Systme dInformation Dcisionnel

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Pour Grer votre Chane dApprovisionnement : Compltez vos Progiciels avec un Entrept de DonnesMichel Bruley, Directeur Marketing Teradata Western EuropeLa rduction des stocks, loptimisation de la chane dapprovisionnement ne peuvent se concevoir sans une bonne gestion de linformation, mais au-del des traditionnels systmes oprationnels qui permettent dautomatiser les processus, il convient de sappuyer sur un systme dcisionnel adapt et fonder celui-ci sur un entrept de donnes.

La seule chose qui ne changera jamais, cest que tout change toujours tout le temps.

Janvier 2010

Logistique Michel Bruley

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Importance de la chane dapprovisionnement dans un contexte de globalisation Aujourdhui les grands comptes poursuivent principalement trois objectifs. Premirement globaliser leurs activits, c'est--dire concrtement dfinir une stratgie globale, assurer lunit de sa mise en uvre par toute lentreprise qui doit manuvrer comme un seul homme mondialement, et piloter lensemble au plus prs sans dlai. Deuximement optimiser les processus, cest--dire se focaliser sur les lments cls de leur mtier (cration de loffre, production, commercialisation), et externaliser ce qui nen fait pas partie, avec en plus la fin des approches par fonction au profit dune intgration transverse (commerciales, financires, ) pour optimiser la valeur ajoute prvue dans le cadre de la stratgie. Troisimement rationaliser les moyens, c'est-dire les dimensionner, les localiser en fonction des objectifs stratgiques, avec concrtement un dveloppement du travail en rseaux mondiaux et la fin des baronnies fonctionnelles, des potentats locaux et des degrs de libert des filiales. Les Nouvelles Technologies de Information et des Communications (NTIC) jouent un rle majeur dans le dveloppement de la globalisation, notamment du fait de la rduction exponentielle des cots de communication, de linfluence forte des progrs technologiques sur les facteurs de production, de la croissance due ceux qui utilisent les NTIC, de la part de plus en plus grande joue par linformation dans lconomie (productivit amricaine en hausse depuis 96), des facilits offertes par la technologie pour dlocaliser, des possibilits de piloter au plus prs des activits distance, de laccs gnralis un monde commun unificateur le World Wilde Web. Dans ce contexte les chanes dapprovisionnement des grandes entreprises deviennent complexes (voir illustration 1), et leur harmonisation est un enjeu dans la recherche davantages concurrentiels. Par exemple dans le secteur de la distribution une entreprise comme Wal-Mart a en partie construit son succs sur la cration dune chane dapprovisionnement particulirement remarquable, qui entre autre a su remplacer des stocks par de linformation : plus vite les magasins envoient des informations sur ce que les clients achtent, plus vite linformation peut tre transmise aux fabricants et aux concepteurs, plus vite la chane dapprovisionnement peut ragir.

1 - M n ia o dSource Teradata

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Exem chez ple C orp. (G ) et M2/12

Exigences en matire de gestion de la chane d'approvisionnement tendue Une bonne gestion de la chane d'approvisionnement est une ncessit pour rpondre la demande de produits de qualit des clients. Les approches habituelles de gestion de la chane d'approvisionnement impliquent des analyses locales, notamment en matire de stocks ou de cycle des rapprovisionnements. Malheureusement, ces approches cloisonnes tendent augmenter les niveaux de stocks dans toute la chane d'approvisionnement, sans amliorer de manire significative le service la clientle (voir illustration 2). Les nouvelles possibilits d'entreposage de donnes, fournissent la capacit de profiter de toute l'information dtaille de tous les vnements de toutes les tapes de la chane d'approvisionnement, et une analyse correcte de ces donnes peut permettre damliorer le service la clientle sans accrotre, ni les stocks, ni globalement les cots dapprovisionnement.

2 - La ChaSource Teradata

Il y a peu de techniques disponibles pour analyser quelque chose daussi complexe que la chane d'approvisionnement d'une entreprise, mais en divisant la chane d'approvisionnement en units fonctionnelles lmentaires, on cre des objets de gestion appels segments qui peuvent tre individuellement analyss. Il convient donc de distinguer diffrents segments, par exemple : fournisseur/usine, usine/entrept, entrept/magasin, mais aussi usine/client, etc Avec une telle approche, il est possible de modliser n'importe quelle chane d'approvisionnement, du relativement simple lextrmement complexe (voir illustration 3).

