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Améliorez la gestion de votre chaîne d'approvisionnement

Optimisez les chaînes d'approvisionnement dans Kinaxis RapidResponse avec ce guide en 6 étapes.
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Optimisez votre chaîne d’approvisionnement grâce aux données de Kinaxis RapidResponse

Notre plateforme vous aide à révéler les inefficacités et les risques de conformité cachés dans vos opérations de chaîne d'approvisionnement. Identifiez les goulots d'étranglement, réduisez les délais et améliorez la performance des fournisseurs dans l'ensemble de vos processus. Vous pouvez ainsi renforcer la résilience opérationnelle et réaliser des économies importantes.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez 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 votre gestion de la chaîne logistique avec Kinaxis RapidResponse ?

La gestion de la chaîne logistique (SCM) est le socle de toute entreprise fondée sur la vente de produits. Elle influence directement la rentabilité, la satisfaction client et la compétitivité sur le marché. Dans l’environnement mondial dynamique actuel, une chaîne logistique efficace et résiliente n’est plus seulement un avantage, mais une nécessité. 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 élaborés avec soin.

Ces écarts peuvent se traduire par des goulots d’étranglement cachés, des délais prolongés, des stocks excessifs ou, à l’inverse, des ruptures de stock fréquentes. Ces inefficacités entraînent une hausse des coûts opérationnels, des dates de livraison manquées, des clients insatisfaits et des risques potentiels en matière de conformité. Comprendre le flux réel de vos commandes logistiques, depuis la prévision initiale de la demande jusqu’à la livraison finale, est essentiel pour tirer le meilleur parti de la planification Kinaxis RapidResponse et garantir que vos orientations stratégiques se traduisent par une exécution irréprochable.

Comment le Process Mining transforme l’analyse de la chaîne logistique

Le Process Mining fournit une méthode efficace pour révéler les parcours réels d’exécution de vos processus de gestion de la chaîne logistique à partir de données d’événements extraites directement de systèmes tels que Kinaxis RapidResponse. Au lieu de vous appuyer sur des suppositions ou des témoignages isolés, vous disposez d’une vision objective et fondée sur les données de la manière dont vos commandes logistiques circulent réellement dans l’organisation. En analysant chaque étape, de « Demand Forecast Generated » à « Proof of Delivery Signed », vous bénéficiez d’une transparence sans précédent.

Cette approche permet de visualiser automatiquement le flux complet, de bout en bout, de chaque commande logistique. Vous pouvez facilement identifier toutes les variantes de processus existantes, y compris celles dont vous ignoriez l’existence, et repérer les écarts entre l’exécution réelle et vos flux de travail Kinaxis RapidResponse planifiés. Le Process Mining quantifie ensuite ces écarts et met en évidence les activités, les ressources ou les étapes qui provoquent des retards, des reprises ou des problèmes de conformité. Il fournit les éléments essentiels

Gestion de la chaîne d’approvisionnement Optimisation logistique Gestion des stocks Performance des fournisseurs Livraison 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 défis courants

Identifiez les défis qui vous concernent

Les livraisons fréquemment en retard affectent directement la satisfaction client et peuvent entraîner une perte d’activité ainsi qu’une dégradation de l’image de marque. Elles peuvent également donner lieu à des pénalités contractuelles et accroître la charge administrative liée au traitement des réclamations. Le Process Mining analyse les Logistics Orders de Kinaxis RapidResponse pour localiser précisément les retards, par exemple lorsque les durées de « Goods Produced » ou de « Goods In Transit » sont excessives, et en révéler les causes profondes dans votre chaîne d’approvisionnement.

Des temps de cycle excessifs immobilisent le fonds de roulement, augmentent les coûts de possession des stocks et réduisent la réactivité globale de votre chaîne logistique. Il devient alors plus difficile de s’adapter aux évolutions du marché et de répondre aux attentes des clients. Le Process Mining visualise l’ensemble du parcours d’une commande logistique et mesure la durée de chaque activité et de chaque transfert, par exemple entre « Production Scheduled » et « Goods Picked and Packed », afin d’identifier les goulots d’étranglement et les inefficacités qui prolongent les temps de cycle dans Kinaxis RapidResponse.

