Comment les Master data favorisent la réussite des initiatives numériques
La course à la transformation numérique est lancée. Selon Gartner, un pourcentage impressionnant de 91 % des organisations sont déjà impliquées dans une forme ou une autre d’initiative numérique. En tirant parti de la puissance de l’IA, de l’apprentissage automatique, du Big Data et d’autres technologies révolutionnaires, les entreprises créent des supply chains progressivement plus réactives et plus résilientes.
Bien que ces avancées offrent des opportunités intéressantes aux entreprises, il existe un élément essentiel que vous ne pouvez pas vous permettre de négliger : les Master data. En d’autres termes, sans données solides, l’efficacité de ces technologies et leurs avantages potentiels diminuent rapidement.
Même dans l’exécution quotidienne des opérations liées à la supply chain, vous avez besoin d’une base solide pour réaliser les opérations les plus élémentaires. Sans une connaissance approfondie du comportement des clients, des contraintes fournisseurs et vos paramètres de fonctionnement, l’ensemble de vos opérations est confronté à une prise de décision inefficace.
Comment optimiser vos Master data pour accélérer le succès de vos initiatives numériques et prendre de meilleures décisions en matière de chaîne d’approvisionnement ?
Le défi des données de base
Vos données de référence reçoivent-elles l’attention qu’elles méritent ? Pour certains, la moindre allusion aux données de référence fait frémir. Mais compte tenu de leur importance en tant que catalyseur de la transformation, il ne s’agit pas d’un sujet que l’on peut simplement mettre de côté.
La plupart des entreprises possèdent des données de référence sous une forme ou une autre. En réalité, de nombreuses organisations en ont une quantité considérable. Alors, quel est le problème exactement ?
Il s’agit d’une équation simple : Des données de mauvaise qualité entraînent des résultats de mauvaise qualité.”.
Effectivement, de nombreuses entreprises disposent d’une multitude de données. Cependant, cela ne garantit pas leur exactitude ou leur exhaustivité. De plus, même lorsque les données sont présentes, se pose la question de savoir si ces informations essentielles sont utilisées de manière efficace pour éclairer les décisions liées à la supply chain.
En fait, de nombreuses entreprises que nous aidons ne disposent pas des données de référence essentielles à une bonne gestion des stocks. Et comme l’a souligné l’expert en stock, Tony Wild, “les stocks sont la conséquence physique de l’absence de données”.
Il s’agit toujours du problème majeur à résoudre. Si les fondements nécessaires pour prendre les décisions essentielles en matière de chaîne d’approvisionnement ne sont pas établis, cela peut sérieusement entraver vos initiatives de transformation numérique.
Mais si les données de référence sont si importantes, pourquoi sont-elles toujours négligées ou, pire encore, complètement ignorées ? La réponse est simple : maintenir les données de référence à jour et exhaustives est un travail difficile.
Mais vous n’avez pas à vous inquiéter. Après avoir travaillé avec des milliers d’entreprises à travers le monde, nous sommes bien conscients des défis auxquels elles font face. Dans cet article, nous examinerons minutieusement les données de référence , en explorant tous leurs aspects en détail.
Pourquoi tant d’entreprises se butent-elles avec les données de base ?
Nous savons tous que les données de référence sont essentielles pour prendre des décisions efficaces en matière de supply chain. De même, tout le monde est conscient du caractère fastidieux de la mise à jour des données de référence . Cependant, voici la réalité difficile à accepter : si vos données de référence sont incomplètes ou obsolètes, des erreurs seront inévitables.
Même si les données étaient parfaitement correctes lorsqu’elles ont été importées pour la première fois dans votre système, elles peuvent facilement être supprimées, corrompues ou mal interprétées. Ou peut-être les données ne reflètent-elles plus la réalité.
Imaginez que vous fassiez appel à un autre fournisseur ou que votre fournisseur ait modifié la manière dont il répond à votre demande. Et si vos propres coûts de stockage avaient changé ? L’espace d’entreposage est rare et n’est plus aussi bon marché qu’auparavant.
Le constat est simple : la qualité de vos données de référence s’érode avec le temps. Et si vous voulez prendre des décisions efficaces en matière de stocks, vous avez besoin d’une base de données solide et de qualité.
Définition des données de référence
Avant d’approfondir le sujet, nous devons d’abord définir ce que sont les données de référence .
