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Améliorez la gestion de votre chaîne d’approvisionnement

Optimisez les chaînes d’approvisionnement dans Kinaxis RapidResponse : guide en 6 étapes.
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Processus disponibles
Processus générique 1 Achats au paiement : traitement des factures 8 Clôture comptable, de l’enregistrement au reporting : écritures comptables 7 Comptes clients 7 Cycle de vie des employés, de l’embauche au départ à la retraite 8 Cycle de vie du développement logiciel 6 De la commande à l’encaissement : facturation et émission des factures 8 De la prospection à l’encaissement 7 Du processus d’achat au paiement : bon de commande 8 Gestion de la chaîne logistique 7 Gestion de la qualité 6 Gestion des contrats 6 Gestion des demandes de service 7 Gestion des dépenses 6 Gestion des entrepôts 6 Gestion des incidents 6 Gestion des problèmes 6 Gestion des stocks 7 Gestion du changement 6 Gestion du crédit et recouvrement 7 Gestion du cycle de revenus 6 Gestion du transport 6 Intégration des clients KYC 6 Intégration des employés 6 Maintenance des équipements 6 Modèle de données : Planification de la production 6 Octroi de prêts 6 Order to Cash : traitement des commandes clients 8 Parcours de l’embauche au départ à la retraite : gestion des postes 4 Parcours du patient 6 Purchase to Pay - Demande d’achat 8 Record to Report : clôture de période et rapprochements 7 Recrutement et acquisition de talents 6 Service client 7 Traitement de la paie 7 Traitement des factures fournisseurs 7 Traitement des paiements 7 Traitement des paiements fournisseurs 7 Traitement des retours et remboursements 7 Traitement des sinistres 6
Systèmes disponibles
Défis(12)Objectifs(12)6 étapesAperçuRésultatsDonnéesFAQ(5)

Optimisez votre chaîne d’approvisionnement grâce aux données de Kinaxis RapidResponse

Notre plateforme vous aide à repérer les inefficacités cachées et les risques de non-conformité dans vos opérations de chaîne d’approvisionnement. Identifiez les goulots d’étranglement, réduisez les délais et améliorez les performances de vos fournisseurs tout au long de vos processus. Vous pourrez ainsi renforcer la résilience de vos opérations et réaliser des économies importantes.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et découvrez les défis courants pour atteindre vos objectifs d’efficacité. Suivez notre plan d’amélioration en six étapes et consultez le guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Pourquoi optimiser la gestion de votre chaîne d’approvisionnement avec Kinaxis RapidResponse ?

La gestion de la chaîne d’approvisionnement (SCM) est au cœur de toute entreprise qui commercialise des produits. Elle influe directement sur la rentabilité, la satisfaction client et la compétitivité. Dans un contexte mondial en constante évolution, une chaîne d’approvisionnement efficace et résiliente n’est plus un simple avantage, elle est devenue indispensable. Même avec des outils de planification avancés comme Kinaxis RapidResponse, qui propose une planification simultanée et des fonctionnalités de tour de contrôle, l’exécution réelle des commandes logistiques s’écarte souvent des plans minutieusement élaborés.

Ces écarts peuvent se traduire par des goulots d’étranglement invisibles, des délais prolongés, des stocks excessifs ou, à l’inverse, des ruptures fréquentes. Ces inefficacités augmentent les coûts opérationnels, entraînent des retards de livraison, mécontentent les clients et peuvent créer des risques de conformité. Comprendre le parcours réel des commandes logistiques, depuis la prévision initiale de la demande jusqu’à la livraison finale, est essentiel pour tirer le meilleur parti de la planification dans Kinaxis RapidResponse et faire en sorte que vos plans stratégiques se concrétisent sur le terrain.