Les ruptures comme les stocks excédentaires créent d’importants problèmes : les ruptures entraînent des ventes perdues et des arrêts de production, tandis que les stocks excédentaires génèrent des coûts de possession élevés et un risque d’obsolescence. La rentabilité et la qualité de service s’en trouvent affectées. Le Process Mining relie des activités telles que « Demand Forecast Generated », « Inventory Availability Checked » et « Goods Produced » pour les Logistics Orders, afin de révéler les défaillances de processus à l’origine d’un positionnement et d’une planification des stocks inadéquats dans vos données Kinaxis RapidResponse.

La performance irrégulière des fournisseurs perturbe directement vos calendriers de production, retarde l’exécution des commandes clients et impose souvent des expéditions urgentes coûteuses. Elle affecte votre efficacité opérationnelle et votre réputation. Le Process Mining suit le parcours des Logistics Orders en analysant, pour chaque fournisseur, le délai entre « Purchase Order Issued » et « Raw Materials Received ». Vous identifiez ainsi clairement les fournisseurs sous-performants et leur impact sur votre chaîne d’approvisionnement gérée dans Kinaxis RapidResponse.

Le choix inefficace des modes de transport ou des itinéraires mal optimisés augmente les frais d’expédition, réduit directement vos marges et accroît vos coûts logistiques globaux. Vos produits peuvent alors perdre en compétitivité. Le Process Mining évalue le parcours de « Goods In Transit » pour les Logistics Orders et met en relation l’origine, la destination, le transporteur et le mode de transport avec les coûts et les délais réels, afin de repérer les possibilités d’optimisation de votre réseau de transport et de réduire vos dépenses dans Kinaxis RapidResponse.

Le non-respect des exigences réglementaires ou des politiques internes peut entraîner d’importantes sanctions financières, nuire à la réputation et perturber les opérations, en particulier dans une chaîne d’approvisionnement mondiale complexe. Le Process Mining révèle l’exécution réelle des Logistics Orders et compare la séquence et le calendrier d’activités telles que « Quality Control Performed », ainsi que les étapes documentaires requises, aux règles de conformité définies. Il signale les écarts susceptibles d’indiquer des risques dans vos processus Kinaxis RapidResponse.

Les reprises fréquentes augmentent fortement les coûts opérationnels, mobilisent des Ressources précieuses, allongent les délais et peuvent dégrader considérablement la qualité des produits ainsi que la satisfaction client. Ce cycle de corrections réduit l’efficacité. Le Process Mining identifie les boucles de processus et les activités répétées, notamment autour de « Goods Produced » et de « Quality Control Performed » pour les Logistics Orders, afin de révéler les problèmes qualité récurrents, les contrôles inefficaces ou les défauts de conception qui nécessitent des reprises dans votre chaîne d’approvisionnement.

Des prévisions de demande inexactes entraînent une série de problèmes : stocks excédentaires générant des coûts de possession, ruptures provoquant des ventes perdues et clients mécontents. Elles affectent directement le chiffre d’affaires et la planification opérationnelle. Le Process Mining met en relation « Demand Forecast Generated » avec les activités réelles « Customer Order Received » et « Goods Produced » pour les Logistics Orders. Vous obtenez ainsi une vision claire de la précision de votre planification et de ses effets en aval sur la chaîne d’approvisionnement gérée par Kinaxis RapidResponse.

Certaines étapes du processus d’exécution des commandes ralentissent régulièrement l’ensemble du flux, ce qui allonge les délais, entraîne des promesses de livraison non tenues et mécontente les clients. Ces points de blocage cachés peuvent fortement réduire le débit. Le Process Mining fournit une visualisation détaillée de chaque étape du parcours d’une Logistics Order et identifie les activités ou les transferts, tels que « Inventory Availability Checked » ou « Goods Picked and Packed », où les commandes s’accumulent ou restent disproportionnellement longtemps dans votre chaîne d’approvisionnement pilotée par Kinaxis RapidResponse.

