Les fabricants de produits de consommation - y compris les produits emballés, les aliments et les boissons, et les sciences de la vie - sont confrontés à la fois à des opportunités et à des défis. Les chiffres des ventes de produits sont en hausse, le secteur des biens de consommation emballés (CPG) enregistrant une croissance de 10% en 2023. Mais une grande partie de cette croissance peut être attribuée à l'augmentation des prix. Les entreprises de consommation doivent également réaliser une croissance en volume.
Cependant, plusieurs défis se dressent sur leur route. Le premier de ces défis est la perturbation de la chaîne d'approvisionnement. Qu'elles soient causées par des phénomènes météorologiques extrêmes plus fréquents, des routes maritimes bloquées, des événements géopolitiques ou des pénuries de main-d'œuvre, les perturbations ont le pouvoir de désorganiser les plans de demande et d'approvisionnement les plus soigneusement définis. Nous connaissons tous la frustration de savoir que la demande existe, mais d'être simplement incapable de transporter les produits d'un point A à un point B pour en tirer des revenus.
Tout aussi frustrant pour les entreprises de produits de consommation ? Volatilité des marchés. L'inflation continue, les taux d'intérêt inflexibles et d'autres tendances économiques affectent les comportements et les préférences d'achat des consommateurs, parfois de manière surprenante. Si certains acheteurs se tournent vers les marques de distributeurs, d'autres s'offrent des "petits luxes" en période de crise. Pour ajouter à la confusion, la forte croissance de l'emploi signifie que de nombreux consommateurs ont un pouvoir d'achat accru.
Les fabricants de produits de consommation ne demandent qu'à pouvoir prédire avec précision la demande future. Mais la nature incroyablement imprévisible du paysage commercial d'aujourd'hui, associée aux comportements dynamiques des consommateurs, représente des obstacles importants.
Lorsque la volatilité du marché et d'autres forces perturbatrices amènent les entreprises de produits de consommation à se tromper dans l'équilibre délicat entre l'offre et la demande, les coûts sont élevés. Il peut s'agir de pénuries de produits, de stocks excédentaires, de ventes perdues, de démarques et de dommages causés aux relations avec les détaillants et les consommateurs. Il n'a jamais été aussi important de réaliser des plans d'offre et de demande précis, mais cela n'a probablement jamais été aussi difficile.
Que peuvent faire les fabricants de produits de consommation pour améliorer les performances de leur chaîne d'approvisionnement - et leurs résultats financiers - dans ce contexte d'incertitude ? La réponse réside dans la réalisation d'une adéquation plus dynamique entre la demande et l'offre via des processus de planification, rendus possibles par l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) avancés.
Chez Blue Yonder, nous appelons cette approche Demand and Supply Planning (planification de la demande et de l'offre), et nous l'avons vue créer des résultats véritablement transformateurs pour nos clients dans les secteurs des biens de consommation emballés, de l'alimentation et des boissons, et des sciences de la vie.
Une planification transformée pour des résultats transformés
Qu'est-ce que la planification de la demande et de l'offre ? Cette approche consiste à aligner les fonctions de la chaîne d'approvisionnement sur l'ensemble de la chaîne de valeur, de manière transparente, en fonction de l'évolution des conditions du marché, ainsi qu'à éliminer les silos fonctionnels et à les remplacer par une orchestration de la planification de bout en bout.
La mise en place d'un plan unifié d'offre et de demande sur l'ensemble du réseau de valeur est en contradiction avec l'approche traditionnelle de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, basée sur le cloisonnement. Mais cette approche plus fluide et dynamique devient rapidement impérative pour les fabricants qui veulent résister aux perturbations constantes et à la volatilité permanente du marché.
Le traitement des informations relatives à la demande en temps quasi réel, à des niveaux de granularité élevés, puis la replanification dynamique et fluide tout au long de la chaîne d'approvisionnement, nécessitent une transformation numérique complète. Elle exige l'IA la plus avancée, la ML, l'analytique et une architecture technologique qui fonctionne en temps réel et peut prendre en charge des besoins de calcul massifs.