Selon Wikipedia , les données de référence peuvent être définies comme des “des données partagées par l’ensemble des processus qui soutiennent l’activité courante d’une organisation et ses prises de décision”
Mais dans le contexte de la gestion supply chain, les données de référence sont les données indispensables qui déterminent le “quoi”, le “pourquoi”, le “comment” et le “qui” de chaque action que nous entreprenons.
Pour ne citer que quelques exemples, les données de référence supply chain incluent généralement les domaines suivants :
Détails produit
Paramètres fournisseur
Paramètres de stock
Transactions clients et historique des ventes
Détails produit
En règle générale, il s’agit de détails spécifiques sur les produits tels que le numéro de référence, le prix et les caractéristiques techniques.
Les données qui entrent dans cette catégorie comprennent l’emplacement physique des produits, le niveau de service visé, la quantité et la valeur du stock, ainsi que le point de commande.
Transactions clients et historique des ventes
Il s’agit des informations indispensables pour maintenir efficacement la relation commerciale avec le client. Elles englobent des données tels que les conditions de paiement, les délais de livraison, l’historique des achats et les coordonnées de contact. Dans de nombreuses entreprises, l’historique de la demande fait également partie de cette catégorie.
Comment les données de référence s’intègrent-elles dans votre processus de transformation numérique ?
La gestion des données de référence est un processus stratégique et structuré qui implique la création, l’organisation et la maintenance d’un ensemble d’informations précises et cohérentes sur les données de référence. L’objectif de ce processus est d’établir et de maintenir un “point de vérité” unique et fiable.
Les données de référence font partie intégrante des efforts de transformation de la supply chain. Elles sous-tendent diverses initiatives, notamment la visibilité des données, l’analyse, l’efficacité des processus, la collaboration avec les fournisseurs, la gestion des risques et l’expérience client.
Des données de référence pertinentes sont essentielles pour garantir le succès, que ce soit pour comprendre votre situation actuelle lors du démarrage d’une nouvelle initiative numérique, soutenir l’exécution des améliorations de processus ou suivre les résultats obtenus. Elles constituent un prérequis indispensable.
En outre, une gestion efficace des données de référence doit garantir que les bonnes informations sont disponibles dans toute l’organisation. Elle permet donc une collaboration sans faille et une planification totalement intégrée.
Comment l’amélioration des données de référence peut-elle contribuer à atteindre l’excellence opérationnelle ?
La contribution des données de référence à la transformation de la supply chain est évidente. Mais comment une base de données efficace peut-elle permettre à vos collaborateurs de prendre de meilleures décisions tactiques et opérationnelles ?
Qu’il s’agisse d’aider votre équipe à optimiser les niveaux de stock ou de déterminer la meilleure réponse à apporter en cas de perturbation, les données de référence constituent une base robuste qui soutient des processus efficaces et efficients tout au long de votre chaîne d’approvisionnement.
Prise de décision fondée sur des données
L’excellence opérationnelle repose sur une prise de décision éclairée et fondée sur des données. Les données de référence fournissent la base d’information nécessaire, permettant aux parties prenantes de prendre des décisions éclairées à tous les niveaux de l’organisation.
Avec des données de référence fiables, précises et complètes, les responsables de la supply chain, jusqu’à la direction, disposent des informations nécessaires pour analyser les tendances, identifier les schémas et obtenir une visibilité sur les indicateurs de performance. En donnant aux parties prenantes les bonnes informations, votre équipe peut prendre des décisions plus proactives et relever les défis de la supply chain en toute confiance.
Efficacité des process
Pour permettre une planification concertée, l’ensemble de l’entreprise doit “jouer la même partition”. Lorsque nous parlons de planification de la demande et de prévision, l’objectif est de fournir une source unique de vérité sur laquelle l’ensemble de l’entreprise peut compter. Cette même logique s’applique aux données de référence.
Prenons l’exemple du délai d’approvisionnement des fournisseurs : si votre équipe d’achat planifie sur la base d’un délai de 3 mois, alors que votre équipe logistique travaille sur la base d’un délai de 2 mois, il en résultera des inefficacités opérationnelles. Des données de référence fiables garantissent que des données précises et normalisées sont disponibles dans divers process opérationnels, tels que l’approvisionnement, la gestion des stocks , la planification de la production et l’exécution des commandes.