L’absence d’une visibilité complète sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement empêche de résoudre les problèmes de manière proactive, limite les efforts d’optimisation et complique la réaction rapide aux perturbations ou aux évolutions du marché. Elle nuit à la prise de décision stratégique. Le Process Mining construit une vue complète et en temps réel de chaque Logistics Order, de « Demand Forecast Generated » à « Proof of Delivery Signed », et révèle la séquence réelle, les variantes et les retards de l’ensemble du processus, qui peuvent rester masqués dans Kinaxis RapidResponse.

Le recours fréquent à l’expédition urgente, souvent dû à des retards en amont ou à une planification insuffisante, augmente fortement les coûts de transport et d’exploitation, réduit les marges et met les Ressources sous pression. Il révèle des problèmes systémiques. Le Process Mining identifie les Logistics Orders qui s’écartent des processus standard ou subissent des retards importants, entraînant une accélération de « Shipment Scheduled » ou des changements de « Mode of Transport ». Vous pouvez ainsi mesurer la fréquence et l’impact financier de ces mesures réactives dans vos données Kinaxis RapidResponse.

Une affectation ou une utilisation inefficace des ressources, comme le personnel d’entrepôt, les lignes de production ou les véhicules de transport, entraîne soit des temps d’inactivité et une capacité inutilisée, soit une surcharge des équipes et des goulots d’étranglement. Cela influence directement les coûts opérationnels et l’efficacité. Le Process Mining analyse la durée des activités et les files d’attente pour des étapes telles que « Production Scheduled » ou « Goods Picked and Packed » sur un grand nombre de commandes logistiques. Il déduit la disponibilité des ressources et identifie les déséquilibres dans leur utilisation au sein de vos opérations de chaîne logistique.

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

Cet objectif vise à augmenter le pourcentage de commandes clients livrées à la date demandée. Améliorer le taux de livraison à temps renforce considérablement la satisfaction client et la réputation de la marque dans un secteur de la chaîne logistique très concurrentiel. Une livraison régulière et fiable constitue l’un des fondements de l’excellence opérationnelle. ProcessMind fournit des analyses détaillées du processus de commande logistique de bout en bout dans Kinaxis RapidResponse et identifie les étapes et activités qui contribuent aux retards. En comparant les dates de livraison réelles aux dates demandées, les organisations peuvent déterminer les causes profondes des livraisons tardives, comme les goulots d’étranglement récurrents ou les transferts inefficaces, afin d’augmenter de 15 à 20 % les taux de livraison à temps.

Réduire le délai global entre la passation d’une commande client et sa livraison finale est essentiel pour gagner en réactivité et en agilité. Un cycle commande-livraison optimisé diminue les besoins en fonds de roulement et permet aux entreprises de réagir plus rapidement aux évolutions du marché, ce qui leur confère un avantage concurrentiel important. ProcessMind révèle la durée réelle de chaque étape du cycle de vie d’une commande logistique dans Kinaxis RapidResponse. En visualisant le flux réel et en identifiant les activités les plus longues ou les boucles de reprise les plus fréquentes, les entreprises peuvent cibler leurs interventions pour réduire leurs délais de plusieurs jours, voire de plusieurs semaines, et obtenir une réduction de 20 à 30 %.

Cet objectif consiste à trouver le juste équilibre entre un stock suffisant pour répondre à la demande et la réduction des coûts de possession, afin d’éviter à la fois les ruptures et les stocks excédentaires. Une gestion efficace des stocks influe directement sur la rentabilité et l’efficacité opérationnelle de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. ProcessMind montre comment les décisions relatives aux stocks affectent le flux des commandes logistiques dans la chaîne d’approvisionnement gérée par Kinaxis RapidResponse. En mettant en relation les activités liées aux stocks, les cycles d’exécution des commandes et la demande réelle, la plateforme aide à réduire le surstockage et à prévenir les ruptures. Les coûts de possession peuvent ainsi diminuer de 10 à 15 % tout en maintenant le niveau de service.