Comment le Process Mining transforme l’analyse de la chaîne d’approvisionnement

Le Process Mining permet de découvrir les parcours réellement suivis par vos processus de gestion de la chaîne d’approvisionnement, à partir des données d’événements extraites directement de systèmes comme Kinaxis RapidResponse. Au lieu de vous appuyer sur des suppositions ou des témoignages isolés, vous obtenez une vision objective, fondée sur les données, du cheminement réel des commandes logistiques dans votre organisation. En analysant chaque étape, de « Prévision de la demande générée » à « Preuve de livraison signée », vous gagnez en visibilité.

Cette approche permet de visualiser automatiquement le processus complet de chaque commande logistique, de bout en bout. Vous pouvez repérer toutes les variantes existantes, y compris celles dont vous ignoriez l’existence, et voir où l’exécution réelle s’écarte des flux de travail prévus dans Kinaxis RapidResponse. Le Process Mining mesure ensuite ces écarts et met en évidence les activités, les ressources ou les étapes qui entraînent des retards, des reprises ou des manquements à la conformité. Il fournit les éléments essentiels

Chaîne d’approvisionnement Optimisation de la logistique Gestion des stocks Performance des fournisseurs Livraisons dans les délais Traitement des commandes Efficacité du transport Réduction des délais SCM Optimisation de la chaîne d’approvisionnement Planification de la demande Opérations fournisseurs

Problèmes et difficultés courants

Repérez les difficultés qui vous concernent

Les retards de livraison fréquents nuisent directement à la satisfaction client et peuvent entraîner une perte de clientèle et ternir la réputation de votre marque. Ils peuvent aussi donner lieu à des pénalités contractuelles et accroître la charge administrative liée au traitement des réclamations. Le Process Mining analyse les commandes logistiques de Kinaxis RapidResponse pour localiser précisément les retards, par exemple lorsque les étapes « Marchandises produites » ou « Marchandises en transit » prennent trop de temps, et en rechercher les causes dans votre chaîne d’approvisionnement.

Des temps de cycle excessifs immobilisent le fonds de roulement, augmentent les coûts de stockage et réduisent la réactivité de votre chaîne d’approvisionnement. Vous avez alors plus de mal à vous adapter aux évolutions du marché et à répondre aux attentes des clients. Le Process Mining visualise le parcours complet d’une commande logistique et mesure la durée de chaque activité et de chaque transfert, par exemple entre « Production planifiée » et « Marchandises prélevées et emballées ». Vous pouvez ainsi repérer les goulots d’étranglement et les inefficacités qui allongent les temps de cycle dans Kinaxis RapidResponse.

Les ruptures comme les stocks excédentaires posent de sérieux problèmes : les ruptures entraînent des ventes perdues et des arrêts de production, tandis que les stocks excédentaires génèrent des coûts de stockage élevés et un risque d’obsolescence. La rentabilité et la qualité du service s’en ressentent. Le Process Mining relie des activités telles que « Prévision de la demande générée », « Disponibilité des stocks vérifiée » et « Marchandises produites » pour les commandes logistiques. Il révèle ainsi les défaillances de processus à l’origine d’un positionnement et d’une planification des stocks inadaptés dans vos données Kinaxis RapidResponse.

La performance irrégulière des fournisseurs perturbe directement vos calendriers de production, retarde le traitement des commandes clients et vous oblige souvent à recourir à des expéditions coûteuses en urgence. Votre efficacité opérationnelle et votre réputation en pâtissent. Le Process Mining suit le parcours des commandes logistiques en analysant, pour chaque fournisseur, le délai entre « Bon de commande émis » et « Matières premières reçues ». Vous pouvez ainsi repérer les fournisseurs dont les résultats sont insuffisants et mesurer les conséquences sur votre chaîne d’approvisionnement gérée dans Kinaxis RapidResponse.

Le choix inefficace du mode de transport ou des itinéraires inadaptés augmente les frais d’expédition, réduit directement vos marges et alourdit les coûts logistiques. Vos produits peuvent ainsi perdre en compétitivité. Le Process Mining analyse le parcours des « Marchandises en transit » pour les commandes logistiques et met en relation l’origine, la destination, le transporteur et le mode de transport avec les coûts et les délais réels. Vous pouvez ainsi repérer les possibilités d’optimiser votre réseau de transport et de réduire les dépenses dans Kinaxis RapidResponse.