Mais surtout, des données de référence pertinentes sont essentielles pour automatiser les tâches routinières avec un haut degré de précision. En éliminant les erreurs manuelles, en réduisant les interventions et en optimisant l’affectation des ressources, vous pouvez améliorer l’efficacité des process, réduire les coûts d’exploitation et accélérer les délais de traitement.
Visibilité de la supply chain
Pour atteindre l’excellence opérationnelle, vous devez disposer d’un haut degré de visibilité de la supply chain . En disposant de données de référence précises et cohérentes, les organisations peuvent avoir une visibilité en temps réel sur divers aspects de la supply chain, tels que la performance des fournisseurs, la disponibilité, le risque d’obsolescence et l’investissement en fonds de roulement .
Par conséquent, les responsables sont mieux placés pour identifier de manière proactive les goulets d’étranglement, résoudre les problèmes et optimiser les opérations de la supply chain. En outre, grâce à une base fiable, la collaboration avec les fournisseurs, les clients et les différents services de votre organisation peut être facilitée de manière plus efficace.
Optimisation des stocks
L’optimisation des stocks consiste à trouver le juste équilibre entre une disponibilité sans faille, un coût optimisé et une efficacité maximale de la chaîne d’approvisionnement. Cependant, pour comprendre quels leviers vous devez actionner pour obtenir les meilleurs résultats, vous avez besoin de données fiables.
Les données de référence fournissent des informations précises sur les détails des produits, les niveaux de stock et les modèles de demande, ce qui permet aux entreprises de rééquilibrer les niveaux de stock et de minimiser les coûts de détention. Grâce à des données de référence fiables, les entreprises peuvent prévoir avec précision la demande, améliorer la planification du réapprovisionnement , réduire les ruptures de stock et aligner les niveaux de stock sur les besoins des clients. Il en résulte une meilleure satisfaction clients, une réduction du fonds de roulement et une augmentation de la rentabilité.
Amélioration continue
L’excellence opérationnelle est un processus permanent d’amélioration continue. Les données de référence jouent un rôle crucial dans les initiatives d’amélioration en fournissant des données fiables pour mesurer les performances, identifier les pistes d’amélioration et suivre les progrès accomplis. Avec des données de référence fiables, vous pouvez établir des indicateurs de performance, vous comparer aux normes du secteur et mettre en œuvre des projets d’amélioration ciblés. Cela favorise une culture d’amélioration continue, stimule l’excellence opérationnelle et garantit que l’organisation reste flexible et compétitive dans un environnement commercial dynamique.
Qui doit ” avoir la main ” vos données de référence ?
Tout au long de cet article, nous avons exploré le rôle crucial des données de référence dans la transformation de la supply chain, ainsi que dans la poursuite de l’excellence opérationnelle.
Cependant, au sein de l’ensemble de vos activités, il est probable que vous disposiez de millions, voire de milliards de données. Mettre à jour l’ensemble de ces données serait une tâche immense. Par conséquent, par où devriez-vous commencer ?
La première étape consiste à déterminer clairement quelle équipe au sein de votre entreprise est responsable des données de référence. L’équipe informatique, les finances, les opérations ou même l’équipe de direction ?
C’est une question complexe, et de nombreuses entreprises ne disposent pas d’une réponse claire. Vous pourriez penser que cela dépend de chaque entreprise… et dans une certaine mesure, vous avez raison.
Il peut s’agir d’un processus ou d’un système IT dont l’équipe informatique est en charge. Cependant, les données de référence concernent tout le monde. Du responsable de la planification au PDG, nous avons tous la responsabilité de les maintenir à jour et de les conserver de manière fiable. Ce n’est qu’en respectant cette condition que tout le monde pourra en bénéficier.
Enfin, les données permettant de déterminer le niveau de commande sont maintenant visibles ! Lorsque le stock actuel est inférieur au niveau de commande, une nouvelle commande doit être passée.
Importance des Master data
Nous sommes donc tous d’accord pour dire que les master data sont très importantes pour une entreprise. Et il est clair que tout le monde doit considérer les master data comme une partie fondamentale de son rôle. Mais comprenons-nous vraiment à quoi servent ces données ? Comprenons-nous comment les master data peuvent nous aider à prendre de meilleures décisions en matière de gestion des stocks ?
En fait, les master data sont utilisées pour tout. Et différentes équipes utiliseront les informations de manière légèrement différente. Mais lorsqu’il s’agit de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, des master data correctes et fiables sont une nécessité absolue pour satisfaire la demande des clients. Après tout, sans ces données, il serait impossible de savoir de combien de stocks vous avez besoin pour répondre à la demande de vos clients.
