Perspectives 2022 de la supply chain : venir à bout des pénuries grâce à la technologie des graphes
Cela fait plusieurs mois que nous assistons à une véritable "épidémie de pénuries" : main d'œuvre, biens de consommation, matières premières, et bien d'autres. Tous les pans de notre économie se trouvent impactés par une crise sanitaire qui, plus que jamais, braque les projecteurs sur les failles des chaînes logistiques.
Bien avant le coronavirus, les chaînes d’approvisionnement étaient déjà soumises à la menace de perturbations majeures : multiplication des acteurs et sous-traitants, différends commerciaux internationaux, bouleversements politiques, catastrophes naturelles, etc. La pandémie y a ajouté un risque supplémentaire de rupture, quelle que soit la localisation de l’entreprise et, par conséquent, a fragilisé la supply chain.
Cette année en France, pas moins de 68% des organisations vont connaître des problèmes d’approvisionnement, et près d’une entreprise sur deux va relocaliser ses achats*. Toutes ces entreprises ont une chose en commun : elles ont vu leur chaîne d'approvisionnement interrompue, la demande de leurs produits et services diminuer et les approvisionnements se raréfier. Presque tous les aspects de la chaîne d'approvisionnement mondiale, de la fabrication au transport et à la logistique ont été touchés. Si ces pénuries frappent certains secteurs en particulier, il est plus qu’indispensable de repenser l’écosystème des chaînes d’approvisionnement, qui voient leurs projets de transformation digitale s’accélérer. La visibilité et la résilience de la chaîne d'approvisionnement sont désormais au cœur des préoccupations de nombreuses entreprises qui doivent s’appuyer sur des technologies fiables et innovantes pour répondre à ces problématiques, gagner en efficacité, et anticiper sur les prochains risques de pénuries.
Des pénuries record qui n’ont pas dit leur dernier mot
Automobiles, semi-conducteurs, agroalimentaire… La liste des industries touchées est bien longue. D’après les experts, le phénomène devrait durer encore plusieurs mois. D’ailleurs, pour 65% des entreprises*, ces difficultés auront un impact sur leurs marges. A titre d’exemple, l’industrie automobile, elle, serait confrontée à de sérieuses problématiques d’offre.
Mais comment en est-on arrivé là ? Tout d’abord, lorsque la crise sanitaire a frappé l’Europe et l’Amérique du Nord, les constructeurs automobiles, pris de peur quant à un éventuel effondrement de leurs ventes, ont réduit leurs commandes de semi-conducteurs. Mais c’était sans compter sur une reprise rapide, dès les premières levées de restrictions sanitaires, en Chine, aux Etats-Unis et en Europe, notamment pour les voitures électriques et hybrides.
En outre, la demande de semi-conducteurs venant d’autres secteurs industriels a connu une forte croissance. C’est le cas des achats de matériel informatique, qui ont explosé pour équiper les télétravailleurs ainsi que les écoliers et étudiants, contraints de suivre leurs cours à domicile.
Cette demande, aussi soudaine qu’inédite, est venue bouleverser le fonctionnement de la supply chain jusque dans ses fondements. Si cette dernière a été conçue pour niveler les besoins des populations, elle doit être repensée pour pouvoir répondre à des changements soudains, tels qu’une pandémie mondiale !
Dans un tel contexte, les bases de données de graphes pourraient bien devenir notre planche de salut. Cette technologie à l’approche holistique, qui s’intéresse à la globalité de l’écosystème de la chaîne d’approvisionnement, permet de considérer ce dernier sur le court et le long terme, de façon stratégique et tactique, à tous les niveaux, aussi bien celui d’une direction des achats que d’un employé de magasin. Les graphes parlent donc à l’ensemble des profils métier, de par leur côté visuel mais aussi en raison de leur immense pouvoir d’analyse. Parfaitement adaptée à la problématique de la supply chain, la technologie des graphes met déjà son potentiel infini au service de ce secteur et pourrait enrayer, à elle seule, des pénuries qui risquent de durer plus longtemps que prévu.
Pourquoi la technologie des graphes alors?
