Il est devenu pratiquement impossible de prévoir les changements dans les schémas de l'offre et de la demande. Du côté de l'offre, les ruptures d'approvisionnement, les pénuries de pièces et les pressions sur les coûts sont de plus en plus fréquentes. Du côté de la demande, les préférences des clients restent volatiles, ce qui est encore exacerbé par la menace croissante de l'inflation et l'essor de l'omni-canal. Cela nuit non seulement aux revenus, aux bénéfices et à la satisfaction des clients, mais empêche également les organisations d'atteindre les objectifs de développement durable en matière de réduction des déchets.
Les défis externes et internes étant devenus plus aigus, de nouvelles technologies sont apparues pour les relever. L'essor de plateformes telles qu'Azure a accéléré le déploiement de solutions SaaS. Les nouvelles stratégies de gestion des données modifient la manière dont les entreprises organisent, structurent et gèrent les données. Et la promesse de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) a contraint de nombreuses organisations à investir dans les nouvelles technologies - avec pour objectifs d'optimiser et d'automatiser les processus métier, d'obtenir de meilleures performances et d'augmenter la rentabilité.
Les silos de données et les solutions ponctuelles disjointes empêchent d'atteindre la rentabilité ou la résilience souhaitées.
Les technologies avancées, notamment l'IA et le ML, ont le potentiel de révolutionner les chaînes d'approvisionnement mondiales. En surveillant les conditions en temps réel tout au long de la chaîne d'approvisionnement et dans le réseau étendu de partenaires, les moteurs d'optimisation basés sur l'IA et le ML peuvent détecter les anomalies, projeter les résultats de diverses stratégies de résolution et prendre des mesures correctives de manière autonome.
Pourtant, pour de nombreuses entreprises, les promesses de ces technologies avancées ne se concrétisent pas, malgré des investissements croissants. En fait, il a été rapporté que 85% des projets d'IA et de ML ne parviennent pas à produire les résultats commerciaux escomptés. Les raisons principales ? L'absence de gestion stratégique des données ou d'une infrastructure de données bien conçue, et des solutions ponctuelles décousues. Même en investissant massivement dans des solutions ponctuelles basées sur l'IA, les entreprises s'appuient encore aujourd'hui sur des bases de données vieilles de plusieurs décennies, des algorithmes hors ligne et des systèmes qui manquent d'interopérabilité ou qui ne permettent pas de partager facilement les données.
Aujourd'hui, les entreprises disposent de toutes les informations nécessaires pour optimiser leurs chaînes d'approvisionnement. Mais la plupart des entreprises sont tout simplement dépassées par le volume de données disponibles - provenant des fournisseurs, des clients, des partenaires et de sources tierces. Ils ne disposent pas non plus de l'infrastructure nécessaire pour les collecter, les harmoniser, les analyser et les appliquer à leurs décisions quotidiennes. Au lieu de cela, les données sont dispersées dans la chaîne d'approvisionnement étendue, dans des solutions ponctuelles disparates. Elles ne sont ni centralisées, ni accessibles, ni exploitables. Il ne suffit plus de consacrer davantage de ressources au problème. Avec l'accélération du volume et de la vitesse des données, les entreprises ne peuvent pas traiter toutes les données nécessaires dans un contexte de complexité croissante du marché.
Les technologies avancées telles que l'IA et la ML dépendent des données pour leur succès. Si les entreprises ne sont pas équipées pour saisir numériquement et appliquer des données en temps réel sur l'évolution de la demande, les niveaux de stocks, la disponibilité des produits et d'autres facteurs clés, leurs solutions avancées de chaîne d'approvisionnement n'atteindront jamais leur plein potentiel.