Le non-respect des exigences réglementaires ou des politiques internes peut entraîner de lourdes sanctions financières, nuire à votre réputation et perturber vos opérations, en particulier dans une chaîne d’approvisionnement mondiale complexe. Le Process Mining révèle le déroulement réel des commandes logistiques et compare l’ordre et le calendrier des activités, comme « Contrôle qualité effectué », ainsi que les étapes de documentation requises, aux règles de conformité définies. Il signale les écarts susceptibles de révéler des risques dans vos processus Kinaxis RapidResponse.

Les reprises fréquentes augmentent sensiblement les coûts opérationnels, mobilisent des ressources précieuses, allongent les délais et peuvent nuire fortement à la qualité des produits et à la satisfaction client. Ces corrections répétées réduisent l’efficacité. Le Process Mining repère les boucles de processus et les activités répétées, notamment autour des étapes « Marchandises produites » et « Contrôle qualité effectué » des commandes logistiques. Il met ainsi en évidence les problèmes de qualité récurrents, les inspections inefficaces ou les défauts de conception qui nécessitent des reprises dans votre chaîne d’approvisionnement.

Des prévisions de la demande inexactes entraînent une série de problèmes : stocks excédentaires et coûts de stockage, ou ruptures de stock, ventes perdues et clients mécontents. La rentabilité et la planification des opérations en sont directement affectées. Pour les commandes logistiques, le Process Mining met en relation « Prévision de la demande générée » avec les activités réelles « Commande client reçue » et « Marchandises produites ». Vous pouvez ainsi évaluer la précision de votre planification et ses effets sur la chaîne d’approvisionnement gérée dans Kinaxis RapidResponse.

Certaines étapes du traitement des commandes ralentissent régulièrement l’ensemble du processus, ce qui allonge les délais, compromet les dates de livraison promises et mécontente les clients. Ces points de blocage invisibles peuvent limiter fortement le débit. Le Process Mining visualise en détail chaque étape du parcours d’une commande logistique et repère les activités ou les transferts, comme « Disponibilité des stocks vérifiée » ou « Marchandises prélevées et emballées », où les commandes s’accumulent ou restent anormalement longtemps dans votre chaîne d’approvisionnement gérée par Kinaxis RapidResponse.

Sans visibilité complète sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, il est difficile d’anticiper les problèmes, d’améliorer les processus et de réagir rapidement aux perturbations ou aux évolutions du marché. La prise de décision stratégique s’en trouve limitée. Le Process Mining reconstitue en temps réel le parcours de chaque commande logistique, de « Prévision de la demande générée » à « Preuve de livraison signée ». Il révèle la séquence réelle des activités, les variantes et les retards sur l’ensemble du processus, qui peuvent rester invisibles dans Kinaxis RapidResponse.

Les commandes doivent souvent être accélérées en raison de retards en amont ou d’une planification insuffisante. Les frais de transport et les coûts opérationnels augmentent alors fortement, ce qui réduit les marges et met les ressources sous pression. Ces situations révèlent souvent des problèmes systémiques. Le Process Mining repère les commandes logistiques qui s’écartent du processus habituel ou subissent des retards importants, suivis d’une « Expédition planifiée » en urgence ou d’un changement de « Mode de transport ». Vous pouvez ainsi mesurer la fréquence et le coût de ces mesures réactives dans vos données Kinaxis RapidResponse.

Une répartition ou une utilisation inefficace des ressources, comme le personnel d’entrepôt, les lignes de production ou les véhicules de transport, entraîne des périodes d’inactivité et du gaspillage de capacité, ou surcharge les équipes et crée des goulots d’étranglement. Les coûts et l’efficacité opérationnelle en pâtissent. Le Process Mining analyse la durée des activités et les files d’attente pour des étapes comme « Production planifiée » ou « Marchandises prélevées et emballées » sur un grand nombre de commandes logistiques. Il permet ainsi d’évaluer la disponibilité des ressources et de repérer les déséquilibres dans leur utilisation.