Solution opérationnelle et industrielle, les graphes permettent aux industries mondiales de mieux gérer les volumes de données ainsi que le nombre de connexions infini qu’elles peuvent générer. C’est aussi l’idéal pour la sécurité et le stockage des données les plus sensibles. En ce sens, les graphes ont une approche centrée sur les relations entre les données et permettent de mieux gérer, analyser et visualiser les données Ce qui permet notamment aux entreprises d’assurer la conformité demandée par les réglementations (type RGPD, Confidentialité, etc.).
Dans le cas de la chaîne d’approvisionnement, cette technologie peut représenter un avantage concurrentiel considérable. Grâce à son pouvoir analytique et prédictif, elle permet, entre autres, de répondre efficacement aux trois principaux enjeux du secteur : l’optimisation des flux (l’usine va-t-elle livrer les produits à temps ?), l’identification des vulnérabilités (impact en cas de confinement, pénuries de main d’œuvre et taux d’expédition) et la garantie de la continuité opérationnelle (la production va-t-elle satisfaire les besoins des clients ?).
Parmi les cas d’usage observés, nous avons celui d’une grande entreprise européenne du transport de colis qui a pu optimiser son routage en temps réel grâce à la technologie des bases de données graphes. Cette dernière lui permet d’aiguiller jusqu’à 7 millions de colis par jour et de réaliser plus de 5 000 opérations de routage par seconde.
La sécurité, la transparence et l'agilité n'ont jamais été aussi complexes ni vitales pour les supply chain, et de nouvelles méthodes telles que les graphes sont nécessaires dans le cadre de discussions stratégiques du Comex liées à la transformation digitale mais aussi comme outil de prise de décision et de prédiction. Grâce à son potentiel illimité, cette solution de pointe continue de s’étoffer selon plusieurs axes : les performances et leur exploitation ( en temps réel), l’intégration dans le cloud, la graph data science et l’intelligence artificielle.
Comment fonctionnerait une économie recourant au plein potentiel des bases de graphes
Grâce aux capacités de visualisation offertes par les bases de données de graphes, les entreprises seront en mesure de répondre aux ruptures d’approvisionnement en faisant preuve d’innovation et de créativité. C’est d’ailleurs ce que Home Depot et Walmart ont fait : craignant toutes deux les risques de pénurie, ces enseignes ont décidé d’affréter leurs propres cargos afin d’importer une partie de leur marchandise. A l’échelle du graphe représentant la supply chain de ces deux acteurs, de nouveaux bateaux sont matérialisés par des nœuds, qui permettront d’ouvrir de nouvelles routes lorsque les chaînes actuelles seront saturées. Les analyses et l’apprentissage orientés graphes pour les supply chains permettent d’identifier de nouveaux chemins tout en quantifiant le risque de les prendre… Il s’agit de nouveaux modèles prédictifs, plus précis et plus performants basés sur les connexions sous-jacentes entre les données.
Finalement, le graphe est utilisé dans la stratégie globale ET locale de l’entreprise, que ce soit au niveau du dirigeant, des unités d’affaires, des responsables opérationnels ou encore pour une prise de décision sur le terrain.
Il permet de réconcilier les points de vue, l’analyse des dépendances et la prédiction des réactions en chaîne. Dans le futur, on pourra également relier le graphe de la chaîne d’approvisionnement avec celui de la chaîne de commercialisation, mais aussi avec le recrutement et les compétences. En effet, et nous l’avons vu avec le cas du Royaume-Uni, en matière d’économie, tout est lié : le prix du gaz, celui des conteneurs, la pénurie de chauffeurs, les décisions politiques, etc.
A tout moment, une nouvelle crise peut survenir… Et avec elle son lot d’opportunités, poussant les acteurs de notre économie dans leurs retranchements. Savoir identifier ces nouvelles possibilités, modéliser et analyser les interdépendances très complexes des chaînes d’approvisionnement en s’appuyant sur les bases de données de graphes, sera le meilleur moyen de garantir la résilience des chaînes d'approvisionnement dans le futur.
*Étude menée par le cabinet AgileBuyer et le Conseil national des achats, janvier 2022.