6 applications du Big Data dans le manufacturing

1. Prévision de la demande

Chaque fabricant doit équilibrer l’offre et la demande. La prévision de la demande permet aux responsables de la chaîne d’approvisionnement d’anticiper la quantité d’articles que leur entreprise devra produire pour répondre aux besoins des clients.

La prévision de la demande repose sur les types de données suivants :

• Comportements des consommateurs. Ces données révèlent si les clients modifient leurs habitudes de consommation et de dépenses.
• Tendances du marché. Ce sont les données sur les concurrents ou les évolutions économiques.
• Données historiques de ventes. Les données historiques comprennent les performances des lignes de produits, dont les volumes vendus, les revenus et les marges bénéficiaires.
• Activités marketing et promotionnelles. Ces données recouvrent les variations des volumes de ventes dues aux efforts promotionnels, aux périodes de forte activité et à d’autres facteurs similaires.

La prévision de la demande aide à optimiser les niveaux de stock, à maximiser la disponibilité des produits et à réduire les mises au rebut.

2. Optimisation de la supply chain

Les fabricants ne sont qu’un maillon d’une chaîne d’approvisionnement complexe et interdépendante. Le Big Data permet de comprendre ce qui se passe en amont et en aval pour mieux collaborer tout le long de la supply chain.

Le Big Data optimise la chaîne d’approvisionnement en aidant à :

• Comprendre la capacité d’inventaire en aval pour optimiser le flux des produits.
• Planifier les itinéraires logistiques afin d’accélérer la livraison.
• Partager des données logistiques à travers la supply chain pour améliorer sa visibilité.

Le Big Data peut donc accélérer les livraisons, réduire les coûts et améliorer l’efficacité. Il permet aussi de prendre des décisions liées à la chaîne d’approvisionnement plus rapidement.

3. Contrôle qualité

Les produits défectueux affectent négativement les marges bénéficiaires et entraînent des pertes. Sans parler des clients mécontents. L’analyse des données de la chaîne de production peut aider les fabricants à identifier ces défauts avant que les articles ne soient expédiés aux clients.

Ces données couvrent :

Les performances et tolérances de l’équipement de la chaîne de production.

• Les données d’inspection de chaque produit.
• Les tendances, risques et problèmes de défauts.
• Les causes profondes des défauts de fabrication.

4. Amélioration de la chaîne de production

Le Big Data peut aussi aider à améliorer leurs opérations internes, ce qui peut entraîner une réduction des coûts et des rebuts grâce à l’analyse :

• des points de blocages potentiels dans le processus de production,
• du nombre de ressources, comme les équipements et les employés (et comment l’entreprise les utilise actuellement),
• des emplacements des matières premières et des pièces.

5. Analyse des retours clients

Certaines des données les plus importantes pour les manufacturiers proviennent des clients. Collecter et analyser leurs retours peut aider les responsables de la supply chain à résoudre les problèmes des consommateurs et à développer de nouveaux produits.

Les données client peuvent aider les employés à :

• Analyser les plaintes et les avis des clients pour identifier les problèmes des consommateurs.
• Identifier les motifs de retour des produits et les raisons courantes de renvoi.
• Trouver des moyens d’améliorer les produits existants.
• Repérer des idées pour de nouveaux produits.

6. Optimisation des prix

La stratégie de tarification constitue un élément majeur des plans d’un fabricant. Les responsables de la chaîne d’approvisionnement peuvent analyser les Big Data comme les tendances du marché, le comportement des consommateurs et les prix pratiqués par les concurrents pour s’assurer que leur entreprise dégagera une marge bénéficiaire tout en attirant les clients grâce à ses propres prix.

Les responsables de la chaîne d’approvisionnement et les autres responsables travaillant avec eux sur la tarification peuvent utiliser les informations qu’ils ont tirées du Big Data pour mettre en œuvre des stratégies de tarification, comme tester différents niveaux de prix pour les produits et introduire la tarification dynamique, qui permet aux fabricants de mettre à jour les prix en temps réel en fonction des intrants de leur chaîne de production et de leurs coûts opérationnels.