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#Bonus SérieBigData Big Data et Supply Chain – Du nouveau chez JDA : TMS et Big Data, Offre packagée dans le cloud

by admin_udwon 5 septembre 2016in ANALYTICS, Big Data, CLOUD, SUPPLY-CHAIN, TMS No comment

Du nouveau chez JDA…

TMS et Big Data, Offre packagée dans le cloud

Une nouvelle a fait du bruit dans le monde des éditeurs de logiciels Supply Chain : JDA met du « Big Data » dans son offre Transport Management System (TMS).

Cette nouvelle a rapidement été suivie de l’annonce d’une nouvelle offre packagée dans le cloud du même éditeur.

TMS et Big Data, qu’est-ce qui change ?

Par la mise en place de 3 partenariats de taille, JDA propulse son offre TMS à l’heure du Big Data, offrant ainsi à ses clients la visibilité et l’analyse prédictive en temps réel pour l’organisation et la gestion de leurs activités de transport.

Les améliorations qui ne manqueront pas d’en découler sont la diminution du kilométrage, l’amélioration de l’utilisation des équipements et la diminution des besoins en ressources (heures supplémentaires) par une meilleure optimisation.

JDA Stratus, nouvelle offre de solutions dans le cloud

Nous avions mis en évidence que les offres cloud présentent de belles opportunités pour les entreprises, notamment par la dématérialisation des moyens, permettant à des sociétés plus petites d’accéder tout de même à ces solutions à moindre coût.

Aujourd’hui, ces offres s’étendent aux solution Supply Chain, plus uniquement aux ERP.

C’est dans ce contexte que JDA annonce l’arrivée de sa nouvelle offre packagée Stratus regroupant 3 offres :

- JDA Stratus for Transportation, constituée d’un module TMS et d’un module de planification

- JDA Stratus for Forecast and Replenishment, pour la gestion de la demande au plus juste

- JDA Stratus for Workforce Management, pour optimiser la gestion des ressources humaines.

Pour en savoir plus, découvrez les articles dans leur intégralité ici :

JDA met du « Big Data » dans son TMS

http://supplychainmagazine.fr/NL/2016/2273/

JDA l’offre packagée stratus

http://supplychainmagazine.fr/NL/2016/2279/

Enfin, si vous voulez relire notre article « L’ERP dans le cloud : de belles opportunités », il est disponible à ce lien :

http://www.udw.fr/lerp-dans-le-cloud-de-belles-opportunites/

UDW est capable de vous accompagner dans votre projet de mise en place des outils Supply Chain (TMS, WMS, OMS) y compris en mode cloud.

Nous sommes un cabinet de conseil en organisation et en intégration de solutions ERP, CRM et Supply Chain.

Nous sommes prêts à mettre notre expertise à votre service.

Nous vous accompagnons dans la réalisation de vos projets depuis la phase de qualification de vos besoins jusqu’à la mise en place et l’assistance post-projet.

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#3 SérieBigData Big Data et Supply Chain – La révolution en marche

by admin_udwon 29 août 2016in Big Data, SUPPLY-CHAIN No comment

#3SérieBigData

Big Data et Supply Chain – La révolution en marche

Tout au long de cette série d’article sur l’arrivée du Big Data dans le pilotage de la Supply Chain, nous avons mis en évidence que cette technologie naissante allait probablement modifier le fonctionnement des entreprises et industries en profondeur.

Cela se confirme déjà dans le secteur de l’aéronautique où le Big Data joue un rôle de plus en plus déterminant dans la chaîne de valeur.

Un changement de paradigme

Dans l’aéronautique, qui s’est lancé dans une démarche active de déploiement du Big Data à ses activités industrielles et de pilotage de Supply Chain, on constate d’ores et déjà que les gains se feront en termes de réduction de temps de cycle et en augmentation de la productivité.

Le changement profond qui s’opère bouleverse le business model. Jusqu’ici on considérait la valeur de la pièce. Avec le Big Data, on considère maintenant et on considèrera de plus en plus la valeur de disponibilité et d’usage de la pièce.

