Publié : 16 juillet 2025
Temps de lecture : 5 min
La gestion des relations avec les fournisseurs devient presque impossible parce que les équipes chargées des achats perdent 20% à 50% de leur temps de travail à rechercher des informations. Tout le monde sait à quel point il est frustrant de chercher des données précises sur les fournisseurs. Ce problème va au-delà du simple désagrément. Les chiffres sont éloquents : 93% des responsables des achats et de la chaîne d'approvisionnement ont ressenti l'impact négatif de la désinformation des fournisseurs. Près de la moitié d'entre eux (47%) sont régulièrement confrontés à ces problèmes.
La mauvaise qualité des données dans la fabrication externalisée crée de graves problèmes. Les équipes perdent un temps précieux (63%) et sont confrontées à des retards dans les projets (47%). Parfois, les relations avec les fournisseurs se terminent complètement. Les entreprises manufacturières se concentrent désormais sur la numérisation de l'outillage et l'analyse des fournisseurs dans le cadre de leur transformation numérique. Les organisations qui utilisent des solutions d'analyse de données fiables constatent des gains impressionnants en matière de performance des fournisseurs. Ce changement modifie la façon dont les entreprises gèrent leur chaîne d'approvisionnement dans l'environnement actuel axé sur les données.
Le Big Data améliore la visibilité et la précision des fournisseurs
La révolution numérique dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement a révélé une dure réalité : les organisations fonctionnent avec des informations imparfaites sur les fournisseurs. Des études montrent que 81% des responsables des achats doutent de l'exactitude de leurs données fournisseurs. Ce doute est logique - 60% des cadres prennent quatre jours pour mettre à jour des informations fournisseurs obsolètes. Ces retards ont un effet domino sur l'ensemble des opérations.
La mauvaise qualité des données sur les fournisseurs se manifeste de plusieurs manières préjudiciables. Les organisations sont confrontées à des délais non respectés (51%), à des clients mécontents (42%) et à des pertes financières directes (40%). Les entreprises qui ont perdu de l'argent à cause de données erronées l'ont fait dans les six mois dans 67% des cas, ce qui prouve à quel point ces problèmes sont fréquents.
Les anciennes méthodes de gestion des informations sur les fournisseurs ne fonctionnent plus assez bien. De nombreuses équipes chargées des achats utilisent encore des outils de recherche de base tels que les moteurs de recherche en ligne (63%), les conférences sectorielles (63%) et les publications (59%). Pendant ce temps, les organisations leaders remodèlent la scène avec des applications avancées de big data pour gérer les relations avec les fournisseurs.
L'analyse des big data permet aux entreprises d'avoir une vision claire des moindres détails qui affectent les performances des fournisseurs. Pour ne citer qu'un exemple, voyez comment une exploitation laitière a utilisé la RFID et des capteurs IoT pour repérer les problèmes liés à la santé du bétail, à la qualité du fourrage et aux changements de température - des facteurs qui ont un impact direct sur la qualité des produits. Cette meilleure visibilité les a aidés à fabriquer des produits plus nutritifs et plus uniformes.
Les entreprises qui utilisent l'analyse des big data tout au long de leur chaîne d'approvisionnement obtiennent des résultats étonnants. UPS a réduit sa consommation de gaz de 1,6 million de gallons par an lors de ses livraisons depuis 2016. L'entreprise utilise des informations tout au long de son processus d'expédition avec des capteurs et des radars pour suivre les articles pendant le transport et trouver les meilleurs itinéraires de livraison.
Les opérations de fabrication obtiennent des informations vitales sur la planification grâce au big data. Les entreprises rassemblent et analysent les données du réseau d'approvisionnement afin de prévoir la demande avec précision. Leurs modèles statistiques examinent les données passées, les informations actuelles, les tendances du secteur, les données des concurrents et les facteurs économiques. Cette approche complète aide les entreprises à éviter les ruptures de stock tout en maintenant des niveaux de stocks idéaux.
Pourtant, la confiance reste le principal problème, même pour les entreprises dotées de systèmes avancés. Plus de la moitié des entreprises (58%) disposant d'un portail fournisseurs ne font pas confiance à leurs fournisseurs pour maintenir les informations à jour. Cela montre que la technologie seule ne peut pas résoudre les problèmes de données des fournisseurs sans processus de gestion appropriés.
L'analyse permet de prévoir les retards de livraison et les variations des délais d'exécution
L'analyse prédictive change la donne pour les équipementiers qui souhaitent résoudre l'un de leurs plus gros problèmes : les retards de livraison et les variations de délais.
