« Lean » ne suffit pas : 3 étapes pour une chaîne d'approvisionnement intelligente

« Nous devons pas cherchez à optimiser chaque ressource du système. Un système d'optimums locaux n'est pas du tout un système optimal. » C'est ce que Jonah, le sage fumeur de cigares du célèbre roman pratique sur le Lean Manufacturing, L'objectif, explique Alex Rogo, un directeur d'usine qui essaie de réduire ses stocks.

Savoir où appliquer le Lean dans la chaîne d'approvisionnement et où renforcer la redondance est devenu le défi logistique des décennies qui ont suivi. C'est une question qui vient d'être résolue.

Le livre, publié en 1984, décrivait la transformation d'une usine américaine selon la philosophie Lean Manufacturing développée chez Toyota. Au cours des années 1980, une vague d'enthousiasme pour le Lean a envahi le secteur manufacturier américain, les entreprises qui ont réussi à le mettre en œuvre réduisant simultanément les stocks et augmentant le débit. Mais ce qui est vraiment intéressant, c'est ce qui s'est passé ensuite.

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Les maillons faibles d'une chaîne allégée

La manie de réduire les « déchets », ou « muda », s'est répandue de l'usine à l'ensemble des chaînes d'approvisionnement. Les entreprises se sont ouvertes les unes aux autres, cherchant à réduire leurs activités et à fabriquer des produits juste à temps pour répondre à la demande. Les stocks de sécurité ont diminué, tout comme les coûts d'inventaire. « C'est comme si une flotte de camions était arrivée et avait tout emporté », s'émerveille Rogo dans le livre.

Quelques décennies plus tard : les chaînes d'approvisionnement sont plus longues et plus simples que jamais. Mais en 2012, des chaînes d'approvisionnement trop étendues ont été littéralement touchées par un tsunami. Les fabricants se sont retrouvés coupés de l'approvisionnement en raison du tremblement de terre, du tsunami et des inondations qui ont endommagé des installations au Japon et en Thaïlande. Certains ont réagi par ajouter un coussin à leur stock de sécurité, pour se prémunir contre de futures catastrophes liées à la chaîne d'approvisionnement.

Cela a protégé les entreprises des catastrophes et les a aidées à répondre rapidement à la hausse de la demande. Mais c'est loin d'être idéal. Par exemple, les fabricants de produits électroniques craignent aujourd'hui d'ajouter trop de stocks qui pourraient devenir obsolètes alors qu'ils sont dans leurs entrepôts.

Un retour aux principes du Lean

En réponse, certains ont trouvé un compromis en revenant aux principes du Lean Manufacturing qui ont suscité l'enthousiasme pour la réduction des stocks, tout en offrant une meilleure visibilité sur leurs chaînes d'approvisionnement. Cette visibilité a permis aux entreprises de mieux comprendre les fluctuations de la production et du transport qui se produisent à chaque maillon de la chaîne, c'est-à-dire les écarts normaux en termes de temps et de stocks.

Dans certains cas, cette découverte conduit à des augmentations ciblées chirurgicalement du stock de sécurité aux points de vulnérabilité critiques. Dans d'autres cas, cela signifie compter sur la capacité à réagir avec agilité, en redirigeant et en faisant appel à des fournisseurs de secours en cas de catastrophe et de hausse de la demande. Pour ces entreprises, la visibilité de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement n'est plus un rêve, c'est une nécessité.

Cependant, plusieurs obstacles, à la fois techniques et pratiques, entravent encore la visibilité de bout en bout. Plus précisément, la mise en œuvre réussie d'une chaîne d'approvisionnement intelligente nécessite que les fabricants apportent trois améliorations clés.

Trois étapes pour une chaîne d'approvisionnement intelligente

Modélisation améliorée

Le premier domaine à améliorer est notre modélisation de l'exposition aux risques liés à la chaîne d'approvisionnement : quels sont les points faibles de la chaîne ? L'explosion survenue en 2015 dans le principal port chinois de Tianjin nous a rappelé de manière bouleversante à quel point cela peut être important, tout comme l'étaient les compagnies maritimes internationales criblé de récriminations pour leur mauvaise compréhension de leur degré d'exposition aux risques.

Une plus grande agilité

La deuxième amélioration nécessaire est une plus grande agilité de la chaîne d'approvisionnement, un concept que le professeur de Stanford, Hau Lee, a décrit en détail dans ce Article de 2004 de la Harvard Business Review. Il décrit comment les détaillants de vêtements H&M, Mango et Zara ont été les pionniers de certaines de ces techniques au début des années 2000 dans le but de répondre plus rapidement à l'évolution des tendances de consommation. Ils ont investi dans des technologies de tri et de manutention afin d'accélérer la distribution de nouveaux produits. Dans le même temps, des entreprises comme Dell et Nokia ont acquis un avantage en cas de crise en élaborant des plans d'urgence et en établissant des relations avec des fournisseurs de solutions de rechange avant que des inondations et des incendies ne frappent leurs chaînes d'approvisionnement.

Données en temps réel

Le troisième élément, le plus important, est ce qui permet les deux autres : davantage de données en temps réel. Depuis l'utilisation croissante de la RFID dans les années 1990, la visibilité de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement est restée une chimère en raison des limites des données. Même en 2017, il reste encore des trous dans la chaîne d'approvisionnement qui sont suffisamment importants pour permettre à un porte-conteneurs de les franchir. Sur de grandes périodes, les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent voir les marchandises entrer d'un bout et sortir de l'autre, mais n'ont aucune visibilité sur ce qui se passe entre les deux.

Mais aujourd'hui, les entreprises commencent à accorder une attention particulière à la technologie dans leurs expéditions, en commençant par les articles les plus précieux et les plus sensibles. Par exemple, les données des capteurs en temps réel permettent aux responsables de garder un œil sur les expéditions de produits pharmaceutiques et intervenir si les produits dépassent les plages de température prescrites. Certaines entreprises sont allées plus loin : selon un récent rapport du Boston Consulting Group, la technologie d'apprentissage automatique a permis aux entreprises qui collectent d'énormes quantités de données provenant de capteurs provenant de l'ensemble de leurs chaînes d'approvisionnement complexes d'analyser les informations et de produire des informations exploitables.

Nous sommes plus près que jamais d'être en mesure de mettre en place une véritable chaîne d'approvisionnement allégée, capable à la fois de maintenir l'agilité et d'élaborer des plans d'urgence pour identifier et atténuer les risques. Bientôt, les problèmes liés à la circulation des stocks seront tout aussi apparents que les piles de stocks dans l'usine.

Connexe : Lisez notre livre blanc, Au-delà de la visibilité : comment créer une chaîne d'approvisionnement qui pense.