C’est déjà le cas, pour reprendre l’exemple mentionné dans l’article, de Michelin, qui ne vend plus des pneus d’avions mais un nombre d’atterrissages.

Et par là, c’est le cœur même de l’activité industrielle qui est modifié.

La maintenance passe du correctif au prédictif, que ce soit chez Airbus ou à la SNCF, comme souligné dans l’article précédent.

La manière de considérer les données, transmises par les pièces via les capteurs, évolue également. Si avant, pour une pièce précise, on menait un contrôle selon des paramètres clairement identifiés et déterminés au préalable, on passe maintenant à un fonctionnement d’écoute globale des données pour ensuite les analyser.

Le constat général

Après cette série d’article, issue au départ de notre premier article intitulé « Big Data, allié de la Supply Chain ? », certaines conclusions semblent s’imposer d’elles-mêmes.

Si peu de grands groupes se sont lancés dans une démarche active d’application du Big Data pour la gestion de leurs activités (industrielles et supply chain), tous sont aujourd’hui convaincus de l’intérêt de la démarche.

C’est en effet une démarche complexe qui nécessite d’être conduite par étape. Certaines sont absolument capitales : sponsoring, identification claire du besoin, qualification et modélisation des données, pour ne citer que celles-ci.

C’est également une démarche qui modifie les procédés en profondeur, il est donc incontournable de conduire le changement et de tenir compte du facteur humain pour la mener avec succès.

De nouveaux métiers, de nouveaux outils, de nouvelles technologies apparaissent pour répondre aux nouveaux besoins créés par le déploiement du Big Data dans les entreprises pour le pilotage de leur supply chain.

Enfin, il semble tout à fait évident que nous sommes à l’aube d’une ère nouvelle pour la gestion des activités industrielles et le pilotage de la supply chain. Le mot « révolution » circule à ce sujet. En effet, il est fort probable que ce changement en profondeur impacte toutes les entreprises, quelles que soient leur taille et leur secteur d’activité. Avec pour répercussion plus ou moins directe d’impacter chacun d’entre nous, en tant qu’individu, dans notre manière de travailler et de consommer.

Pour en savoir plus, découvrez l’article dans leur intégralité ici :

http://www.usinenouvelle.com/article/tribune-quand-le-big-data-promet-de-revolutionner-l-aeronautique-1-2.N385463

Et si vous n’avez pas encore lu l’opus #1 ni l’opus#2 de notre série d’articles sur la thématique du Big Data dans la Supply Chain, voici les liens pour les retrouver :

#1 Big Data et Supply Chain : de nombreuses interrogations
#2 Big Data et Supply Chain : maintenance prédictive

Enfin, si vous voulez relire notre article « Big Data, allié de la Supply Chain ? », il est disponible à ce lien :

Big Data, le nouvel allié de la Supply Chain ?

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#2SérieBigData : Big Data et Supply Chain – Maintenance prédictive

by admin_udwon 30 juin 2016in ANALYTICS, Big Data, SUPPLY-CHAIN No comment

#2SérieBigData

Big Data et Supply Chain – Maintenance prédictive

Dans l’article précédent, nous revenions sur le fait que la plupart des grands groupes sont aujourd’hui dans l’expectative face à l’introduction du Big Data dans le pilotage de leur Supply Chain.

Il en est un chez qui la démarche est initiée, en cours de déploiement : la SNCF.

Un exemple concret d’application du Big Data dans la gestion industrielle est donc la maintenance prédictive

La maintenance prédictive, c’est quoi ?

Avant, nous avions la maintenance préventive, qui s’assurait que tout fonctionnait parfaitement bien. La maintenance curative, elle, se chargeait de réparer les pannes lorsqu’elles avaient eu lieu.

Aujourd’hui, grâce à l’application du Big Data, il est possible, par le biais de capteurs, de faire parler les pièces elles-mêmes afin d’avoir des indications précises sur les maintenances à prévoir.

En fonctionnant de cette manière, la SNCF a réduit de 90% les maintenances préventives sur les rames de train, pour passer sur de la maintenance « juste à temps », optimisée au plus proche du besoin.