Besoin d’un stock de sécurité
Une fois que le niveau de service est clair, nous pouvons déterminer le besoin de stock de sécurité de deux manières principales :
1. Le nombre de fois où un produit est en rupture de stock
2. Le nombre d’unités qui sont en rupture de stock.
Ce critère de stock de sécurité est donc également une variable de gestion, et détermine dans une large mesure le niveau de risque.
Enfin, les données permettant de déterminer le niveau de commande sont maintenant visibles ! Lorsque le stock actuel est inférieur au niveau de commande, une nouvelle commande doit être passée.
Données de base : exemple pour déterminer le moment de la commande
Imaginez que vous êtes le responsable des stocks chez Pedal Cycling Ltd, le distributeur britannique de vélos et d’accessoires de cyclisme qui connaît la plus forte croissance. Vous devez déterminer le moment optimal pour passer une commande pour le SKU# 35647594945.
De quelles informations avez-vous besoin ? Dans la liste de contrôle ci-dessous, nous vous montrons quelle donnée est nécessaire.
Pour simplifier les choses, imaginons que la demande est assez régulière et que les fournisseurs livrent généralement à temps et en totalité (si seulement c’était vrai dans la vraie vie !).
Donc, dans notre exemple simple, dès que notre stock tombe en dessous de 510 unités, nous devons passer une commande !
Comment pouvez-vous utiliser les master data pour déterminer la quantité commandée ?
Nous savons maintenant quand nous devons passer une commande, mais quelle quantité de stock devons-nous commander à ce moment-là ?
Là encore, cela dépend !
Quelle que soit la stratégie, déterminer la quantité à commander est un compromis entre deux types de coûts. Le premier est le coût que vous supportez lié à la détention de produits en stock. Les seconds concernent les coûts associés à la passation d’une commande.
Les autres données nécessaires pour déterminer la quantité à commander sont la demande prévue pour l’article (que nous pouvons baser sur la demande historique) et le prix d’achat du produit.
En ce qui concerne les quantités commandées, il existe généralement un énorme potentiel d’optimisation. Toutefois, pour les besoins de cet article, nous allons nous en tenir à une approche simple. Si vous souhaitez en savoir plus, consultez notre guide sur les quantités de commande économiques.
Comment utiliser les master data pour déterminer la période de révision ?
Nous avons déjà vu que huit types différents de master data sont nécessaires pour déterminer la quantité et le niveau de la commande. Mais nous n’avons pas encore terminé !
Nous devons également décider si nous voulons commander à des fréquences fixes (par exemple, une fois par semaine) et si nous voulons commander des quantités fixes ou variables.
Des délais de révision et des quantités de commande variables nous permettent de rester réactifs aux changements du marché. Toutefois, si votre assortiment est important, cette approche n’est peut-être pas la plus efficace.
L’alternative est de revoir les produits à intervalles fixes et de commander en quantités fixes. Bien qu’elle ne soit pas aussi réactive, cette approche peut être la meilleure pour les produits avec une demande stable.
Mais comment déterminer quand il convient d’adopter une approche fixe ou variable ? La réponse à cette question dépend de trois éléments :
1. L’importance stratégique du produit
2. La volatilité de la demande
3. La volatilité de l’offre
Pour les deux derniers points, nous pouvons utiliser les données que nous avons déjà collectées. Pour la volatilité de la demande, on peut utiliser les données historiques de la demande. Pour la volatilité de l’offre, nous pouvons examiner l’historique des fournisseurs.
Pour les produits importants, il est important de réagir rapidement et immédiatement dès qu’ils tombent en dessous du niveau de commande. Pour les produits moins importants, vous pouvez commander en toute sécurité à des fréquences fixes.
Un exemple pratique : Commande fixe ou variable
Revenons à la société Pedal cycling ltd. Imaginez que vous devez déterminer si la période de révision et la quantité commandée pour deux produits différents doivent être fixes ou variables.
À gauche, vous voyez les deux produits en question.
Étant donné que la demande du produit A est volatile, le risque de rupture de stock est élevé. De plus, étant donné que les marges sont fortes, une situation de rupture de stock pourrait vous coûter cher en termes de ventes perdues. Enfin, étant donné que ce produit est acheté par vos clients les plus importants, les ruptures de stock pourraient également nuire aux relations avec les clients. Compte tenu de tout cela, vous devez rester maître de ce produit. Par conséquent, il est probablement préférable d’adopter une approche variable à la fois pour les quantités commandées et les périodes de révision.