Lintgration dinformation3/12

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3 - Md oSource Teradata

Le dcoupage de la chane d'approvisionnement en segments, fournit une mthode trs adapte pour analyser un produit dans toute la chane, des matires premires au client final. La segmentation permet ainsi de prvoir et liminer de faon proactive les situations de rupture de stocks ; dvaluer les niveaux rels et projets de service la clientle ; de modliser dynamiquement les dures de cycle ; didentifier et dagir de faon proactive sur les expditions potentiellement en retard ; danalyser les conditions remplir par la chane d'approvisionnement pour rpondre la demande des clients ; didentifier les tches critiques et les goulots d'tranglement de la chane d'approvisionnement ; de planifier et de mettre en place les bons niveaux et les bonnes allocations en matire de stock de scurit ; danalyser en dtail les meilleurs et les pires performances relles. Une des incertitudes les plus problmatiques dans lanalyse de la chane d'approvisionnement est la variabilit de la demande client. En plus des questions standard telles que le caractre saisonnier, la fidlit client et diverses autres considrations, les programmes traditionnels de gestion des stocks tendent crer des variations parfois artificielles de demande dsignes sous le nom deffet accordon. Ce type deffet surgit quand la variabilit de la demande est apprhende au travers des ordres locaux. En effet la prise en compte pour fixer un ordre de la notion de quantit conomique, se traduit certaines occasions par la fixation dun ordre dun montant suprieur, qui couvre plusieurs jours ou valeur de semaines de la demande. Naturellement, ces ordres plus importants mme peu frquents, sont pris en compte par les fournisseurs dans leur approche de la variabilit de la demande, crant une exigence dun niveau suprieur pour assurer la scurit de leur activit (voir illustration 4).

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F un s u o r is e r4/12

4 - C a hSource Teradata

Chane dapprovisionnement, ERP & Entrept de Donnes dEntreprise

P r d s a a se a e n ly

La plupart des entreprises ont mis en place ces dernires annes des ERP avec des batteries de tableaux de bord et des moyens danalyse associs. Elles sinterrogent alors sur lintrt de disposer en plus dun entrept de donnes dentreprise. Les ERP cohabitent pratiquement toujours avec de nombreuses autres applications dont gnralement celles qui sont spcifiques certains aspects du cur du mtier de lentreprise, ds lors il est pertinent de vouloir matriser ces multiples sources de donnes, de relier un niveau dtaill les donnes cls de lactivit, et de ne pas se contenter de rapprocher des donnes agrges dans des tableaux de bord. Lapport essentiel dun entrept de donnes est de mettre disposition des utilisateurs des donnes historiques, qui permettent une vue complte, dtaille et transverse des activits. Cette compltude est obtenue par lintgration de toutes les donnes relatives aux activits, et donc concrtement par une standardisation, une organisation des donnes de tous les systmes oprationnels correspondants dans un gisement unique. Cest lexistence et la qualit dun entrept de donnes dentreprise, qui autorisent tous les dveloppements dapplications analytiques sources dintelligence pour la conduite des affaires (voir illustration 5).

D r e C c u y le V ria ilit a b D C c u y le

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W re n-2 a h u o se

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5 - Ap a p lic tioCRM Customer Relation Management, DP&F, Demand Planning and Forecasting, SRM Supplier Relation Management, APS Advanced Planning & Scheduling, ERP Enterprise Resources Planning, TMS Transportation Management System WMS Warehouse Management System, DCS Distributed Controlled System, MES Manufacturing Execution SystemSource Teradata

Dans le monde de lindustrie et de la distribution, la disposition dun entrept de donnes dentreprise permet damliorer les dcisions cls (stratgie, management, pilotage, oprations), des grands domaines fonctionnels (Marketing, Ventes, Approvisionnements, Production, Finance, ). Mais pour obtenir une relle vue intgre des activits, il convient de grer les donnes un niveau de dtail suffisant pour conserver une comprhension des vnements que les donnes reprsentent. Ici le pige est dagrger trop les donnes conserves, de perdre une partie de lhistorique de ce qui sest pass, donc de limiter ses possibilits de comprendre et dagir. Par exemple il est bien de suivre ses stocks, mais aussi les mouvements de stocks et dtre capable de les relier aux diffrents plans de lentreprise, de tester des hypothses, de prendre en compte les vnements qui peuvent affecter toute la chane de la demande client, aux approvisionnements, en passant par la logistique et la production.

