Analyse des processus de la chaîne d’approvisionnement

Process Mining pour la chaîne d’approvisionnement

Le Process Mining appliqué à la chaîne logistique révèle le parcours des commandes, des achats à la distribution, en passant par la production et les stocks. Suivez une commande d’un système à l’autre pour repérer les temps d’attente à chaque relais, comprendre ce qui allonge son temps de cycle et identifier les changements susceptibles d’améliorer le flux. Simulez ces changements avant leur mise en œuvre, puis comparez les résultats prévus et réels à partir des mêmes KPI et de la même référence.

Pourquoi examiner la chaîne logistique de bout en bout ?

Chaque service connaît son propre travail, mais les rapports issus de systèmes distincts donnent rarement une vue complète du processus de bout en bout. Une commande peut apparaître comme ouverte dans un ERP, en attente dans un système de gestion d’entrepôt (WMS) et non planifiée dans un système de gestion du transport (TMS). Ces statuts n’indiquent ni combien de temps la commande a attendu entre deux étapes ni comment un retard a affecté le relais suivant.

ProcessMind rassemble les données d’événements de ces systèmes dans une vue commune du processus. Consultez la séquence des activités, repérez les goulots d’étranglement et les reprises, puis comparez les parcours de différentes commandes dans un même flux.

Pour consulter la version détaillée, système par système, qui précise les activités à rechercher ainsi que les tables et les champs d’horodatage à extraire, découvrez le guide des processus de la chaîne logistique.

À quoi ressemble le parcours d’une commande dans cinq systèmes ?

Prenez une commande client et suivez-la depuis sa saisie, à travers les achats, la production et les opérations d’entrepôt, jusqu’à son expédition. Chaque système consigne ses propres activités. Un numéro de commande commun permet de relier ces événements en un seul parcours et de mesurer le temps entre les relais.

Ce tableau indique où mener l’enquête, mais ne présente pas de résultats mesurés. Vos données d’événements révèlent le temps d’attente réel à chaque relais. Le parcours peut aussi montrer si un retard a fait manquer à la commande un cycle de planification ou une expédition ultérieurs.

Pour créer cette vue, utilisez le numéro de commande comme ID de cas et rassemblez les événements des systèmes qui enregistrent l’avancement de la commande. L’Explorateur de cas présente les étapes d’une commande et le temps écoulé entre chacune. L’analyse des variantes compare les parcours suivis par les commandes, tandis que la vérification de conformité met en évidence les écarts entre le processus réel et le flux prévu.

Où se concentrent les temps d’attente dans la chaîne logistique ?

Une fois les relais visibles, comparez les commandes et recherchez les retards récurrents. Voici quelques points à examiner :

• Saisie des commandes et blocages liés au crédit : une commande peut attendre un examen manuel lorsqu’un contrôle automatisé signale une exception.
• Exceptions de planification : les pénuries ou les variations de la demande peuvent faire sortir des commandes du flux de planification habituel.
• Approbations des bons de commande : les achats peuvent être bloqués dans l’attente d’un approbateur indisponible.
• Réception et mise en stock : les stocks peuvent rester à quai pendant que les équipes vérifient les documents ou attendent d’enregistrer la réception.
• Préparation et emballage : les commandes peuvent attendre la prochaine vague de préparation de l’entrepôt, même si du personnel est disponible.
• Réservation du transport et planification des quais : une expédition peut attendre un transporteur, un créneau ou le regroupement d’un chargement.
• Retours et reprises : une nouvelle préparation, des marchandises endommagées ou des avoirs peuvent ajouter des étapes au traitement d’une commande.
• Incohérences dans les données de référence : des différences dans les conversions d’unités, les références de matériaux ou les codes d’usine peuvent entraîner des corrections manuelles.

Une vue de bout en bout vous aide à relier ces événements. Vérifiez, par exemple, si un blocage lié au crédit a suffisamment retardé une commande pour lui faire manquer un chargement groupé, et si ce chargement manqué a eu une incidence sur le coût de transport par commande.

De quelles données avez-vous besoin pour le Process Mining de la chaîne logistique ?

Commencez par les données d’événements déjà enregistrées dans vos systèmes de chaîne logistique. Pour chaque événement, rassemblez :

• Un ID de cas qui identifie l’élément suivi, par exemple une commande client, un bon de commande ou une expédition. Déterminez si chaque cas correspond à une commande ou à une ligne de commande, puis appliquez cette définition de façon cohérente.
• Des noms d’activité décrivant ce qui s’est passé, par exemple : commande créée, vérification de crédit réussie, réception de marchandises enregistrée, préparation confirmée ou expédition réservée.
• Des horodatages pour chaque activité, dans un fuseau horaire et un format cohérents.
• Des Attributs permettant de comparer les commandes, comme l’usine, le transporteur, la région, le groupe de matériaux, le segment client, la valeur de la commande et son caractère urgent.