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

Cet objectif vise à augmenter la part des commandes clients livrées à la date demandée. Une meilleure ponctualité renforce la satisfaction client et la réputation de votre marque dans un secteur de la chaîne d’approvisionnement très concurrentiel. Des livraisons régulières et fiables sont au cœur de l’excellence opérationnelle. ProcessMind analyse en détail le processus logistique de bout en bout dans Kinaxis RapidResponse et repère les étapes et les activités à l’origine des retards. En comparant les dates de livraison réelles aux dates demandées, les organisations peuvent en déterminer les causes, comme des goulots d’étranglement récurrents ou des transferts inefficaces, et viser une hausse de 15 à 20 % du taux de livraison dans les délais.

Réduire le délai entre la commande du client et la livraison finale permet de gagner en réactivité et de mieux s’adapter au marché. Un cycle de commande à livraison plus court diminue les besoins en fonds de roulement et aide les entreprises à réagir plus vite aux évolutions du marché, ce qui leur confère un avantage concurrentiel. ProcessMind révèle la durée réelle de chaque étape du cycle de vie des commandes logistiques dans Kinaxis RapidResponse. En visualisant le processus réel et en repérant les activités les plus longues ou les boucles de reprise les plus fréquentes, les entreprises peuvent cibler leurs efforts pour réduire les temps de cycle de plusieurs jours, voire de plusieurs semaines, et les diminuer de 20 à 30 %.

L’objectif est de trouver le bon équilibre entre des stocks suffisants pour répondre à la demande et la maîtrise des coûts de stockage, afin d’éviter les ruptures comme les excédents. Une gestion efficace des stocks influe directement sur la rentabilité et le bon fonctionnement de la chaîne d’approvisionnement. ProcessMind montre comment les décisions relatives aux stocks influent sur le parcours des commandes logistiques dans la chaîne d’approvisionnement gérée par Kinaxis RapidResponse. En mettant en relation les activités liées aux stocks, les cycles de traitement des commandes et la demande réelle, la plateforme aide à repérer les possibilités de réduire les surstocks ou d’éviter les ruptures. Les coûts de stockage peuvent ainsi diminuer de 10 à 15 %, tout en maintenant le niveau de service.

Des livraisons fournisseurs fiables sont indispensables pour respecter les calendriers de production, livrer les clients dans les délais et limiter les expéditions coûteuses en urgence. Des fournisseurs fiables contribuent à une chaîne d’approvisionnement stable et prévisible. ProcessMind s’appuie sur les données de Kinaxis RapidResponse pour suivre l’arrivée des matières premières et des marchandises et relier la performance des fournisseurs au processus des commandes logistiques. En comparant les activités « Matières premières reçues » aux dates des bons de commande et en repérant les fournisseurs régulièrement en retard ou non conformes, les organisations peuvent améliorer de 10 à 20 % le respect des délais de livraison et renforcer leurs partenariats stratégiques.

Cet objectif consiste à réduire les dépenses liées au transport des marchandises dans la chaîne d’approvisionnement, notamment le fret, l’entreposage et la manutention. La baisse de ces coûts améliore directement les marges et l’efficacité opérationnelle globale. ProcessMind analyse les activités « Marchandises chargées pour le transport », « Marchandises en transit » et « Marchandises déchargées à destination » du processus des commandes logistiques dans Kinaxis RapidResponse. En repérant les itinéraires inefficaces, les modes de transport inadaptés ou les expéditions urgentes excessives, la plateforme aide à trouver des moyens de réduire les coûts logistiques de 5 à 10 %, sans compromettre le service.

Le respect des exigences réglementaires, des politiques internes et des obligations contractuelles dans tous les processus logistiques est essentiel pour limiter les risques juridiques, éviter les sanctions et maintenir des pratiques éthiques. Une démarche proactive en matière de conformité renforce la confiance et la résilience. ProcessMind visualise la séquence réelle des activités de chaque commande logistique dans Kinaxis RapidResponse et la compare aux parcours conformes définis. La plateforme signale les écarts, comme des contrôles qualité omis ou des étapes non autorisées, afin d’aider les organisations à atteindre une conformité totale dans les domaines prioritaires et à corriger les lacunes de manière proactive.