P te rm la fo e dc io n lle is n e

En matire de Chane dApprovisionnement par exemple, il est important de pouvoir suivre chaque jour de faon dtaille, y compris au niveau du cot, chaque rfrence unitaire, et danalyser les vnements pour identifier de multiples possibilits doptimisation diffrentes tapes de la chane. Ainsi une bonne connaissance des fluctuations de la demande, permet un ajustement en cascade des plans pour assurer une meilleure conduite des oprations, et une utilisation plus rationnelle des ressources, une diminution des stocks et des en cours. Le niveau des enjeux dans ce domaine peut tre particulirement lev. Les principaux avantages dun entrept de donnes dentreprise, au-del de lintgration des donnes, de la possibilit dune vision transverse, de la constitution dune vrit unique dentreprise dj voque ci-dessus, sont de permettre daffiner au niveau le plus dtaill les analyses amorces par les tableaux de bord , de faciliter le passage de lanalyse laction, dautoriser le traitement de nimporte quelle question nimporte quel moment, de suivre les volutions du mtier et de lorganisation en facilitant la mise en place de nouvelles faons de voir, de hirarchiser les donnes historiques, de rduire le cot de possession des moyens dcisionnels, enfin dapporter un retour sur investissement trs largement suprieur toutes les autres solutions.Entrept de donnes, analyse et optimisation de la chane d'approvisionnement

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In g tio e t ra n t snh n a n y c ro is tio6/12

Pour relever les dfis cits plus haut, il convient de sappuyer sur une solution qui tire profit des technologies de l'entreposage et de lanalyse de donnes, pour optimiser la gestion de la chane d'approvisionnement. Il sagit de pouvoir analyser les donnes dtailles de l'coulement des produits dans la chane, et de les transformer en information mtiers adquates, pour surveiller et matriser entirement tous les aspects de la chane dapprovisionnement par une approche globale, qui permet dharmoniser, de synchroniser et d'acclrer les flux physiques (voir illustration 6). Concrtement il faut une solution qui intgre une capacit de modlisation prdictive, qui permet une gestion plus efficace des principaux vecteurs analytiques de la demande et de la dure du cycle, qui propose galement une cartographie visuelle, des tableaux de bord excutifs, des tableaux de bord prdictifs et balanced scorecards, un analyseur de scnarios et des fonctions d'alerte.

6 - E tre n pSource Teradata

Il sagit de permettre aux responsables de mieux utiliser leurs systmes existants, et dassurer via lentrept de donnes une visibilit totale tous les niveaux des canaux commerciaux et de l'entreprise tendue. Cette approche utilise les donnes dtailles, afin d'assurer une prise en charge prcise des environnements logistiques complexes, par exemple dassumer des tches comme recalculer en permanence au niveau de l'article individuel l'intgralit de la chane d'approvisionnement. Grce un entrept de donnes dentreprise, la combinaison de donnes issues des diffrentes fonctions, offre une base remarquable pour l'analyse et l'optimisation de la chane d'approvisionnement, et permet de rpondre des questions mtier cls. Cependant si l'option de centraliser toute l'information d'entreprise dans un entrept de donnes est attrayante, un tel projet peut tre intimidant. Ds lors certaines compagnies prfrent adopter la place dun entrept de donnes, des solutions alternatives qui leurs semblent plus avantageuses. Quelles sont ces solutions de rechange ?

I te e c n llig n e P d tiv r ic e

En premier il y a les ERP. Ils sont conus pour tre des systmes transactionnels grce auxquels des processus mtier peuvent tre harmoniss au niveau de lensemble de lentreprise, mais ils ont la plupart du temps le plus grand mal couvrir les besoins analytiques. En effet rares sont les grandes entreprises qui nont quun ERP ou une seule instance dun ERP comme systme dinformation (la plupart du temps lERP cohabite avec dautres applications). Ds lors se posent des problmatiques dhtrognit des donnes qui perturbent la consolidation des rsultats, et pour autoriser des analyses densemble au primtre de l'entreprise, il faut aussi raliser dans une base ddie lincontournable intgration des donnes. En second il y a les solutions cibles sur un domaine ou un thme qui couvrent une partie des processus, et qui fournissent sur leur primtre de bonnes capacits analytiques. Par exemple, des entreprises ont mis en uvre

A po . pr A po . pr

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diffrents systmes pour couvrir la chane d'approvisionnements (Demand Planning, APS, TMS, WMS, voir illustration 5), pour mieux matriser les interactions avec les fournisseurs (SRM), ou des systmes de gestion de la relation client (CRM), pour dvelopper des rapports profitables avec les clients. Ces systmes coupls dautres systmes oprationnels (souvent des ERP), crent un ensemble plus ou moins intgr, qui contient les donnes critiques des activits, mais qui pourtant est gnralement inefficace, chaque sous-systme ne fournissant que des vues partielles et souvent contradictoires des activits. En troisime, il y a les nouvelles applications de Gestion des Performances (CPM), qui ont t lances sur le march avec la promesse de fournir aux responsables un systme daccs toutes donnes de lentreprise, pour les aider proactivement contrler leurs affaires. Une bonne application de Gestion des Performances peut non seulement lier les donnes disparates d'une entit, mais surtout permettre de mieux aligner les diffrentes fonctions, les diffrents dpartements sur les objectifs stratgiques de lentreprise. Cependant il y a toujours ici le problme relatif la qualit des donnes de base et leur intgration. Les directions sont avec ces applications incapables de produire de bonnes prvisions, de bons plans et de bons reporting, lorsquils sappuient sur des silos de donnes disperss travers l'entreprise, qui crent une situation cauchemardesque dintgration des donnes qui condamne long terme la porte et la viabilit de ces applications. Sauf exception, seule une alimentation partir dun entrept de donnes dentreprise permet ces applications CPM de raliser leur promesse de fournir aux responsables, un systme daccs toutes donnes de lentreprise pour les aider proactivement contrler leurs affaires.Tableaux de bord logistique actifs & Entrept de donnes dentreprise