Les équipementiers du monde entier ont toujours eu du mal à voir clairement les données relatives à leur parc d'outillage, ce qui entraîne des retards dans la livraison des pièces et d'autres problèmes. Aujourd'hui, savoir repérer les retards avant qu'ils ne se produisent permet d'assurer le bon déroulement de la production. Une étude plus récente, publiée en , montre que les fabricants ont besoin d'informations quotidiennes précises sur la date à laquelle chaque pièce arrivera en retard. Cela leur permet d'éviter d'avoir trop de stocks ou de les épuiser complètement.
Des algorithmes intelligents d'apprentissage automatique permettent désormais aux équipementiers de prédire les performances de leurs fournisseurs avec une précision étonnante. Les modèles LSTM (Long Short-Term Memory) fonctionnent très bien pour les problèmes de régression de séries temporelles. Ils peuvent prévoir les changements de livraison avec une erreur médiane de seulement 4,1 jours en MAE (Mean Absolute Error). Ces modèles intelligents examinent l'historique de la chaîne d'approvisionnement et repèrent des schémas que les gens pourraient manquer.
Grâce à l'analyse prédictive, les équipementiers peuvent passer de la résolution des problèmes après qu'ils se soient produits à leur arrêt avant qu'ils ne commencent. Cela leur permet d'économiser de l'argent à long terme. Le système examine des données provenant de nombreuses sources :
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Historique des livraisons
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Journaux de production et relevés des capteurs de l'équipement
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des facteurs externes tels que les conditions météorologiques, la disponibilité des travailleurs et l'évolution du marché
Cette vision détaillée aide les entreprises à repérer les goulets d'étranglement avant qu'ils ne se transforment en problèmes coûteux. Les responsables des équipementiers utilisent ces outils pour réduire le risque de livraison tardive des pièces en obtenant des rapports sur les prévisions de livraison.
L'analyse prédictive permet d'améliorer la gestion des risques en signalant à temps les problèmes éventuels. Les entreprises peuvent repérer les fournisseurs à risque en vérifiant leurs performances et les facteurs externes. Elles peuvent ensuite modifier leurs choix de fournisseurs. Cela permet aux équipementiers et aux fournisseurs de mieux gérer les risques liés à la chaîne d'approvisionnement.
Malgré cela, le fonctionnement de ces systèmes n'est pas sans poser de problèmes, notamment en ce qui concerne la qualité des données. Les modèles prédictifs ont besoin de données historiques de qualité, mais de nombreuses entreprises ne gèrent pas très bien les informations incomplètes ou anciennes dans leurs systèmes. Les entreprises qui résolvent ces problèmes prennent de l'avance sur leurs concurrents. La preuve ? Environ 77% des partenaires logistiques investissent désormais dans l'analyse prédictive pour accroître leurs bénéfices.
Les équipementiers font état d'une augmentation des performances du 40% grâce au Big Data
L'industrie manufacturière a radicalement changé. De nouveaux rapports industriels montrent que 53% des fabricants s'appuient désormais sur l'analyse des big data pour rester compétitifs. Les fabricants d'équipements d'origine (OEM) qui adoptent des solutions d'analyse de données détaillées ont vu leurs performances s'améliorer de 40% sur des indicateurs clés.
Le marché reflète cet enthousiasme pour le big data dans l'industrie manufacturière. Les experts prévoient que le marché du big data dans le secteur atteindra 9,11 milliards de dollars d'ici 2026. Ces chiffres montrent à quel point les technologies intelligentes sont devenues essentielles dans les modèles économiques de la fabrication moderne.
Les spécialistes de l'approvisionnement soulignent comment l'analyse des big data offre des avantages inégalés dans la gestion des relations avec les fournisseurs :
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Visibilité en temps réel dans les indicateurs de performance des fournisseurs, y compris le respect des délais de livraison, le contrôle de la qualité et les fluctuations de prix
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Capacités prédictives qui anticipent les perturbations potentielles de la chaîne d'approvisionnement
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Une meilleure collaboration grâce à des données et des indicateurs de performance partagés
Les entreprises constatent de réels avantages lorsqu'elles mettent en œuvre des solutions de big data. Un fabricant a travaillé avec un fournisseur d'analyses pour mettre en place un système de gestion des performances des fournisseurs (SPM). Cela a permis de créer une plateforme centrale pour collecter et analyser des données provenant de sources multiples. L'analyse des données historiques relatives à la ponctualité des livraisons a révélé un goulet d'étranglement dans le processus de production du fournisseur, ce qu'il n'aurait pas pu trouver sans l'analyse avancée.
Les résultats financiers sont impressionnants. Les entreprises qui utilisent le big data font état d'une baisse des coûts grâce à un meilleur pouvoir de négociation, à une réduction des dépenses liées aux stocks et à une diminution des perturbations. Certaines ont réduit de 20% les temps d'arrêt des machines, un problème courant dans la fabrication externalisée.