Cet objectif vise à réduire les erreurs, les défauts et les écarts qui nécessitent un retraitement ou une correction, de la production à la livraison. Limiter les reprises permet d’économiser des ressources, de réduire le gaspillage et d’améliorer la qualité globale des biens et des services livrés. ProcessMind repère le moment où les activités « Contrôle qualité effectué » ont lieu par rapport à « Marchandises produites » et « Marchandises prélevées et emballées » dans Kinaxis RapidResponse. En analysant les écarts et les schémas associés aux défauts ou aux reprises ultérieures, la plateforme aide à réduire les reprises de 15 à 25 % et à améliorer la qualité globale des produits.

Des prévisions de la demande plus précises facilitent la planification de la production, des stocks et de l’affectation des ressources. Elles contribuent à optimiser les niveaux de stock, à réduire les ruptures et à éviter les excédents, avec un effet direct sur la rentabilité. ProcessMind analyse les liens entre « Prévision de la demande générée » et les activités ultérieures, comme « Commande client reçue » et « Marchandises produites », dans les données Kinaxis RapidResponse. En repérant les écarts récurrents entre les prévisions et la demande réelle, les organisations peuvent affiner leurs modèles de prévision, gagner de 5 à 10 % en précision et mieux adapter l’offre à la demande.

Cet objectif consiste à repérer et à supprimer les points du processus de traitement des commandes où le travail s’accumule, entraînant des retards et limitant le débit. L’élimination des goulots d’étranglement contribue à des opérations plus régulières et à des livraisons plus rapides. ProcessMind reconstitue une carte visuelle du parcours complet des « Commandes logistiques » à partir des données Kinaxis RapidResponse. Elle montre où les commandes s’accumulent ou restent trop longtemps en traitement, notamment autour des étapes « Production planifiée », « Marchandises prélevées et emballées » et « Expédition planifiée ». Cette visualisation permet de repérer et de résoudre précisément les goulots d’étranglement, et peut accélérer le débit de 10 à 20 %.

Une visibilité complète sur la chaîne d’approvisionnement, de la demande initiale à la livraison finale, donne aux parties prenantes une vue à jour de l’état et de la performance des processus. Cette vision d’ensemble facilite les décisions proactives et la résolution rapide des problèmes. ProcessMind rassemble les données d’événements dispersées de Kinaxis RapidResponse dans une vue unique du cycle de vie de chaque « Commande logistique ». Les organisations peuvent ainsi suivre à tout moment l’état exact et l’emplacement de chaque commande, rendre les processus plus transparents et mieux maîtrisables, et prendre des décisions plus éclairées.

Cet objectif vise à réduire le recours aux modes d’expédition urgents et coûteux en corrigeant les inefficacités qui rendent les livraisons accélérées nécessaires. La diminution de ces expéditions réduit directement les coûts opérationnels et améliore la santé financière. ProcessMind analyse le lien entre les retards aux premières étapes, comme « Disponibilité des stocks vérifiée » ou « Production planifiée », et les expéditions urgentes planifiées dans Kinaxis RapidResponse. En repérant les causes des retards qui imposent ces expéditions, les entreprises peuvent réduire leurs coûts de 15 à 25 % et améliorer leur planification.

Cet objectif consiste à utiliser efficacement les ressources, notamment le personnel, les équipements et les installations, tout au long du processus logistique. Une meilleure utilisation des ressources réduit les coûts, augmente la productivité et améliore la capacité opérationnelle globale. ProcessMind cartographie les activités liées à l’affectation des ressources dans le flux des commandes logistiques enregistré dans Kinaxis RapidResponse, comme « Marchandises prélevées et emballées » et « Marchandises chargées pour le transport ». En repérant les ressources sous-utilisées ou les goulots d’étranglement dus à un manque de ressources, les organisations peuvent mieux les répartir et augmenter leur taux d’utilisation de 10 à 15 %.

