagner d'un flux correct d'informations pour que les dirigeants puissent prendre des décisions avisées reposant sur des données objectives et non sur des impressions personnelles.

Il s'agit donc d'un changement culturel qui ne peut, ni ne doit se faire uniquement au moyen de la technologie : ce n'est pas pour rien qu’on parle aujourd’hui d'entreprises "data-driven" dont l'approche basée sur les données permet de prendre des décisions proactives et non pas réactives, en anticipant les problèmes et/ou les opportunités avant même leur apparition et en intervenant donc sur la stratégie de l’entreprise avant même que la concurrence ne puisse le faire. Les entreprises qui renoncent à une gestion des données comme levier de leurs activités commerciales sont par conséquent condamnées à une perte progressive de compétitivité.

Pour les entreprises qui s'occupent de logistique, la capacité de prédire la demande à un moment donné offre à coup sûr un avantage significatif, permettant ainsi de répondre aux besoins des clients et en même temps d'être efficaces : à cet égard, les mégadonnées ("Big Data") et l’approche “data-driven” permettent aux entreprises d'utiliser l'analyse prédictive, le suivi des données historiques, l'analyse de modèles et la prévision du comportement futur en tenant compte des tendances et en se concentrant sur les préférences des clients, réduisant ainsi les coûts, créant une plus grande fiabilité et augmentant la satisfaction de ces mêmes clients.

Dans ce contexte, la collecte de données ne doit pas être sous-estimée : un bon projet avec des données approximatives, voire même erronées est un exercice difficile. Les sources des données du projet peuvent être multiples, même si l’on utilise principalement le système informatique de l'entreprise ou le logiciel de gestion de l’entrepôt ("WMS") qui, à présent, ne peut plus faire défaut dans un entrepôt moderne. Les entreprises sont aidées par le fait que les nouvelles techniques de collecte et de stockage des données mettent à leur disposition une masse énorme d'informations ; cependant, l’augmentation de la quantité de données disponibles ne se traduit pas toujours en connaissance, surtout si les informations ne sont ni contrôlées, ni bien structurées, ni constamment actualisées

La conséquence inévitable de l'adoption de nouvelles techniques (comme la technologie de stockage et de transmission d’informations ("Blockchain") et l’interconnexion entre Internet et les objets, lieux et environnements ("Internet des Objets") est à vrai dire la génération exponentielle d’énormes quantités de données : pour les professionnels de la chaîne logistique ("Supply Chain"), cela devient une lutte croissante en ce qui concerne la collecte, le nettoyage, l’analyse et l’interprétation de cette montagne de données dans des échéances suffisamment brèves en vue de restituer les conclusions significatives qui en découlent et tout résultat suggéré utilisable dans le processus de décision.

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Si l'approche analytique reposant sur les données est fondamentale pour la gestion de l’entreprise, elle l’est à plus forte raison pour la gestion des projets.

Seul un projet très précis permet de limiter les risques et les coûts pendant la réalisation de celui-ci, en identifiant la solution la meilleure qui va répondre aux critères de fonctionnement à moyen/long terme et à ceux requis pour calculer le retour sur investissement.

Souvent, les entreprises sont très concentrées sur la gestion quotidienne des opérations et/ou elles ne possèdent pas les compétences analytiques et méthodologiques ; par conséquent, le fait de se fier à un professionnel impartial et compétent peut être un investissement et non un coût : à vrai dire, un cabinet conseil efficace ne fournira pas des solutions standards, mais il proposera une approche sur mesure, modelée sur les véritables besoins du client et basée sur le pragmatisme et l'innovation.

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