Améliorer la fiabilité des livraisons fournisseurs est essentiel pour respecter les calendriers de production, garantir l’exécution des commandes clients à temps et réduire le recours aux expéditions urgentes coûteuses. Des fournisseurs fiables sont indispensables à une chaîne d’approvisionnement stable et prévisible. ProcessMind utilise les données de Kinaxis RapidResponse pour suivre les matières premières et les marchandises entrantes, et relier directement la performance des fournisseurs au processus des commandes logistiques. En analysant les activités « Raw Materials Received » par rapport aux dates des bons de commande et en identifiant 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 vise à réduire les dépenses liées au déplacement des marchandises dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, notamment le fret, l’entreposage et la manutention. La réduction de ces coûts améliore directement les marges et contribue à l’efficacité opérationnelle globale. ProcessMind analyse les activités « Goods Loaded for Transport », « Goods In Transit » et « Goods Unloaded at Destination » du processus de commande logistique dans Kinaxis RapidResponse. En identifiant les itinéraires inefficaces, les modes de transport mal adaptés ou le recours excessif aux expéditions urgentes, la plateforme révèle des possibilités de réduire de 5 à 10 % les coûts logistiques globaux, sans compromettre la qualité de service.

Veiller au 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 préserver des normes éthiques. Une conformité proactive renforce la confiance et la résilience. ProcessMind visualise la séquence réelle des activités de chaque commande logistique issue de Kinaxis RapidResponse et la compare à des parcours conformes prédéfinis. La plateforme met en évidence les écarts, comme les contrôles qualité ignorés ou les étapes non autorisées, afin de permettre aux organisations d’atteindre 100 % de conformité dans les domaines critiques et de traiter les écarts 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 localise les activités « Quality Control Performed » par rapport à « Goods Produced » et « Goods Picked and Packed » dans Kinaxis RapidResponse. En analysant les écarts et les schémas associés aux défauts ou aux cycles de reprise ultérieurs, la plateforme aide à réduire de 15 à 25 % le nombre de reprises et à améliorer la qualité globale des produits.

Des prévisions de demande plus précises permettent de mieux planifier la production, les stocks et l’allocation des Ressources. Elles contribuent à optimiser les niveaux de stock, à réduire les ruptures et à limiter les excédents, avec un effet direct sur la rentabilité. ProcessMind analyse le lien entre « Demand Forecast Generated » et les activités ultérieures telles que « Customer Order Received » et « Goods Produced » dans les données Kinaxis RapidResponse. En identifiant les écarts récurrents entre les prévisions et la demande réelle, les organisations peuvent affiner leurs modèles de prévision, améliorer leur précision de 5 à 10 % et mieux aligner l’offre sur la demande.

Cet objectif consiste à identifier et à supprimer les points précis du processus d’exécution des commandes où le travail s’accumule, provoquant des retards et limitant le débit. La suppression des goulots d’étranglement garantit des opérations plus régulières et des livraisons plus rapides aux clients. ProcessMind construit une carte visuelle de l’ensemble du parcours de la « commande logistique » à partir des données de Kinaxis RapidResponse. Elle révèle les situations où les commandes restent trop longtemps en file d’attente ou subissent des durées de traitement prolongées, notamment autour de « Production Scheduled », « Goods Picked and Packed » et « Shipment Scheduled ». Cette visibilité permet d’identifier et de résoudre précisément les goulots d’étranglement, avec un gain potentiel de 10 à 20 % sur le débit.

Obtenir une visibilité complète sur l’ensemble de la chaîne logistique, de la demande initiale à la livraison finale, donne aux parties prenantes une vision en temps réel de l’état et des performances des processus. Cette vue globale permet de prendre des décisions en amont et de résoudre rapidement les problèmes. ProcessMind regroupe les données d’événements disparates de Kinaxis RapidResponse dans une vue unique et cohérente du cycle de vie de chaque « commande logistique ». Les organisations peuvent ainsi suivre à tout moment l’état et l’emplacement exacts de chaque commande, transformer des processus opaques en flux de travail transparents et maîtrisables, et améliorer leurs décisions.