Les 6 étapes pour améliorer la gestion de la chaîne d’approvisionnement

1
Téléchargez le modèle
2
Exportez vos données
3
Importez votre jeu de données
4
Analysez votre processus
5
Mettre en œuvre les améliorations
6
Suivre votre processus
1

Téléchargez le modèle

Que faire

Accédez au modèle Excel préconfiguré pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement et téléchargez-le. Il vous aide à structurer vos données Kinaxis RapidResponse pour les analyser efficacement.

Consulter le guide du modèle de données Télécharger le modèle

Pourquoi est-ce important ?

Une structure de données adaptée dès le départ permet une analyse précise et complète des processus, et constitue une base solide pour obtenir des résultats pertinents.

Résultat attendu

Un modèle de données prêt à l’emploi, structuré pour les données de votre chaîne d’approvisionnement dans Kinaxis RapidResponse.

CE QUE VOUS ALLEZ OBTENIR

Repérez dès maintenant les gains d’efficacité possibles dans votre chaîne d’approvisionnement

ProcessMind met en évidence le déroulement réel de vos opérations de chaîne d’approvisionnement grâce à des visualisations intuitives. Vous pouvez ainsi repérer les inefficacités cachées et les possibilités d’optimisation.
  • Visualisez vos processus de chaîne d’approvisionnement de bout en bout
  • Repérez les goulots d’étranglement et les retards importants
  • Optimisez les délais et réduisez les coûts
  • Améliorez les performances des fournisseurs et la conformité
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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RÉSULTATS TYPES

Améliorer la chaîne d’approvisionnement grâce au process mining

Ces résultats correspondent aux améliorations mesurables que les organisations obtiennent généralement en appliquant le process mining à la gestion de leur chaîne d’approvisionnement, notamment aux flux de commandes logistiques dans Kinaxis RapidResponse. En repérant les inefficacités et les goulots d’étranglement, elles peuvent optimiser leurs opérations et créer une valeur significative pour l’entreprise.

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Amélioration des livraisons dans les délais

Hausse de la fiabilité des livraisons aux clients

Le process mining repère les goulots d’étranglement qui perturbent les calendriers de livraison et aide à les résorber. La part des commandes livrées dans les délais augmente, ce qui améliore la satisfaction des clients et renforce la réputation de la marque.
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Accélération de l’exécution des commandes

Réduction du délai moyen entre la commande et la livraison

En repérant et en éliminant les inefficacités des processus, les organisations peuvent réduire sensiblement le délai entre la commande et la livraison. Les clients sont servis plus rapidement et les opérations gagnent en efficacité.
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Réduction des expéditions urgentes

Baisse du nombre de livraisons urgentes à coût élevé

Le process mining met au jour les causes des expéditions urgentes et permet d’ajuster la planification et la logistique en amont. Les frais de transport évitables diminuent ainsi, tout comme les coûts associés.
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Réduction des reprises

Baisse des boucles de processus liées à la qualité

Repérer les reprises récurrentes et leurs causes permet de cibler les améliorations des processus, de réduire le gaspillage de matières et les coûts de main-d’œuvre. La qualité des produits s’améliore et les flux de production gagnent en efficacité.
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Meilleure conformité des processus

Respect accru des procédures opérationnelles standard

Le process mining met en évidence les écarts par rapport aux flux de processus attendus, ce qui contribue au respect des normes de conformité et à la réduction des risques opérationnels. La gouvernance s’en trouve renforcée et les audits mieux préparés.
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Optimisation des flux de stock

Réduction du temps de stockage des marchandises

En analysant les mouvements de stock, le process mining aide à réduire la durée moyenne de stockage des produits finis. Vous pouvez ainsi libérer des capitaux et diminuer les coûts de stockage, tout en gérant les stocks avec davantage de souplesse.

