Résoudre la crise de la chaîne d'approvisionnement alimentaire : Trouver une solution grâce à l'analyse avancée des données

Il est facile pour nous de considérer comme acquis un grand nombre de nos produits de base quotidiens, y compris la nourriture. Malheureusement, la chaîne d'approvisionnement alimentaire mondiale est exceptionnellement volatile. Les organisations et les consommateurs dépendent de ce canal crucial pour les produits finis et les matières premières, y compris les fabricants de produits alimentaires et de boissons, les détaillants, les distributeurs, les restaurants et d'autres entreprises impliquées dans l'industrie alimentaire.

Début 2020, la pandémie mondiale a brisé la chaîne d'approvisionnement alimentaire telle que nous la connaissions. Alors que les fabricants et les distributeurs de produits alimentaires et de boissons étaient déjà confrontés à leur lot de difficultés et de goulets d'étranglement par le passé, la grippe aviaire COVID-19 a décuplé ces difficultés et goulets d'étranglement. Les fermetures et les pénuries de main-d'œuvre ont considérablement perturbé les récoltes, la logistique, la transformation, le transport et les procédures d'approvisionnement. En outre, les ruptures de stock a doublé de valeurimporté les prix de la viande ont augmenté de 16%La demande de produits alimentaires a grimpé en flèche, les consommateurs faisant des réserves en prévision de la fermeture de l'usine. Aujourd'hui encore, ces demandes restent élevées.

Cependant, seuls les 22% des organisations disposer d'un réseau de chaîne d'approvisionnement proactif, même si la visibilité s'en trouve accrue. Heureusement, il n'y a pas que des mauvaises nouvelles. Les entreprises peuvent utiliser l'analyse prédictive des données pour repérer les problèmes potentiels de la chaîne d'approvisionnement avant qu'ils ne se produisent et éviter les temps d'arrêt.

Il n'a jamais été aussi important de mettre en œuvre les bonnes technologies d'analyse de la production. Voici quelques-uns des problèmes les plus importants de la chaîne d'approvisionnement alimentaire auxquels les fabricants sont confrontés et comment la planification des capacités et l'analyse des données peuvent limiter et éliminer les temps d'arrêt et favoriser le retour sur investissement.

Les quatre principaux défis de la chaîne d'approvisionnement alimentaire auxquels sont confrontés les fabricants modernes

Alors que la plupart des effets de la pandémie se sont atténués et que le monde retrouve enfin son équilibre, les fabricants sont toujours confrontés à de graves problèmes. 

Voici les quatre principaux problèmes auxquels l'industrie manufacturière est confrontée.

1. Pénuries de main-d'œuvre

L'un des plus grands obstacles que les fabricants doivent surmonter est une industrie massive. pénurie de main-d'œuvre. Il pourrait y avoir jusqu'à 2,1 millions d'euros emplois manufacturiers non pourvus d'ici à 2030.

La pandémie de COVID-19 a entraîné des licenciements massifs dans l'industrie. De plus, des millions de baby-boomers...2,6 millions d'eurospour être précis - ont pris leur retraite ou prévoient de le faire. Faute de candidats qualifiés, les usines peinent à pourvoir les postes vacants.

2. Évolution de la demande

Alors que les habitudes d'achat des consommateurs évoluent constamment, la trajectoire globale n'a cessé d'augmenter depuis la pandémie mondiale. La valeur du marché mondial devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 6.2% d'ici à 2027.

Les fabricants s'efforcent de suivre le rythme. C'est pourquoi il est essentiel d'anticiper et de se préparer à l'avance pour surmonter cet obstacle.

3. Contraintes de capacité

Les contraintes de capacité de distribution constituent un troisième défi pour les fabricants modernes. L'augmentation du coût du fret, l'engorgement des ports, la pénurie de camionneurs et d'autres facteurs encore sont à l'origine de ce problème, qui ne semble pas près de disparaître. En conséquence, les consommateurs et les entreprises sont frustrés par les retards d'expédition et de livraison.