En revanche, la demande du produit B est beaucoup plus stable. Par conséquent, vous pouvez anticiper la demande future avec plus de confiance. En outre, étant donné que les marges sont relativement faibles, l’impact des ruptures de stock sera probablement bien moindre. Par conséquent, l’objectif devrait être de s’assurer que le processus de commande est aussi efficace que possible. Pour cette raison, vous pouvez être enclin à commander à des moments précis (par exemple une fois par mois) et dans des quantités déterminées (par exemple 100 unités ou la valeur d’un conteneur complet).
Utiliser les master data pour optimiser votre stock ?
Sur la base de ces éléments essentiels de la date de base, nous pouvons déjà commencer à faire trois analyses plus intéressantes pour la direction. La première est l’analyse ABC, que la direction peut utiliser pour déterminer les produits (et leur nombre) auxquels l’entreprise doit prêter attention.
La deuxième analyse est l’analyse dite de la marge incrémentale, qui permet à la direction de savoir quels produits contribuent positivement à la marge nette.
La troisième analyse est la distribution des écarts de délais de livraison. Il s’agit d’un instrument que l’équipe de la chaîne d’approvisionnement peut utiliser pour se faire une idée de la performance des fournisseurs.
Le tableau ci-dessous donne un aperçu des 9 blocs de données de base essentiels qui sont nécessaires pour chaque analyse. Les champs ombragés en vert sont des variables de gestion, sur lesquelles le MT a une influence directe ou indirecte.
Comment corriger vos master data (de manière simple) et que faire si les données vous échappent ?
Dans tout votre assortiment, vous avez probablement des millions (voire des milliards) de points de données. La mise à jour de toutes ces données serait une tâche énorme. Alors par où commencer ? Eh bien, vous devez commencer par les produits importants.
Et pour identifier les produits importants, nous vous suggérons de vous tourner vers votre fidèle analyse ABC et de concentrer tout votre temps et votre énergie sur les éléments “A”. Après tout, ce sont les produits qui vous font gagner de l’argent ou les produits que vos clients exigent. Les avantages de l’obtention de données de base pour cette petite proportion se feront sentir immédiatement dans toute l’entreprise. Et une fois que tous les articles A ont été mis à jour, vous pouvez passer aux articles B et enfin aux articles C.
Questions fréquemment posées sur le master data
Qu’est-ce que les données de référence ?
Les données de référence font référence aux données essentielles qui sont cruciales pour les processus opérationnels et décisionnels d’une organisation. Elles englobent généralement des informations sur les produits, les clients, les fournisseurs, les sites et d’autres entités essentielles au sein de l’organisation.
Mais dans le contexte de la gestion supply chain, les données de référence sont les données indispensables qui déterminent le “quoi”, le “pourquoi”, le “comment” et le “qui” de chaque action que nous entreprenons.
Comment les données de référence sont-elles gérées ?
La gestion des données de référence supply chain (MDM / Master Data Management) comprend un ensemble de pratiques, de processus et de technologies mis en place par une entreprise pour assurer la cohérence, l’exactitude et la fiabilité des données de référence dans toute l’organisation, à travers différents systèmes, départements et processus. Elle vise à créer une “source de vérité” unique et fiable, servant de référence pour toutes les parties prenantes impliquées.
Quelle est l’importance des données de référence dans la gestion des stocks ?
Dans la gestion des stocks, les données de référence sont essentielles pour déterminer le niveau optimal des stocks en fonction de la demande prévue. Par exemple, des données de référence fiables sont nécessaires pour déterminer le point de commande et la quantité à commander. Elles sont également utilisées pour décider si, pour un article donné, une période de révision fixe ou variable est nécessaire en fonction de son importance stratégique et de la volatilité de la demande et de l’approvisionnement.
Qu’est-ce qui différencie les données de référence des autres données ?
Les données de référence représentent une catégorie spécifique de données qui sont considérées comme la source principale et la référence pour les informations critiques au sein d’une organisation. Elles ont pour objectif principal de fournir une base cohérente et fiable pour d’autres types de données associées, assurant ainsi l’intégrité et la qualité des données dans l’ensemble de l’entreprise.
Quels sont les différents types de données de référence supply chain ?
Les données de référence supply chain incluent généralement les domaines suivants :