En ce qui concerne la SNCF, le champ d’application de ce type de maintenance concerne non seulement les rames de train mais également le réseau ou les ascenseurs en gare.

Les résultats

Les premiers résultats sont encourageants.

Ainsi que précisé précédemment, la SNCF a non seulement réduit de 90% les maintenances préventives des rames, mais constate également que grâce à la maintenance prédictive permet la diminution des coûts d’immobilisation des rames pour maintenance et l’amélioration de la régularité sur ses lignes.

Le Big Data permet une surveillance simplifiée et accrue du réseau, de manière à constater et à intervenir rapidement sur les points du réseau où l’accidentologie est élevée en raison de la végétation ou de la présence d’animaux. En résultera une meilleure sécurité sur les lignes.

La possibilité de vérifier à distance, chaque jour avant le premier train, le fonctionnement des ascenseurs, améliorera très certainement la sécurité et le confort des usagers.

Conduire le changement

Le déploiement de la technologie Big Data à la maintenance à nécessité de revoir l’organisation afin de l’intégrer et de s’y adapter.

A la SNCF cela se traduit, par exemple, par la mise en place d’analystes de la donnée et la réorganisation des ateliers de maintenance.

Au cœur d’une démarche Big Data se cristallise l’importance capitale de l’analyse de la donnée.

Il semble que le changement n’impacte pas uniquement l’organisation des différents services impactés mais que la modification d’organisation est plus profonde, structurelle, même.

En effet, avec l’arrivée du Big Data à la SNCF, le mode de fonctionnement est passé d’un lancement d’une démarche à grande échelle pour vérifier ensuite si cela fonctionne ou non. Ce qui est particulièrement lourd et coûteux dans la mise en place.

Aujourd’hui, la SNCF procède par des expérimentations à petite échelle, pour mieux maîtriser, apprendre et améliorer le procédé avant de déployer son application à grande échelle.

Pour en savoir plus, découvrez les articles dans leur intégralité ici :

http://www.usine-digitale.fr/article/transformation-digitale-de-la-sncf-ca-roule.N387017

http://www.sncf.com/fr/presse/fil-info/internet-industriel-sur-le-terrain/258654

Et si vous n’avez pas encore lu l’opus #1 de notre série d’articles sur la thématique du Big Data dans la Supply Chain, voici le lien pour le retrouver :

#1SérieBigData : Big Data et Supply Chain – De nombreuses interrogations

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Big Data et Supply Chain #1/3

by admin_udwon 6 juin 2016in Big Data, SUPPLY-CHAIN No comment

#1SérieBigData

Big Data et Supply Chain – De nombreuses interrogations

La newsletter de Supply Chain Magazine du 18 avril dernier a attiré notre attention puisque deux articles de celle-ci traitaient justement du Big Data dans la Supply Chain.

Les grands groupes dans l’expectative

Ce qu’il en ressort principalement, et conforte ce que nous avons déjà exposé dans l’article « Big Data, allié de la Supply Chain ? » c’est que les grands groupes montrent un fort intérêt pour mieux intégrer l’analyse de la donnée dans le pilotage de leur Supply Chain et sont pleinement conscients de l’enjeu stratégique que cela représente.

Pourtant, s’il semble maintenant évident que le Big Data fait entrer les entreprises dans une nouvelle ère d’exploitation de leurs données, peu de démarches d’utilisation dans la chaîne logistique ont été entamées.

Conduire le changement

La mise en place du Big Data dans le pilotage et l’organisation de la Supply Chain va nécessiter une gestion efficiente de la conduite du changement dans les entreprises car, outre les nouveaux métiers qu’il va être nécessaire de mettre en place, la rupture par rapport à l’ancien modèle se fait sur trois niveaux :

- Technologie (capacité de traitement rapide et efficace des données)

- Usage (utilisation des données, champ d’exploitation : maintenance prédictive, optimisation des flux, par exemple)

- Organisation et compétences.

Comme tout projet stratégique pour l’évolution de l’entreprise, le sponsoring du top management est absolument indispensable pour la réussite de la mise en œuvre du Big Data dans le pilotage de la Supply Chain.

