Parmi ses composants essentiels, figurent notamment l’analyse de données et l’analyse commerciale, qui fonctionnent grâce au data minage, au reporting, aux requêtes concernant les données, au benchmarking, ainsi qu‘à la préparation et à la visualisation de données.

Toutefois, l’industrie manufacturière accuse un certain retard par rapport à d’autres secteurs et certains cas d’usage pourraient servir d’exemples dont l’industrie pourrait se saisir.

Amélioration de la performance de la chaîne d‘approvisionnement

La BI est souvent la solution préférentielle lorsqu’une entreprise cherche à mettre en œuvre les principes du « juste à temps » pour optimiser sa chaîne d’approvisionnement.

Le secteur du retail est déjà bien avancé sur ce sujet et l’acteur majeur du secteur de la grande distribution, Walmart en est une parfaite illustration. En effet, à l’aide de technologies d’analyse avancées, Walmart est capable de prédire l’évolution de la demande afin d’optimiser ses inventaires et d’éviter les pénuries de produits. L’entreprise a également mis en place la méthode du cross-docking, ou transbordement. Celle-ci implique que les marchandises ne sont plus livrées dans un entrepôt, mais directement transbordées et réparties pour être acheminées jusqu’aux clients. Cela permet de minimiser les coûts de manutention et de stockage.

Ce cas d’usage chez Walmart peut également s’appliquer au secteur manufacturier. En assurant un suivi fluide de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises peuvent contrôler les flux de marchandises et réagir de manière flexible aux difficultés qui surviennent. Qu’il s’agisse d’une pénurie de ressources dans le pays d’origine, d’un changement de tarifs par les fournisseurs ou d’autres facteurs liés aux politiques commerciales, grâce à une BI intégrée aux processus de gestion de la chaîne d’approvisionnement, les fabricants peuvent sécuriser la planification, garantir la stabilité et renforcer la satisfaction des clients.

L’optimisation des processus grâce au minage de données

La BI peut également servir à optimiser les processus opérationnels au sein même de l’entreprise. En effet, les analyses de données peuvent fournir des informations concernant l’ensemble du cycle de production, qui serviront à optimiser les processus de production et à repérer les goulots d’étranglement.

Un exemple inspiré du secteur des services publics illustre bien la manière dont l’analyse de données contribue à améliorer les processus. Les services municipaux de Bonn en Allemagne vérifient systématiquement si les relevés de compteurs correspondent au schéma défini par les tests de plausibilités. Il s’agit de détecter des erreurs au sein des appareils, des fuites de canalisations ou d’autres défauts à un stade précoce. Toutefois, sur un total de 367 000 relevés de compteurs effectués entre janvier 2020 et avril 2021, des retards répétés et des taux d’erreurs élevés ont été détectés lors de la vérification de ces relevés.

Les services municipaux de Bonn ont donc lancé un projet de minage de données en collaboration avec Appian. L’analyse a révélé qu’environ 75 % des tests de plausibilité n’étaient pas nécessaires, alors même qu’ils pouvaient représenter jusqu’à 571 jours de travail. Grâce à ces conclusions, les limites de plausibilité du système ont été optimisées. En résultat, les services municipaux de Bonn ont pu s’assurer de la vitesse et de la fluidité des workflows, économiser sur les coûts, tout en renforçant la satisfaction des usagers.

Le minage de données offre également des avantages cruciaux au secteur manufacturier. En analysant l’ensemble du cycle de production, il est possible de repérer des schémas répétitifs et de prendre des décisions éclairées afin d’améliorer l’efficacité et la qualité. Les plateformes de données intégrées facilitent notamment la collaboration avec les fournisseurs et l‘échange d’informations.

La Business Intelligence (BI) et l’analyse de données constituent un pan crucial de l’ensemble du processus d’entreprise, non seulement en optimisant les opérations actuelles, mais également en posant les bases des futures décisions de planification. Grâce à l’analyse en temps réel des données et des capacités de production, les entreprises du secteur manufacturier peuvent optimiser la planification de la production. Cela leur permet non seulement de s’assurer que les produits sont fabriqués à temps et en quantités adéquates afin de répondre à la demande, de conserver des ressources, mais également de gagner un avantage concurrentiel à long terme. Dans une économie qui repose de plus en plus sur les données, la BI et l’analytique sont des outils essentiels qui contribuent au succès et à l’évolution constante des entreprises.

Par Sebastian Wrubel, Product Manager Sales/POS & Logistics chez reichelt elektronik