Les entreprises manufacturières qui se concentrent sur la transformation numérique constatent que les outils numériques soutenus par l'analyse des données créent des améliorations mesurables dans l'efficacité du flux de travail. Les dirigeants peuvent prendre des décisions plus intelligentes et améliorer le flux de la chaîne d'approvisionnement en comprenant comment les processus, les départements et les problèmes affectent leurs opérations.
L'augmentation des performances du 40% provient de l'abandon des opérations réactives au profit d'opérations proactives. Vous pouvez apprendre à améliorer la gestion de vos relations avec vos fournisseurs en prenant des décisions éclairées qui permettent de détecter les problèmes avant qu'ils n'affectent la production. Discutez avec les experts d'eMoldino pour voir cette approche en action.
Conclusion
L'analyse des big data a changé la façon dont les équipementiers gèrent leurs relations avec les fournisseurs. La mauvaise qualité des données était autrefois source de maux de tête pour les équipes chargées des achats, ce qui entraînait des pertes de temps et des retards dans les projets. Mais les organisations qui acceptent de nouvelles idées et utilisent des approches fondées sur des données probantes obtiennent aujourd'hui environ 40% de meilleures mesures de la performance des fournisseurs.
Le passage d'opérations réactives à des opérations proactives est l'avantage le plus important. Les entreprises peuvent désormais repérer les problèmes avant qu'ils n'affectent la production, au lieu de se contenter de réagir aux problèmes des fournisseurs. Les relations conflictuelles avec les fournisseurs se sont ainsi transformées en alliances mutuellement bénéfiques, fondées sur le partage de données et d'objectifs communs.
L'impact financier est remarquable. Les entreprises qui utilisent ces solutions réduisent leurs coûts en renforçant leurs positions de négociation, en réduisant les dépenses liées aux stocks et en diminuant les interruptions de production. En outre, la baisse de 20% des temps d'arrêt des machines permet aux fabricants d'économiser des millions de dollars en coûts de production.
Ces résultats impressionnants s'accompagnent de leur lot de défis. La qualité des données reste une pierre d'achoppement, car 58% des entreprises ne font pas confiance à leurs fournisseurs pour maintenir les informations à jour. La technologie seule ne peut pas résoudre les problèmes de gestion des fournisseurs sans de meilleurs processus.
L'industrie manufacturière voit clairement ces avantages, puisque le marché du big data devrait atteindre 9,11 milliards de dollars d'ici à 2026. Les entreprises qui n'adoptent pas ces méthodes risquent de se laisser distancer par leurs concurrents qui peuvent mieux prévoir et optimiser leurs relations avec les fournisseurs. Prêt à rejoindre les fabricants innovants qui utilisent l'analyse de données pour améliorer les performances de leurs fournisseurs ? Discutez avec les experts d'eMoldino pour voir comment cela fonctionne et prendre une longueur d'avance dans l'environnement de fabrication complexe d'aujourd'hui.
Principaux enseignements
Les entreprises manufacturières qui mettent en œuvre l'analyse des big data révolutionnent les relations avec les fournisseurs et réalisent des améliorations de performance sans précédent qui ont un impact direct sur leurs résultats.
- Les équipementiers améliorent les performances du 40% grâce à l'analyse des données (big data), transformant les opérations réactives en systèmes proactifs de gestion des fournisseurs.
- Les analyses prédictives permettent d'éviter des retards coûteux en prévoyant les problèmes de livraison avec une précision médiane de 4,1 jours, ce qui permet une gestion proactive des stocks.
- Des données insuffisantes sur les fournisseurs coûtent cher aux entreprises - 93% des dirigeants signalent les effets négatifs de la désinformation, 67% subissant des pertes financières dans les six mois.
- La visibilité en temps réel favorise la collaboration en fournissant des plateformes centralisées qui permettent de suivre les délais de livraison, les mesures de qualité et les fluctuations de prix dans les réseaux de fournisseurs.
- La transformation numérique de l'industrie manufacturière s'accélère Le marché des big data devrait atteindre $9,11 milliards d'euros d'ici à 2026, ce qui rend l'adoption précoce indispensable à l'obtention d'un avantage concurrentiel.
Le passage de la gestion traditionnelle des fournisseurs à des approches basées sur les données représente plus qu'une avancée technologique - il s'agit d'un changement fondamental dans la manière dont les fabricants établissent des partenariats de collaboration. Les entreprises qui adoptent ces solutions analytiques se positionnent pour réduire les coûts, minimiser les perturbations et créer des avantages concurrentiels durables dans un environnement de chaîne d'approvisionnement mondial de plus en plus complexe.
A propos de l'auteur
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