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Du Kanban à l’IA, comment les nouvelles méthodes et théories ont permis l’innovation du pilotage de la Supply Chain

Comme dans tous les process métier qui nécessitent cohérence et agilité, la Supply Chain telle qu’elle existe aujourd’hui, est issue d’une longue histoire faite d’innovations. Du Kanban (flux tirés) aux VMI, Vendors Management Inventory (flux poussés), la Supply Chain moderne a évolué en fonction des besoins de consommation et de production, eux-mêmes soumis aux évolutions de la société. Découvrons cette transformation et quelles innovations d’aujourd’hui permettent une nouvelle approche véritablement utile.

Des limites du Kanban à la naissance de la Supply Chain « moderne »

Logistique des années 80 jusqu’aux années 2000 : la simplicité

Dans les années 80, la logistique était assez éparse : une direction commerciale d’un côté et une direction de production de l’autre qui se partageaient cette tâche, sans service dédié à la gestion des stocks et des délais. À l’époque, elle se limitait à la gestion du stock dans l’entrepôt, sans optimisation.

Mais cette décennie a aussi été celle de l’avènement de la méthode Kanban, à l’instar du Lean ou du MRP, afin de mettre en place un système réactif et organisé. Celui-ci avait l’avantage d’être une méthode très visuelle, simple à mettre en œuvre, basée sur des étiquettes posées sur des tableaux qui représentent le niveau de stocks et d’en-cours en temps réel. D’ailleurs, le terme « Kanban » vient du terme japonais qui signifie « étiquette ». Il s’agit peu ou prou d’organiser l’approvisionnement à flux tendu, autrement dit en fonction des besoins. Bien dimensionné, le Kanban permet de diminuer les surstocks ou ruptures et de gérer la vitesse du flux, tant qu’il fonctionne dans un environnement relativement stable.

La Supply Chain pour répondre à la complexité de l’offre

La notion de Supply Chain Management est apparue en même temps qu’une augmentation de la complexité, consécutive au changement des comportements des consommateurs et de l’offre, avec des gammes qui ont commencé à s’élargir et à se personnaliser.

A cette complexité s’ajoutent des évolutions intrinsèques à la Supply Chain :

  • Montée en puissance du e-commerce,  
  • Augmentation du nombre de fournisseurs pour mise en concurrence accrue,
  •  Délocalisation/sous-traitance de la production pour maximiser le profit, mais ayant pour effet d’étirer les délais, d’augmenter le risque d’aléas et enfin d’augmenter le nombre de points de découplage de flux et donc des stocks.

La notion de Supply Chain Management, telle qu’on la connaît désormais, s’est ainsi développée pour anticiper et produire ce qui allait être vendu par le commerce.

Dans cette logique, la méthode Kanban a atteint ses limites pour couvrir les besoins de la Supply Chain moderne. Tout a changé en raison de :

  • La concurrence
  • La mondialisation
  • L’évolution du comportement des utilisateurs

Les professionnels de la logistique (ou qui le sont devenus à cette occasion) ont dû entrer dans une nouvelle dynamique de l’anticipation des comportements. Le système de l’IA est alors entré en scène.

Des concepts qui évoluent avec notre façon de consommer et de produire

Toutes les évolutions de méthodologie de la logistique ont ainsi été la conséquence des évolutions du consommateur, des gammes de produits, et des réseaux de sourcing mondialisés. L’enjeu de ces 15/20 dernières années repose néanmoins avant tout sur le comportement fluctuant du consommateur…et de ses paradoxes. Il veut à la fois pouvoir tout trouver chez son commerçant de quartier pour favoriser le local, tout en commandant sur un site e-commerce. Il souhaite aussi tous les avantages de la réception rapide, tout en culpabilisant de son empreinte carbone.

Si bien que les entreprises ont voulu s’organiser pour ne plus avoir trop de stock. Elles ont alors dû élaborer des méthodes (comme la différenciation retardée) qui favorisent l’agilité, la réactivité pour adapter leur planification à ce besoin évolutif, et à ces cycles de vie de plus en plus courts

De nos jours, la notion de prévision est en train de s’imposer :

  • Les entreprises ont besoin d’anticiper leur production, leurs approvisionnements, leurs achats, leurs stratégies en fonction de projections comportementales du marché.
  •  La complexité des comportements des consommateurs dans un mode omnicanal avec des gammes très larges et des durées de vies très courtes rend la tâche complexe en termes de mesure.
  • L’innovation technologique en termes de robotisation, d’Intelligence Artificielle et de data science offre des capacités de simulations inégalables par le cerveau humain. Le machine learning permet de surcroit une progression continue du processus de prévisions.

En revanche, la technologique avec sa puissance peut être comme un cheval fou qui ne réfléchit pas avec un risque de s’emballer. Pour une performance optimale, le planificateur doit tout de même contrôler la cohérence et prendre les décisions.

Cette évolution peut se diviser en trois temps distincts :

  1. « AVANT » : l’époque était encore à Excel, au Kanban, au lean, au MRP pour une logistique de consommation simple. Cette époque est également celle de l’essor et de la généralisation des ERP qui structure les process. Ainsi, l’utilisateur doit s’adapter à l’outil informatique.
    1. AUJOURD’HUI :nous sommes depuis quelques années dans la digitalisation de tous les process qui passe maintenant par la généralisation du Cloud (arrivée d’outils rapides à mettre en place, collaboratifs et accessibles de partout). On assite également au développement de l’agilité et de l’expérience utilisateur (outils évolutifs et centrés sur l’utilisateur pour une meilleure efficacité, formation rapide, workflows intuitifs).

Enfin, nous sommes au début d’une vague d’innovation technologique avançant rapidement mais pour l’heure encore très fragmentée (data science, IA, machine learning, robotisation).

  • DEMAIN : l’avènement de toutes ces nouvelles technologies, lorsqu’elles pourront être coordonnées et mises en interaction, donneront une puissance fabuleuse à tous ceux qui y auront accès.
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Des innovations au service du plus grand nombre : comment Colibri s’inscrit dans l’innovation…utile

Pour Colibri, l’innovation n’a d’intérêt que si elle est simple et partagée par tout le monde. Si bien que la finalité et l’usage issus des technologies sont plus importants que les technologies elles-mêmes. Elles sont le vecteur de propagation, tel un catalyseur, qui accélère ou non le développement d’une méthodologie et d’un concept. Mais ce n’est pas une fin en soi. D’autant moins quand les entreprises cherchent à tout prix à obtenir une technologie, sans analyser au préalable leurs besoins et quels outils seraient en mesure d’y répondre véritablement.

En développant Colibri, nous nous sommes attachés à ces notions primordiales de cohérence, d’intelligence, d’utilité et de simplicité pour les utilisateurs finaux.

Mais pour qu’une innovation soit adoptée par le plus grand nombre, il faut qu’elle soit compréhensible, et donc qu’elle soit SIMPLE !

Pour cette raison, nous travaillons sur la mise en application des évolutions les plus poussées, au service du client final, et de son véritable besoin. Et, bien souvent, les innovations que nous proposons sont co-construites et inspirées par nos clients. Pourquoi ? Parce qu’ils savent ce qui leur manque et que, grâce à notre expertise, ils trouvent des solutions adaptées, pérennes et évolutives.

Innover, oui, mais pour être utile !

Vous souhaitez en savoir plus sur les méthodes logistiques et l’accompagnement de Colibri ? Contactez-nous !