Les tendances qui se dessinent

Selon l’enquête menée Deloitte, menée en 2016 auprès d’une soixantaine d’entreprise, voici les grands axes des modifications de fonctionnement que va amener le Big Data dans le pilotage de la Supply Chain des entreprises :

- Une quantité de données de plus en plus importante à gérer : données internes, externes et issues des objets connectés.

- Naissance de nouveaux métiers spécialisés dans la gestion, la qualité, l’exploitation et la sécurité de la data.

- De nouveaux modèles de gestion, tant des données en elles-mêmes, que dans le pilotage des Supply Chain des entreprises.

- La nécessité de protéger et de faire un usage éthique des données.

Pour en savoir plus, découvrez l’article dans son intégralité ici :

http://supplychainmagazine.fr/NL/2016/2257/

L’enquête Deloitte est disponible à ce lien :

http://www2.deloitte.com/fr/fr/pages/technology/articles/tendances-data-et-analytics-2016.html

Et, si vous ne l’avez pas encore lu, notre article « Big Data, allié de la Supply Chain ? » est disponible à ce lien :

http://www.udw.fr/331/

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Big Data, le nouvel allié de la Supply Chain ?

by admin_udwon 25 avril 2016in Big Data No comment

Big Data, le nouvel allié de la Supply Chain ?

Jusqu’ici un puissant allié du Marketing dans les secteurs de la finance et des télécoms, le Big Data s’intègre aujourd’hui dans la logistique industrielle, évolution initiée par le e-commerce.

Si le Big Data (ou Data, comme préfèrent le nommer les spécialistes de la Supply Chain) présente de nombreux avantages pour l’optimisation de l’ensemble de la chaîne logistique et une meilleure traçabilité des produits et des flux, dans l’objectif de mieux répondre aux exigences toujours plus fortes du client final, sa mise en place dans l’industrie présente des enjeux non négligeables.

La gestion de la Data, donc, argument clef pour améliorer l’efficacité de sa Supply Chain, suivre ses produits et flux en temps réel, optimiser ses coûts tout en respectant ses délais et les réglementations pour satisfaire les exigences grandissantes de ses clients ?

Alliée de poids pour les secteurs d’activité très concurrentiels ?

Problématique

Selon un article paru récemment, l’avionneur Airbus appliquerait maintenant, avec prudence cependant, le Big Data à ses vols d’essais afin de tenir ses délais de livraison.

La gestion de la Data servirait alors à vérifier la conformité des avions à la conception lors des campagnes de vols d’essais.

Pour mettre en place ce mode de fonctionnement, quelles problématiques ont dû être levées ?

Traiter, stocker et accéder à la quantité de données qui augmente à chaque campagne d’essai, sans changer les outils d’analyse et de visualisation existants, ni modifier les méthodes de travail des analystes.

Plus largement, il semble que l’intervention de la Data dans le pilotage de la Supply Chain n’ait pas été identifiée comme l’une des priorités dans tous les secteurs industriels. Beaucoup d’entreprises restent donc prudentes et dans l’expectative de cas d’école sur le sujet.

Outre le traitement, le stockage et la lisibilité des données, d’autres freins sont aujourd’hui identifiés.

Beaucoup d’entreprises n’ont pas nécessairement les compétences en interne pour la gestion de ces Data.

Déployer le Big Data pour piloter sa Supply Chain, demande une maturité IT importante de l’entreprise. Or tous les acteurs de la Supply Chain n’ont pas, à ce jour, ce niveau de maturité.

Enfin, la mise en place du Big Data représente un coût non négligeable, plus ou moins important selon la complexité de la Supply Chain. Le retour sur investissement doit donc se montrer à la hauteur.

Des enjeux conséquents

Les enjeux sont conséquents, afin que la gestion de la Data soit une véritable alliée dans le pilotage de la Supply Chain.

Il est donc nécessaire, au préalable, de bien identifier le besoin dans sa chaîne logistique, afin d’obtenir des résultats cohérents.

Ainsi que présenté chez Airbus, cela peut concerner uniquement un point particulièrement stratégique du process de production.

L’un des enjeux majeurs de la gestion de la Data est sa modélisation qui doit être faite de manière à apporter une valeur ajoutée aux utilisateurs, comparativement au système de gestion initial.

