Par Jonathan Wright, associé directeur, IBM Consulting
C’est encore cette période de l’année : dans de nombreuses régions du monde, nous frappons la période des fêtes et la demande pour tout – des kettlebells aux grille-pain – explose. Bien que cela puisse être la constante, le changement est également dans l’air. Les consommateurs veulent mieux comprendre l’éthique derrière le produit et l’empreinte carbone de ce qu’ils achètent. Dans le même temps, les chaînes d’approvisionnement mondiales sont confrontées à des perturbations de toutes parts, notamment l’incertitude géopolitique, les problèmes d’approvisionnement, l’inflation et les perturbations dues aux conditions météorologiques extrêmes. De plus, il reste difficile de vraiment comprendre et prédire les habitudes de consommation et les comportements d’achat.
Pour faire face à ce changement, les détaillants et les fabricants innovants apportent de nouvelles idées, de nouvelles technologies, des analyses de données et de l’IA dans leurs chaînes d’approvisionnement. La pandémie mondiale a accéléré les investissements pour moderniser les chaînes d’approvisionnement qui sont désormais numérisées à un rythme sans précédent. La volonté d’efficacité et de résilience peut s’accompagner d’un double avantage : une réduction de l’impact environnemental associée à des coûts inférieurs. Ce qui est bon pour la planète dans ce cas peut aussi être une bonne affaire. Selon une étude des Chief Sustainability Officers, les entreprises interrogées qui ont investi dans la numérisation et la durabilité enregistrent des revenus et des bénéfices supérieurs de plus de 11 % à ceux de leurs pairs.
Lorsqu’il s’agit de montrer l’empreinte carbone d’un produit – de l’approvisionnement en matières premières au processus de fabrication et de distribution aux consommateurs finaux – le suivi de tout cela est incroyablement complexe dans les chaînes d’approvisionnement modernes qui transcendent les entreprises et les pays. Analyser cela dans les trois domaines d’une chaîne d’approvisionnement est un exercice considérable de collecte et de traitement de données. Des outils tels qu’IBM Supply Chain Intelligence Suite peuvent aider à rationaliser cela. Une fois que vous avez les informations, les transmettre aux clients au point d’achat et dans un format compréhensible nécessite une collaboration entre de nombreux groupes, du marketing à l’informatique et de l’emballage à la reconfiguration des pages de produits sur un site Web de commerce électronique.
Au-delà de l’affichage de ces informations pour les consommateurs, comment pouvez-vous agir là-dessus ? Nous avons vu que certains détaillants expérimentent la transformation de leurs magasins physiques en centres de distribution pour les commandes en ligne. Cela aide les entreprises à s’adapter aux comportements d’achat, mais aussi à résoudre les problèmes courants de la chaîne d’approvisionnement, tels que les kilomètres à vide qu’un camion de distribution parcourt généralement en faisant l’inventaire d’un magasin à l’autre. Dans une étude récente d’IBM, 77 % des responsables de la chaîne d’approvisionnement (CSCO) ont déclaré être confrontés à une augmentation des coûts de transport et de logistique. Des mesures comme celles-ci traitent donc un problème commun. Pour être efficace, cette stratégie nécessite souvent l’intelligence artificielle (IA) pour transformer les données en modèles de consommation qui peuvent infuser des modèles avec un niveau d’information de pointe.
On se concentre également davantage sur ce qui se passe après le point d’achat. Les détaillants et les fabricants doivent désormais penser à l’ensemble du cycle de vie d’un produit. Lorsque vous vendez un nouvel ordinateur portable, comment reprendre un ancien et le recycler ? Offrir ce niveau de circularité aux consommateurs peut vous aider à différencier votre offre sur un marché fortement banalisé, mais nécessite que de nouvelles opérations soient prises en compte dans vos processus métier.
Un autre changement ayant un impact sur les chaînes d’approvisionnement mondiales est le climat, des perturbations portuaires à la nécessité de réacheminer les cargaisons. Par exemple, pour les principales routes maritimes traversant l’océan Indien, les conditions météorologiques extrêmes pendant les moussons doivent être prises en compte. La saison de la mousson a semblé changer ces dernières années, donc l’utilisation des tendances historiques pour prédire le moment optimal pour les navires traversant l’océan ne sera pas aussi précise qu’elle l’était autrefois. Les entreprises innovantes intègrent désormais des données météorologiques et climatiques provenant d’outils tels que IBM Environmental Intelligence Suite dans leurs systèmes d’exploitation de la chaîne d’approvisionnement pour aider à adapter l’entreprise au changement climatique.
La période de magasinage des Fêtes de cette année représente dans de nombreux cas un tournant : la demande augmente à nouveau après la pandémie, mais les demandes des clients et les préoccupations environnementales nous obligent à repenser la façon dont nous planifions et gérons nos chaînes d’approvisionnement. Les gagnants seront ceux qui pourront exploiter les données dont ils disposent pour répondre aux demandes changeantes des clients et à l’environnement complexe dans lequel ils opèrent.
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Ce message a été créé par IBM avec Insider Studios.