Cet objectif vise à réduire la dépendance aux modes d’expédition urgente coûteux en traitant les inefficacités de processus qui rendent ces livraisons nécessaires. La réduction des expéditions urgentes diminue directement les coûts opérationnels et améliore la santé financière. ProcessMind analyse la corrélation entre les retards survenant à des étapes antérieures, comme « Inventory Availability Checked » ou « Production Scheduled », et les occurrences ultérieures de « Shipment Scheduled » pour un transport urgent dans Kinaxis RapidResponse. En identifiant les causes profondes des retards qui entraînent ces expéditions, les entreprises peuvent réduire leurs coûts de 15 à 25 % et améliorer leur planification.

Cet objectif vise à garantir une utilisation efficace des ressources, notamment du personnel, des équipements et des installations, tout au long du processus logistique. Une meilleure utilisation des ressources permet de réduire les coûts, d’augmenter la productivité et d’améliorer la capacité opérationnelle globale. ProcessMind cartographie les activités associées à l’affectation des ressources dans le flux des commandes logistiques capturé par Kinaxis RapidResponse, comme « Goods Picked and Packed » et « Goods Loaded for Transport ». En identifiant les actifs sous-utilisés ou les goulots d’étranglement dus à des contraintes de ressources, les organisations peuvent réaffecter ces ressources plus efficacement et augmenter potentiellement leur taux d’utilisation de 10 à 15 %.

Le parcours d’amélioration en 6 étapes de 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

Mettez en œuvre les améliorations
6

Surveillez votre processus
1

Téléchargez le modèle

Que faire

Accédez au modèle Excel préconfiguré pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement et téléchargez-le. Ce modèle vous guide dans la structuration de vos données Kinaxis RapidResponse pour une analyse optimale.

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Pourquoi c’est important

L’utilisation de la bonne structure de données dès le départ garantit une analyse précise et complète des processus et constitue une base solide pour obtenir des analyses pertinentes.

Résultat attendu

Un modèle de données prêt à l’emploi, parfaitement structuré pour vos données de chaîne d’approvisionnement Kinaxis RapidResponse.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Révélez dès maintenant les gains d'efficacité cachés de votre chaîne d'approvisionnement

ProcessMind révèle le fonctionnement réel de vos opérations de chaîne d'approvisionnement grâce à des visualisations intuitives, en mettant en évidence chaque inefficacité cachée et chaque possibilité d'optimisation.
  • Visualiser les processus de la chaîne d’approvisionnement de bout en bout
  • Identifiez les goulots d’étranglement et les retards importants
  • Optimiser les délais et réduire les coûts
  • Améliorer la performance des fournisseurs et la conformité
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RÉSULTATS TYPES

Atteindre l’excellence de 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 leurs processus de gestion de la chaîne logistique, notamment aux flux de travail de commandes logistiques dans Kinaxis RapidResponse. En mettant au jour les inefficacités et les goulots d’étranglement, les organisations peuvent optimiser leurs opérations et générer une valeur métier significative.

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Amélioration du taux de livraison à temps

Augmentation de la fiabilité des livraisons aux clients

Le Process Mining identifie et résout les goulots d’étranglement qui affectent les délais de livraison, ce qui augmente la part des commandes livrées à temps. Cette amélioration renforce directement la satisfaction des clients et la réputation de la marque.
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Traitement plus rapide 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 considérablement la durée totale du cycle entre la commande et la livraison. Les clients bénéficient d’un service plus rapide et les opérations gagnent en efficacité.
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Réduction des expéditions urgentes

Diminution des livraisons urgentes à coût élevé

Le Process Mining met au jour les causes racines des expéditions urgentes et permet d’ajuster en amont la planification et la logistique. Vous réduisez ainsi les dépenses de transport inutiles et améliorez l’efficacité des coûts.
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Réduction des taux de retouche

Réduction des boucles de processus liées à la qualité

L’identification des boucles de retouche récurrentes et de leurs causes permet de cibler les améliorations des processus, de réduire le gaspillage de matières et les coûts de main-d’œuvre. Vous améliorez ainsi la qualité des produits et l’efficacité des flux de production.
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Amélioration de la conformité des processus