En effet, les données doivent être qualifiées en amont et finement réglées afin de délivrer, en temps réel, des informations et des alertes cohérentes.

Une gestion optimisée et fonctionnelle de la Data devient alors un outil stratégique d’aide à la prise de décision pour les manageurs.

Quel avenir ?

Pour revenir au projet d’Airbus, de nouvelles opportunités, initialement insoupçonnées, sont apparues.

Diminuer le nombre de vols d’essais en identifiant plus rapidement la cause racine des incidents par corrélation des données ou résoudre plus rapidement les anomalies détectées semblent être les projets de demain.

Plus largement, la gestion de la Data dans le pilotage de la Supply Chain devrait, peu à peu, en modifier le fonctionnement.

En partant des informations du consommateur final, la tendance s’oriente vers un schéma en flux tiré et une demande de plus en plus ajustée. C’est déjà le cas dans le secteur du e-commerce.

Et pour répondre à cela, l’interconnexion entre la chaîne logistique et le marketing de l’entreprise devra s’accentuer. Les informations et alertes devront être partagées car « la Supply Chain est le bras armé de l’engagement de service » (M. Dougados, Capgemini Consulting France).

La traçabilité des produits sera simplifiée, par la présence d’objets connectés dans les entreprises et dans notre quotidien.

Du côté de nos partenaires

Notre partenaire Infor s’est déjà lancé dans l’aventure, considérant que beaucoup de données importantes sont mises à disposition par les progiciels de gestion de l’entreprise, qu’il s’agisse de l’ERP ou des outils de gestion de la Supply Chain (WMS, TMS, OMS, etc.). Les clients peuvent donc y accéder simplement.

Pour aller plus loin, Infor vous propose une solution de Business Intelligence, qui permet la collecte et la visualisation des données modélisées tant dans une optique prédictive que dans une aide à la décision disposant d’informations en temps réel.

Notre partenaire Générix, quant à lui, vous propose une plateforme d’intégration et de gestion de vos flux, en provenance de toutes les applications de votre chaîne logistique.

La robustesse, la performance, la facilité d’utilisation et de déploiement de cette solution en font aujourd’hui un logiciel référent sur le marché.

En tant que partenaire d’Infor et de Générix, UDW est capable de vous accompagner dans votre projet de mise en place de gestion de la Data pour votre Supply Chain.

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Sources :

http://www.usinenouvelle.com/article/le-big-data-pour-tenir-les-delais.N324311

http://supplychainmagazine.fr/TOUTE-INFO/Archives/SCM082/ETUDE-82.pdf

http://siliconangle.com/blog/2014/09/19/whats-next-for-infor-after-the-cloud-you-guessed-it-big-data-inforum2014/

http://www.infor.fr/solutions/technology/analytics/

http://www.generixgroup.com/fr/solutions/tradexpress-software/

Category : Big Data

#Bonus SérieBigData Big Data et Supply Chain – Du nouveau chez JDA : TMS et Big Data, Offre packagée dans le cloud

Du nouveau chez JDA…

TMS et Big Data, Offre packagée dans le cloud

TMS et Big Data, qu’est-ce qui change ?

JDA Stratus, nouvelle offre de solutions dans le cloud

#3 SérieBigData Big Data et Supply Chain – La révolution en marche

#3SérieBigData

Big Data et Supply Chain – La révolution en marche

Un changement de paradigme

Le constat général

#2SérieBigData : Big Data et Supply Chain – Maintenance prédictive

#2SérieBigData

Big Data et Supply Chain – Maintenance prédictive

La maintenance prédictive, c’est quoi ?

Les résultats

Conduire le changement

Big Data et Supply Chain #1/3

#1SérieBigData

Big Data et Supply Chain – De nombreuses interrogations

Les grands groupes dans l’expectative

Conduire le changement

Les tendances qui se dessinent

Big Data, le nouvel allié de la Supply Chain ?

Big Data, le nouvel allié de la Supply Chain ?

Problématique

Des enjeux conséquents

Quel avenir ?

Du côté de nos partenaires