Supply Chain Management : optimisez la gestion de vos approvisionnements

Au-delà d'un certain niveau de complexité, les progiciels de gestion intégrée (ERP) traditionnels ne parviennent pas à assimiler les longues chaînes de relations. En cause : une architecture de base de données sous-jacente totalement inadaptée à la modélisation des relations. Les bases de données de graphes changent la donne en modélisant une myriade de relations et de dépendances dans un schéma très proche de la réalité. Elles ouvrent ainsi une quantité de nouvelles perspectives pour la gestion des chaînes d'approvisionnement.

La gestion des chaînes d'approvisionnement, ou SCM, fait intervenir de très nombreuses composantes pour alimenter les processus de production. Un défi d'autant plus complexe que vous devez identifier et résoudre les nombreuses perturbations et aléas susceptibles d'entraîner :
● Des retards dans la livraison de composants essentiels
● Un surapprovisionnement de certains composants
● Des coûts logistiques imprévus
● La paralysie des lignes d'assemblage
● Un manque à gagner dû à une incapacité à satisfaire la demande
● Le paiement de pénalités contractuelles

Les supply chains sont particulièrement sensibles à l'évolution de la demande des consommateurs. Prenons l'exemple du secteur automobile. Pour calculer le nombre et type d'options choisies sur un horizon à douze mois, les responsables logistiques établissent des prévisions basées sur des données d'expérience et marketing. Mais tous ces savants calculs pourront vite passer à la trappe dès lors qu'une option perd de son attrait aux yeux des consommateurs.

En affinant leurs supply chains, les entreprises réalisent non seulement des économies qui se répercuteront directement sur leurs résultats financiers, mais elles minimisent également leur exposition aux risques.

Et pourtant, ces entreprises n'utilisent pas toujours des outils SCM capables de résoudre l'équation dans sa globalité. Prenons les solutions SCM traditionnelles. Si celles-ci gèrent les fluctuations offre/demande et ajustent les objectifs de stocks et de production en conséquence, elles n'intègrent généralement pas certaines spécificités commerciales comme les contrats d'achat en volumes passés avec certains fournisseurs et l'impact potentiel du surstockage de pièces qui en découle.

Certes, beaucoup d'entreprises utilisent des systèmes ERP pour leur SCM. Malgré cela, pour relier différentes sources de données et parvenir à extraire les informations dont ils ont besoin, les responsables de la supply chain sont souvent contraints d'interconnecter différents systèmes au moyen d'outils développés en interne. Ils finissent même par exporter des données vers des tableurs – une procédure fastidieuse qui, par ailleurs, peut entraîner la disparition d'informations précieuses dans les méandres des silos organisationnels.

Pour modéliser leurs supply chains, certaines entreprises se tournent vers le SQL et les bases de données relationnelles. Or, si ces solutions sont adaptées à certaines tâches comme la récupération et l'agrégation de données, elles ne sont pas du tout conçues pour l'analyse des interconnexions complexes des supply chains. Dès que vous voulez analyser tel ou tel lien dans la chaîne, il faut effectuer une jointure de tables SQL, ce qui devient très vite rédhibitoire.

Les bases de données de graphes peuvent relever ce défi pour vous livrer des éclairages approfondis sur votre supply chain.

Les bases de données de graphes mettent en application la théorie mathématique des graphes. Les données y sont représentées sous la forme d'un réseau de sommets et d'arêtes. Les sommets symbolisent les objets, les arêtes les relations entre ces objets. Chaque objet peut être relié à un nombre illimité d'autres objets à travers autant d'arêtes que nécessaires.

Cette typologie permet d'obtenir une représentation très réelle de toutes les relations d'une supply chain. Un graphe de supply chain peut contenir une multitude de types de sommets : fournisseurs, transporteurs, entrepôts, sites d'assemblage, mais aussi composants, services et produits. De même, les types d'arêtes (ou relations) sont multiples : « construit », « fournit à », « a passé contrat avec », « livre à », etc. Avec une base de données de graphes, on peut par exemple créer la relation suivante : le fournisseur A produit un composant X. Le transporteur B collecte ce composant afin de le livrer à l'usine C, qui l'utilise pour fabriquer le produit Y. Cette construction simple formera la base de graphes plus complexes qui, à leur tour, permettront d'effectuer une analyse approfondie des multiples dépendances.

Grâce à ce modèle, il est possible de suivre chaque composant à travers tout son cycle de vie – du fournisseur au produit fini, en passant par le processus de fabrication.

Le graphe est une sorte de « jumeau numérique » de la supply chain réelle, présenté sous la forme d'un réseau. Cette structure vous permet de visualiser la totalité de vos donnés afin de mieux comprendre les liens qui les unissent. Côté développeurs, cette représentation très intuitive de la supply chain aide à accélérer la création de nouvelles solutions. Quant aux responsables de supply chain, ils ont accès à une gamme d'algorithmes de graphes puissants qui les aident à gagner en efficacité. Certains algorithmes (chemin le plus court, proximité, connexité, etc.) contribuent à mettre à jour des relations jusqu'alors cachées, ce qui vous aide à gérer les dépendances complexes en temps réel.

Avec une base de données de graphes, vous effectuez des analyses complexes que nul autre SGBD ne peut sous-tendre. Vous pouvez ainsi modéliser et gérer les changements en termes de mix produits, de prévisions et de fournisseurs. Bref, les graphes marquent l'entrée dans une nouvelle ère de la gestion et l'analyse de données. Nul doute que les industriels innovants y verront un levier de compétitivité essentiel à leur croissance.