Il est impératif pour les entreprises manufacturières qui supervisent leur propre distribution d'atténuer ces problèmes logistiques.

4. La transparence

Les consommateurs d'aujourd'hui sont plus que jamais préoccupés par l'origine de leurs aliments. Ils attendent des détaillants et des fabricants qu'ils fassent preuve d'une transparence sans faille à l'égard de la marque. La sécurité alimentaire et la traçabilité figurent parmi les principaux points d'attention des décideurs en matière d'atténuation des risques.

Comment les données et l'analyse peuvent aider les fabricants à relever le défi de la chaîne d'approvisionnement alimentaire

L'utilisation de logiciels de gestion de la chaîne d'approvisionnement et d'analyses de données est essentielle pour relever les défis de la chaîne d'approvisionnement des produits alimentaires et des boissons. Les données peuvent aider les fabricants à maximiser le succès opérationnel, à éliminer les temps d'arrêt et à détecter les problèmes potentiels bien avant qu'ils ne se produisent.

Les données et l'analyse peuvent aider les fabricants à surmonter les problèmes liés à la chaîne d'approvisionnement de la manière suivante :

Protéger et attirer les salariés

Les analyses de données avancées peuvent aider les fabricants à attirer et à retenir les meilleurs talents tout en assurant la sécurité des travailleurs. La main-d'œuvre d'aujourd'hui adopte la technologie. Les usines de fabrication qui exploitent la puissance de l'internet industriel des objets (IIoT) sont plus susceptibles d'attirer des candidats férus de technologie.

L'analyse de la production permet également d'automatiser les tâches fastidieuses. Cela permet aux fabricants de maximiser la capacité des employés et des machines, et aux employés de se concentrer sur des tâches plus exigeantes.

Les fabricants peuvent également mieux protéger leurs équipes en surveillant de près leurs données. Cela leur permet de rester à l'affût des domaines récurrents où des problèmes de sécurité pourraient survenir.

Utiliser l'analyse prédictive des données pour contrôler la demande et la capacité

Les fabricants modernes doivent être flexibles. Les données relatives à la planification des capacités et aux prévisions aident les fabricants à planifier l'avenir en identifiant les défis potentiels en matière de capacité et les pics de la demande des consommateurs. Ils peuvent alors planifier les futurs goulets d'étranglement des ressources, les contraintes de capacité et l'évolution de la demande. Les fabricants peuvent ainsi mieux équilibrer l'offre et la demande, éviter les problèmes de capacité des camions et des ports, et prévenir les temps d'arrêt.

L'analyse des données en action

De nombreuses entreprises utilisent l'analyse prédictive des données pour surmonter les obstacles de la chaîne d'approvisionnement alimentaire. En voici quelques exemples.

Home Depot

L'enseigne de bricolage Home Depot a constaté une augmentation des rayons vides dans les premiers jours de la pandémie, lorsque les bricoleurs cherchaient des projets de bricolage pour s'occuper pendant la période de confinement. Ces étagères vides ont mécontenté les clients, et Home Depot avait besoin de meilleures solutions pour répondre à la demande croissante.

L'entreprise a utilisé ce qu'elle appelle un algorithme omnichannel qui lui a permis d'associer les préférences des consommateurs à la capacité, à la disponibilité des stocks et à l'assortiment. La marque a ainsi pu répondre efficacement aux besoins des clients tout en optimisant l'utilisation de sa chaîne d'approvisionnement.

Seara

À travers le monde, le fournisseur de viande Seara, basé au Brésil, rencontrait ses propres problèmes de chaîne d'approvisionnement qui affectaient ses activités quotidiennes. Pour y remédier, l'entreprise a lancé son Plate-forme SuperAgroTech pour intégrer 9 000 producteurs de manière transparente. Les agriculteurs pourraient facilement accéder aux données numériques et aux communications pour contrôler les performances, la santé des animaux, les facteurs environnementaux, les bénéfices et les impacts sociaux.

Analyse avancée des données pour l'industrie manufacturière

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