Meilleur respect des procédures opérationnelles standard

Le Process Mining met en évidence les écarts par rapport aux flux de processus attendus, afin d’améliorer le respect des normes de conformité et de réduire les risques opérationnels. Cette démarche renforce la gouvernance et la préparation aux audits.
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Optimisation des flux de stocks

Réduction du temps passé par les marchandises en stock

En analysant les schémas de déplacement des stocks, le Process Mining contribue à réduire la durée moyenne de stockage des produits finis, à libérer des capitaux et à diminuer les coûts de possession. Vous bénéficiez ainsi d’une gestion des stocks plus agile.

Les résultats peuvent varier selon la complexité propre à vos processus de chaîne d’approvisionnement et la qualité de vos données. Ces chiffres illustrent les améliorations généralement observées dans différentes mises en œuvre du Process Mining appliquées à la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

Données recommandées

Commencez par les attributs et activités les plus importants, puis élargissez l'analyse selon vos besoins.
Vous découvrez les journaux d’événements ? En savoir plus sur la création d’un journal d’événements pour le Process Mining.

Attributs

Données clés à recueillir pour l’analyse

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

Pourquoi c’est important

Il s’agit de la clé essentielle pour retracer l’ensemble du cycle de vie d’une commande et analyser les variations, l’efficacité et la conformité du processus du début à la fin.

Nom de l’événement métier ou de l’étape précise qui s’est produite dans le processus logistique, par exemple « Goods Shipped » ou « Purchase Order Issued ».

Pourquoi c’est important

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

Horodatage indiquant le moment où une activité ou un événement précis s’est produit, avec la date et l’heure.

Pourquoi c’est important

Cet horodatage fournit l’ordre chronologique des événements et constitue la base de tous les calculs de durée et de performance, en révélant les goulots d’étranglement et les retards.

Identifiant ou nom de l’utilisateur ayant exécuté l’activité.

Pourquoi c’est important

Indique la responsabilité de l’utilisateur pour les étapes du processus et permet d’analyser la performance des équipes, la répartition de la charge de travail et le respect des procédures.

Identifiant unique du produit associé à la commande logistique, tel qu’une référence SKU ou un numéro de matière.

Pourquoi c’est important

Permet d’analyser les processus par ligne de produits ou catégorie et d’identifier les produits dont le parcours d’exécution est inefficace ou problématique.

Identifiant unique du client ayant passé la commande.

Pourquoi c’est important

Permet une analyse des processus centrée sur le client et aide à évaluer les niveaux de service, la performance des livraisons et la complexité de l’exécution pour les comptes clés.

La date de livraison de la commande demandée par le client.

Pourquoi c’est important

Il s'agit de la principale référence pour mesurer la performance des livraisons à temps et d'un élément important des KPI de satisfaction client.

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

Pourquoi c’est important

Il confirme l'achèvement du processus de livraison et est essentiel pour comparer la performance réelle des livraisons aux attentes des clients.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

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

Pourquoi c’est important

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

Un bon de commande portant sur les matières nécessaires est envoyé à un fournisseur externe. Il s’agit d’une étape importante, qui représente un engagement formel et marque le début du délai d’approvisionnement du fournisseur.

Pourquoi c’est important

Cette activité est essentielle pour mesurer la performance des livraisons fournisseurs et identifier les retards de la phase d’approvisionnement qui affectent l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.

Représente le moment où la commande logistique est officiellement planifiée pour la production, avec une date définie et une allocation de ressources. Il s’agit d’un résultat central de la planification dans Kinaxis RapidResponse.

Pourquoi c’est important

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 inefficacités de planification ou des contraintes de ressources.

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

Pourquoi c’est important

Il s’agit d’une étape importante pour suivre la performance des livraisons à temps et la durée des trajets de transport. Elle fournit la « date réelle d’expédition » utilisée dans de nombreux calculs de KPI.