Les résultats varient selon la complexité des processus de votre chaîne d’approvisionnement et la qualité de vos données. Ces chiffres illustrent les améliorations généralement constatées dans différentes mises en œuvre du process mining appliqué à la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

Données recommandées

Commencez par les attributs et les activités les plus importants, puis complétez-les selon vos besoins.
Vous découvrez les journaux d’événements ? Découvrez comment créer un journal d’événements pour le Process Mining.

Attributs

Les principales données à recueillir pour l’analyse

Identifiant unique d’une commande logistique, qui relie toutes les activités associées, de la planification de la demande à la livraison finale.

Pourquoi est-ce important ?

Cet identifiant est indispensable pour retracer tout le cycle de vie d’une commande et analyser les variantes, l’efficacité et la conformité du processus, du début à la fin.

Nom de l’événement métier ou de l’étape qui s’est produite dans le processus logistique, par exemple « Marchandises expédiées » ou « Bon de commande émis ».

Pourquoi est-ce important ?

Il définit les étapes du processus et permet de découvrir et de visualiser le déroulement réel de la chaîne d’approvisionnement, de bout en bout.

Horodatage indiquant la date et l’heure auxquelles une activité ou un événement précis s’est produit.

Pourquoi est-ce important ?

Cet horodatage établit l’ordre chronologique des événements et sert de base à tous les calculs de durée et de performance. Il permet ainsi de repérer les goulots d’étranglement et les retards.

Identifiant ou nom de l’utilisateur qui a exécuté l’activité.

Pourquoi est-ce important ?

Cet attribut associe les étapes du processus à leurs responsables et permet d’analyser les performances des équipes, la répartition de la charge de travail et le respect des procédures.

Identifiant unique du produit associé à la commande logistique, par exemple une référence SKU ou un numéro d’article.

Pourquoi est-ce important ?

Permet d’analyser le processus par gamme ou catégorie de produits et de repérer ceux dont le parcours d’exécution est inefficace ou pose problème.

Identifiant unique du client qui a passé la commande.

Pourquoi est-ce important ?

Permet d’analyser le processus du point de vue du client et d’évaluer les niveaux de service, la performance des livraisons et la complexité de l’exécution pour les comptes clés.

Date à laquelle le client souhaite recevoir sa commande.

Pourquoi est-ce important ?

Il s’agit de la référence principale pour mesurer le respect des délais de livraison et d’un élément essentiel des KPI de satisfaction client.

Date à laquelle la commande a effectivement été livrée au client, confirmée par la preuve de livraison.

Pourquoi est-ce important ?

Il confirme la fin du processus de livraison et permet de comparer la performance réelle aux attentes du client.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Marque le début officiel du cycle de vie de la commande logistique, lorsque la commande client est créée ou intégrée au système. Il s’agit généralement d’un événement explicite provenant d’un système ERP ou de gestion des commandes connecté.

Pourquoi est-ce important ?

Il s’agit du point de départ principal du cas. Cet événement est essentiel pour mesurer le temps de cycle global entre la commande et la livraison et comprendre le volume de commandes reçues.

Un bon de commande pour les matières nécessaires est envoyé à un fournisseur externe. Cette étape importante formalise l’engagement et marque le début du délai d’approvisionnement du fournisseur.

Pourquoi est-ce important ?

Cette activité est essentielle pour mesurer les performances de livraison des fournisseurs et repérer les retards dans la phase d’approvisionnement qui affectent l’ensemble de la chaîne.

Indique que la production de la commande logistique est officiellement planifiée à une date définie, avec les ressources affectées. Il s’agit d’un résultat central de la planification dans Kinaxis RapidResponse.

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape marque le passage de la planification à l’exécution. L’analyse du délai entre cette étape et le début réel de la production peut révéler des problèmes de planification ou des contraintes de ressources.

Cet événement se produit lorsque les marchandises emballées sont chargées dans un véhicule de transport et quittent l’entrepôt ou le site de production. Il marque le début du transport.

