La science des données et ses applications en logistique

La « data science » ou science des données gagne en importance dans les différents domaines de la chaîne d’approvisionnement.

Qu’est-ce que la science des données en logistique ?

La science des données en logistique consiste à exploiter les données issues de sources telles que les expéditions, les systèmes de gestion d’entrepôt, le suivi des véhicules ou géolocalisation des clients dans le but d’optimiser les processus et de parvenir à une chaîne d’approvisionnement plus efficace. La collecte et l’analyse de ces données conduit à une compréhension approfondie de l’activité, permettant ainsi une prise de décisions éclairées.

L’ensemble des processus allant de la préparation des articles jusqu’à leur consommation, en passant par leur expédition et livraison, peuvent être étudiés par les « data scientists », ou scientifiques de données. Ces professionnels contribuent également à améliorer la productivité et l’efficacité des entreprises. 

Quel est la fonction de la science des données en logistique ?

La science des données est devenue un outil essentiel pour optimiser les expéditions, assurer des itinéraires de livraison efficaces et, en fin de compte, proposer une offre plus intéressante par rapport à celle de la concurrence. Par exemple, le Distributed Order Management System Easy DOM attribue automatiquement les meilleurs points d’expédition sur la base des niveaux de stock et des capacités de chaque site, afin de minimiser les coûts tout en maximisant les bénéfices.

Voici les principales applications de la science des données dans le secteur de la logistique :

• Analyse prévisionnelle de la demande. Si les data scientists anticipent les ressources nécessaires pour répondre aux attentes des consommateurs, il est possible de se procurer les stocks requis, de les traiter et de les expédier avec une fréquence quotidienne, hebdomadaire, mensuelle ou annuelle.
• Étude de l’efficacité opérationnelle. La science des données peut fournir des informations précieuses sur les processus logistiques. À partir de celles-ci, les directeurs supply chain peuvent identifier des axes d’amélioration et introduire des changements.
• Gestion des itinéraires. L’évaluation du temps et des coûts associés à la livraison des marchandises aide à déterminer l’itinéraire le plus rentable et à tirer le meilleur parti des ressources.
• Suivi de la satisfaction client. Les techniques d’exploration de données servent à détecter, par exemple, un client insatisfait du service avant qu’il ne renonce à ce dernier, et contribue à améliorer proactivement son expérience.

Avantages de l’application de la science des données à la logistique

La collecte de volumes importants d’informations et leur analyse à l’aide d’algorithmes développés par des data scientists offrent de nombreux avantages aux entreprises :

• Réduction des coûts. L’analyse des données relatives à l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement permet d’identifier les opportunités d’économies. Elle peut par exemple amener à renégocier les contrats avec les fournisseurs, à modifier les emballages actuellement utilisés ou à explorer d’autres modes de transport.
• Optimisation des stocks. L’identification des produits obsolètes ou à faible rotation permet de réaffecter l’espace qu’ils occupent dans l’installation. Le logiciel de gestion d’entrepôt Easy WMS de Mecalux attribue toujours le meilleur emplacement aux stocks en fonction de critères tels que le type d’article, sa rotation ou son propriétaire.
• Visibilité de la chaîne d’approvisionnement. La science des données, au cœur des meilleurs outils de gestion d’entrepôt, offre une visibilité de bout en bout utile pour identifier les goulots d’étranglement, les retards ou les inefficacités.
• Gestion des fournisseurs. Une chaîne d’approvisionnement fluide repose largement sur les efforts des fournisseurs de matières premières et de marchandises. Grâce aux analyses des data scientists, il est possible de repérer objectivement les professionnels les plus fiables, de mesurer leur production et de minimiser les risques.

Les techniques de science des données au service de la chaîne d’approvisionnement

Les organisations à la pointe de la technologie sont conscientes de l’importance de l’analyse des données, et disposent des moyens nécessaires pour collecter et traiter des informations provenant de sources diverses au quotidien. Pour ce faire, elles s’appuient sur différentes techniques, notamment :

• Analyse prédictive. Les données historiques sont combinées à des informations en temps réel pour établir des prévisions sur les comportements, les tendances et les habitudes, aussi bien des individus que des machines ou des systèmes logistiques.
• Machine learning (ML) pour l’optimisation des itinéraires. Selon des experts tels que le professeur Matthias Winkenbach, directeur de recherche au MIT CTL, l’intelligence artificielle et le ML offrent un avantage unique par rapport aux méthodes de recherche opérationnelle en matière d’innovation dans la gestion des itinéraires et des livraisons.
• Analyse des données pour la gestion des stocks. La visibilité en temps réel sur chaque étape de la chaîne d’approvisionnement évite la surstockage et favorise un réapprovisionnement rapide.
• Simulations pour la prise de décision. Les data scientists emploient des jumeaux numériques pour étudier différents scénarios et tester leurs hypothèses avant que l’entreprise ne réalise de gros investissements.

Les tendances en matière de science des données pour la logistique

Les outils de traitement de l’information destinés aux professionnels de la chaîne d’approvisionnement sont de plus en plus nombreux :

• Industrial Internet of Things (IIoT). La mise en place de dispositifs connectés pour collecter des données maximise l’efficacité des processus industriels et logistiques.
• Analyse des données avancée et prise de décision autonome. Les systèmes intégrant l’intelligence artificielle sont capables d’identifier les anomalies et d’introduire des changements afin d’atteindre une productivité maximale.
• Chaîne de blocs ou blockchain. L’implantation de cette technologie permet d’enregistrer les données relatives aux marchandises et aux contrats tout au long du processus logistique. 

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