Confirmation finale que le client a reçu les marchandises dans un état acceptable. Il s’agit d’un événement essentiel qui clôt officiellement la commande logistique.

Pourquoi c’est important

Il s’agit du point final de référence pour le KPI du délai entre la commande et la livraison. Il confirme la bonne exécution de la commande et déclenche souvent la facturation.

Représente l’arrêt d’une commande logistique avant la fin de son exécution. Il s’agit d’une action explicite qui constitue un état final infructueux du processus.

Pourquoi c’est important

Le suivi des annulations est important pour comprendre l’attrition de la demande et les défaillances des processus. L’analyse des motifs d’annulation peut révéler des problèmes liés au produit, au prix ou au service.

FAQ

Questions fréquemment posées

Le Process Mining aide à identifier les goulots d’étranglement, les risques de non-conformité et les inefficacités au sein de vos processus de chaîne d’approvisionnement en analysant les journaux d’événements de systèmes tels que Kinaxis RapidResponse. Il fournit une vision fondée sur les données du flux réel des processus, en révélant les écarts et les possibilités d’optimisation. Vous pouvez ainsi augmenter le taux de livraisons à temps, réduire les temps de cycle et optimiser les niveaux de stock.

Pour réaliser un Process Mining, vous avez principalement besoin de données issues d’un journal d’événements. Pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement, elles comprennent les informations relatives aux commandes logistiques, notamment les identifiants de cas, les noms des activités et les horodatages précis de chaque étape. Des attributs supplémentaires, tels que la valeur de la commande, l’identifiant du fournisseur ou la ressource responsable, peuvent enrichir l’analyse.

L’extraction des données depuis Kinaxis RapidResponse consiste généralement à utiliser ses fonctions de reporting ou son accès API pour récupérer les données pertinentes du journal d’événements. Ces données brutes sont ensuite transformées et préparées dans un format de journal d’événements standardisé, comprenant un identifiant de cas, une activité et un horodatage pour chaque événement. Elles peuvent alors être chargées dans un outil de Process Mining.

Les résultats attendus comprennent une compréhension plus claire des performances réelles de votre chaîne d’approvisionnement, qui permet de cibler les améliorations. Vous pouvez réduire les temps de cycle entre la commande et la livraison, diminuer les coûts de transport et mieux optimiser les stocks. Cette démarche contribue également à améliorer les performances de livraison des fournisseurs et la visibilité globale sur la chaîne d’approvisionnement.

Les premières analyses peuvent souvent être obtenues quelques semaines après l’extraction et la préparation des données. Une analyse complète, comprenant l’identification des causes racines et des recommandations concrètes, peut prendre de quelques semaines à quelques mois, selon la complexité de vos processus et la qualité des données. Un suivi continu apporte des bénéfices durables.

Oui, le Process Mining est particulièrement efficace pour identifier les écarts par rapport aux parcours de processus prescrits et aux règles de conformité. En comparant l’exécution réelle des processus à des modèles prédéfinis, il peut signaler automatiquement les cas où certaines étapes ont été ignorées, exécutées dans le désordre ou ont dépassé certaines limites de temps. Vous disposez ainsi de preuves claires de non-conformité et pouvez prendre des mesures préventives.

Même si les outils de Process Mining deviennent plus simples à utiliser, une compréhension de base de la modélisation des données et la capacité à interpréter des cartes de processus sont utiles. La configuration initiale et les transformations de données complexes peuvent nécessiter certaines compétences techniques, notamment en SQL ou en scripting de données. La collaboration entre les équipes informatiques et les utilisateurs métier est essentielle à la réussite de la mise en œuvre.

Les analyses traditionnelles de la gestion de la chaîne d’approvisionnement se concentrent souvent sur des indicateurs agrégés et des Dashboards prédéfinis, qui montrent « ce qui » s’est passé. Le Process Mining reconstitue quant à lui le flux de processus de bout en bout à partir des données d’événements et révèle « comment » les processus s’exécutent réellement, avec toutes leurs variantes et leurs écarts. Il permet ainsi de comprendre les causes racines des problèmes de performance, au-delà des seuls indicateurs de surface.

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