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape est essentielle pour suivre les performances des livraisons dans les délais et la durée du transport. Elle fournit la « date d’expédition réelle » utilisée dans de nombreux calculs d’indicateurs clés de performance.

Confirmation finale que le client a reçu les marchandises en bon état. Cet événement essentiel clôt officiellement la commande logistique.

Pourquoi est-ce important ?

Il s’agit du point final de référence pour l’indicateur de temps de cycle entre la commande et la livraison. Il confirme que la commande a été exécutée et déclenche souvent la facturation.

Indique la fin d’une commande logistique avant son exécution complète. Cette action explicite constitue un état final d’échec du processus.

Pourquoi est-ce important ?

Le suivi des annulations aide à comprendre la perte de demande et les défaillances des processus. L’analyse des motifs d’annulation peut révéler des problèmes liés aux produits, aux prix ou au service.

FAQ

Foire aux questions

En analysant les journaux d’événements de systèmes comme Kinaxis RapidResponse, le process mining aide à repérer les goulots d’étranglement, les risques de non-conformité et les inefficacités dans vos processus de chaîne d’approvisionnement. Il restitue le déroulement réel des processus à partir des données et met en évidence les écarts ainsi que les possibilités d’optimisation. Vous pouvez ainsi améliorer le respect des délais de livraison, réduire les temps de cycle et optimiser les niveaux de stock.

Le process mining nécessite principalement des données issues du journal d’événements. Pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement, il s’agit notamment d’informations sur les commandes logistiques : identifiants de cas, noms d’activités et horodatages précis pour chaque étape. D’autres attributs, comme la valeur de la commande, l’identifiant du fournisseur ou la personne responsable de la ressource, peuvent enrichir l’analyse.

Les données sont généralement extraites de Kinaxis RapidResponse à l’aide de ses fonctions de reporting ou de son API, afin de récupérer les éléments pertinents du journal d’événements. Ces données brutes sont ensuite transformées et préparées dans un format normalisé de journal d’événements, avec un ID de cas, une activité et un horodatage pour chaque événement. Elles peuvent alors être importées dans un outil de process mining.

Vous pouvez mieux comprendre les performances réelles de votre chaîne d’approvisionnement et cibler les améliorations à apporter. Vous pouvez notamment réduire les temps de cycle entre la commande et la livraison, les coûts de transport et les stocks. L’analyse peut aussi contribuer à améliorer les délais de livraison des fournisseurs et la visibilité sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.

Les premières analyses peuvent souvent être disponibles quelques semaines après l’extraction et la préparation des données. Une étude complète, avec identification des causes profondes et recommandations concrètes, peut prendre de quelques semaines à plusieurs mois, selon la complexité des processus et la qualité des données. Un suivi continu permet ensuite de poursuivre les améliorations.

Oui. Le process mining permet de repérer efficacement les écarts par rapport aux parcours prévus et aux règles de conformité. En comparant l’exécution réelle du processus aux modèles définis, il peut signaler automatiquement les cas où certaines étapes ont été omises, réalisées dans le désordre ou au-delà des délais fixés. Vous disposez ainsi d’éléments clairs sur les manquements et pouvez prendre des mesures préventives.

Les outils de process mining sont de plus en plus faciles à utiliser, mais des connaissances de base en modélisation des données et la capacité à interpréter des cartes de processus sont utiles. La configuration initiale et les transformations complexes de données peuvent nécessiter des compétences techniques, notamment en SQL ou en programmation de données. La collaboration entre les équipes informatiques et les équipes métier est essentielle à la réussite du projet.

Les analyses traditionnelles de la gestion de la chaîne d’approvisionnement portent souvent sur des indicateurs agrégés et des Dashboards prédéfinis, qui montrent « ce qui » s’est passé. Le process mining reconstitue le déroulement de bout en bout à partir des données d’événements et révèle « comment » les processus se déroulent réellement, avec leurs variantes et leurs écarts. Il permet ainsi de comprendre les causes profondes des problèmes de performance, au-delà des indicateurs de surface.

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