Digital Supply Chain

La transformation numérique des chaînes d’approvisionnement repose sur l’intégration des données et de l’IA pour optimiser la visibilité, la résilience et l’efficacité des flux logistiques.
Les missions incluent la modélisation des flux, la prédiction des perturbations, l’automatisation des décisions et l’amélioration de la collaboration entre partenaires.

Missions principales

a. Gouvernance et collecte des données de la supply chain

• Centralisation des données : récupération, nettoyage et structuration des données issues des systèmes ERP, WMS, TMS, IoT, et des partenaires externes (fournisseurs, transporteurs, clients).

• Définition des indicateurs clés : identification et suivi des KPIs logistiques (taux de service, délais de livraison, coûts logistiques, taux de rupture de stock, empreinte carbone).

b. Reporting et visualisation pour la prise de décision

• Conception de tableaux de bord : création d’outils de visualisation (Power BI, Tableau, Python) pour suivre en temps réel les performances de la supply chain.

• Automatisation des rapports : utilisation de l’IA pour générer des rapports sur les performances, les risques et les opportunités d’optimisation.

c. Modélisation et optimisation des flux logistiques

• Développement de modèles :

  • Explicatifs : analyser les causes des retards, surcoûts ou ruptures de stock.

  • Prédictifs : anticiper les perturbations (retards de transport, pénuries, variations de demande).

  • Prescriptifs : recommander des actions pour optimiser les stocks, itinéraires ou capacités de production.

• Utilisation de l’IA et du machine learning :

  • Optimisation dynamique des stocks et approvisionnements.

  • Automatisation de la planification logistique (ex : affectation des commandes, choix des transporteurs).

  • Analyse des données non structurées (contrats, emails, documents douaniers) pour identifier risques et opportunités.

d. Collaboration transversale et transformation digitale

• Interface avec les métiers : collaboration avec achats, production, logistique et ventes pour intégrer les insights data dans les décisions.

• Veille technologique et réglementaire : suivi des innovations (blockchain, drones, véhicules autonomes) et des réglementations (douanes, environnement).

• Accompagnement au changement : formation des équipes aux outils data/IA et promotion d’une culture data-driven.

Exemples de projets concrets

• Optimisation des stocks : utilisation du machine learning pour réduire les stocks tout en maintenant un taux de service de 99 %.

• Prédiction des retards : développement d’un modèle anticipant les retards de livraison selon la météo, le trafic ou les grèves.

• Automatisation de la planification : mise en place d’un outil d’IA optimisant les tournées de livraison et réduisant les coûts de transport de 15 %.

• Traçabilité et transparence : déploiement d’une solution blockchain pour tracer les produits de l’origine au client final.