Le guide d’association des données explique comment combiner vos colonnes dans ProcessMind. Consultez les sources de données pour découvrir les systèmes sources et les exports courants.

Quels KPI permettent de suivre les performances de la chaîne logistique ?

Reliez la vue du processus aux indicateurs déjà suivis par votre équipe opérationnelle. Selon vos données et vos objectifs, vous pouvez suivre :

• Le temps de cycle entre la commande et la livraison, réparti entre le temps de traitement et le temps d’attente.
• Le taux de livraison complète et à l’heure (OTIF ou DIFOT), avec les causes des retards.
• Le taux de commandes parfaites, en tenant compte de leur exhaustivité, du respect des délais, de l’état des marchandises et de l’exactitude des factures.
• Le taux de traitement accéléré, c’est-à-dire la fréquence à laquelle une commande sort du flux habituel pour nécessiter une intervention manuelle.
• Le nombre de jours de stock et la fréquence des ruptures, par groupe de matériaux.
• Les taux de reprises et de retours, ainsi que le temps ajouté par chaque boucle.
• Le coût de transport par commande ou par chargement, comparé au regroupement prévu.

Les indicateurs de temps de ProcessMind vous permettent d’examiner le temps de cycle et le temps d’attente par étape, afin d’étudier les chiffres derrière un KPI de Dashboard.

Comment passer de l’analyse à l’action ?

1. Analysez le processus. Rassemblez les données d’événements des achats, des stocks, de la logistique et de la distribution. Reconstituez le flux réel et repérez les attentes, les retours en arrière ou les écarts par rapport au parcours prévu. Concentrez-vous sur les étapes liées au temps de cycle, aux retards, aux ruptures de stock, aux stocks excédentaires ou aux coûts de transport.

2. Modélisez le processus. Utilisez BPMN 2.0 pour documenter le flux actuel, mettre en accord les équipes des opérations, de la chaîne logistique et de l’informatique, puis définir le processus cible. Clarifiez les points de décision et les relais, puis convenez des KPI qui serviront à évaluer un changement.

3. Simulez les changements envisagés. Comparez différents scénarios avant d’engager des ressources : parcours d’approbation, niveaux d’effectifs, règles d’entrepôt, options de transport ou politiques de stock. Appuyez-vous sur la référence pour évaluer les variations prévues du temps de cycle et des autres KPI. Les guides sur l’analyse « et si » et l’exécution d’une simulation expliquent comment configurer des scénarios et obtenir des chiffres prévisionnels.

4. Comparez les prévisions aux résultats réels. Consignez l’impact prévu avant la mise en œuvre. Une fois le changement appliqué, mesurez les mêmes KPI par rapport à la référence. Vous disposerez ainsi d’une méthode cohérente pour vérifier si les performances réelles correspondent aux prévisions.

Que peut vous aider à découvrir le Process Mining de la chaîne logistique ?

Les résultats dépendent de vos données d’événements, de la complexité du processus et des changements mis en œuvre. Les équipes utilisent le Process Mining de la chaîne logistique pour repérer les retards aux relais, examiner les reprises, comparer les variantes du processus et tester des changements avant leur mise en œuvre.

Les processus marqués par de longues attentes, des reprises ou des variations évitables peuvent parfois réduire leur temps de cycle de 20 à 40 %. Considérez cette fourchette comme un repère de planification, et non comme une prévision ou une garantie. Évaluez le potentiel à partir de vos données d’événements et de vos KPI, puis comparez les performances prévues et réelles après un changement.

Par où commencer ?

Choisissez un processus de la chaîne logistique et un problème mesurable, comme l’exécution des commandes, le processus achat-paiement, le réapprovisionnement des stocks, les opérations d’entrepôt ou la planification du transport. Définissez l’ID de cas, les activités, les horodatages et les KPI. Suivez ensuite un petit nombre de commandes de bout en bout pour repérer leurs temps d’attente et les relais à examiner.

Examinez les parcours avec les personnes qui gèrent le processus. Elles peuvent expliquer les exceptions que les horodatages seuls ne révèlent pas. Une fois le problème principal défini d’un commun accord, modélisez un changement concret, simulez son effet attendu et consignez la prévision. Après sa mise en œuvre, comparez le temps de cycle, les niveaux de service, les coûts de stock et les efforts manuels réels avec la référence.

Pour examiner de plus près le parcours d’une commande, découvrez le cas d’usage de la gestion des commandes. Pour préparer votre analyse, consultez notre guide d’analyse des processus. Pour apprendre à examiner les parcours de commandes, consultez la documentation de l’Explorateur de cas.

Suivez une commande de bout en bout : /freetrial