Etre mme de grer ses activits en saidant de tableaux de bord et de moyens danalyse posteriori, cest bien mais totalement insuffisant dans le monde comptitif daujourdhui, o le fait de pouvoir comprendre ce qui sest pass et dtre ractif, ne permet pas denvisager de prendre le leadership sur un march. Pour faire la course en tte, il convient de pouvoir tre plus actif, il faut pouvoir tre practif, interactif et mme proactif. Pour cela il faut des moyens dcisionnels coupls aux systmes oprationnels, il faut pouvoir analyser librement des donnes trs fraches, il faut pouvoir mettre de lintelligence dans la mise en uvre des oprations (le premier niveau de lintelligence est celui de la mmoire de ce qui marche), enfin il faut pouvoir innover (voir illustration 7).

7 - EvolutioConcrtement, si nous nous centrons par exemple sur toutes les oprations lies au transport et lentreposage, les niveaux dactivit cits ci-dessus sont :Logistique Michel Bruley 8/12

Ractif : tat des stocks, des ordres, des capacits de transport au niveau de chaque site, Practif : visibilit et projection de la situation au niveau de lensemble des sites, dans un mode planning, Interactif : vision globale et dtaille des situations en temps rel en prenant en compte tous les acteurs y compris les partenaires extrieurs dans un mode collaboratif, Proactif : actions doptimisation technique et financire de la prestation logistique et des niveaux de stocks. Ce nest pas en utilisant les tableaux de bord standards dun ERP quune entreprise peut emprunter la voie de lexcellence dcrite ci-dessus. Il faut minima un entrept de donnes actif, c'est--dire mis jour en quasi temps rel . Avec une telle architecture il en rsulte une vision plus prcise des activits, une meilleure aide la dcision, et par exemple tous les domaines de la logistique peuvent tre positivement impacts : rupture de stocks, niveaux de services client, gestion des goulets dtranglement, stock de scurit, niveau de stock & allocation, etc Il sagit de passer dune logique doptimisation dpartementale ou fonctionnelle, une logique de gestion globale des processus, en appliquant le niveau de relation client dfini par la stratgie dentreprise. La performance de lensemble de la chane, peut tre pilote travers diverses mtriques et projections de tendances quotidiennes, des simulations, des systmes dalerte, et par la capacit dapprhender et de rpondre en temps rel aux fluctuations. La valeur mtier dune telle approche, peut tre concrtement mesure par des rductions de stocks, des rductions des en cours, laugmentation de la satisfaction des clients, la rduction des temps dexcution des prestations et par lamlioration de la prcision des prvisions. Ford Parts & Logistics a mis en place un entrept de donnes dentreprise, qui apprhende lensemble de la chane logistique et permet danalyser tous les vnements concernant chaque pice. La base de donnes continuellement mise jour, fournit des informations sur les quantits, les emplacements de stockage, les pices en transit, la localisation des vhicules de transport, etc. ... et facilite les rapprochements dinformations, avec les demandes des centres dentretien ou de rparation, avec in fine la possibilit dajuster finement lapprovisionnement des stocks. Ford a obtenu avec ce systme au bout de six mois, des rsultats conomiques particulirement intressants, avec notamment une rduction de 20% des livraisons diffres, une rduction de 30% des livraisons en urgence, une rduction de 30% du cycle de traitement des demandes des centres, etc. Ces premiers rsultats obtenus les six premiers mois reprsentent un retour suprieur 5 fois linvestissement. (Voir illustrations 8 & 9).

8 - Ford PaLogistique Michel Bruley 9/12

9 - O ptim isaSource Teradata

Conclusion Pour tre plus comptitifs, les industriels ont besoin dune vision unifie et cohrente de linformation, depuis le dveloppement produits jusquau service clients. Ils doivent analyser des quantits de donnes toujours plus importantes, rapidement prendre les bonnes dcisions et supporter leur mise en uvre. Il convient donc de complter les applications oprationnelles, les ERP, avec un entrept de donnes dentreprise actif, permettant danalyser et doptimiser les activits, grce des applications thmatiques adquates par fonction.

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O ptim isLogistique Michel Bruley

Fixer des O bjectifs

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