Les entreprises ont maintenant plus de données sur leur chaîne d'approvisionnement que jamais auparavant, mais beaucoup ont encore du mal à les transformer en améliorations concrètes. Selon l'étude PwC 2026 sur les tendances numériques dans les opérations, 89 % des gestionnaires des opérations et de la chaîne d'approvisionnement aux États-Unis ont déclaré que leurs investissements technologiques n'avaient pas pleinement produit les résultats escomptés, tandis que 87 % ont indiqué que la piètre qualité des données nuisait à leur capacité à créer de la valeur à partir de leurs initiatives numériques¹ .
Nous avons discuté avec David Landerborn, responsable des solutions numériques chez Nefab , de ce qu'il faut pour transformer les données d'emballage et de logistique en actions concrètes.
Les fabricants utilisent déjà des outils de suivi et des plateformes d'entreposage. Pourquoi est-il si difficile d'exploiter les données qu'ils recueillent ?
Chaque outil ne donne généralement qu'une information partielle. On peut savoir où se trouve un envoi et ce qui a quitté l'entrepôt, mais devoir chercher ailleurs les spécifications ou les instructions d'emballage. Si un problème survient, rassembler toutes ces informations pourrait prendre du temps.
La solution n'est pas nécessairement de tout remplacer par un seul système. Le client a peut-être déjà certains systèmes et technologies à des fins différentes. Nous analysons les informations dont il dispose, le problème qu'il cherche à résoudre et les informations qui doivent être interconnectées.
Pour nous, le point de départ de chaque projet numérique est toujours l'emballage et son parcours au sein des opérations du client.
À quoi ressemble la transformation de ces données en actions ?
Parfois, l'avantage réside simplement dans la détection précoce d'un problème afin d'y remédier. Nous avons collaboré avec un client transportant des batteries de grande taille et avons intégré à son emballage spécialisé le suivi de localisation, la surveillance des chocs et la prise de température. Lorsqu'une hausse de température s'est produite pendant le transport, l'équipe l'a tout de suite remarquée et a retiré la batterie en question afin de protéger le reste de la cargaison. Elle a ensuite pu analyser les données et envisager des améliorations au niveau de l'emballage et du processus de transport.
Laissez-moi vous donner un autre exemple. Un constructeur mondial de véhicules électriques avait de la difficulté à retrouver la trace de certains de ses emballages. Les équipes avaient les registres d'inventaire et les données de localisation, mais elles avaient quand même besoin de temps pour déterminer où un article avait disparu ou pourquoi les chiffres ne correspondaient pas.
Nous avons centralisé ces informations. Maintenant, ils peuvent suivre leurs colis sur un tableau de bord unique, de la vue d'ensemble jusqu'au détail de chaque boîte. Ils reçoivent une mise à jour hebdomadaire de leur inventaire et, en cas d'anomalie, les personnes concernées sont avisées par courriel afin d'enquêter.
Cela a eu un impact concret : ils trouvent les étagères plus rapidement, règlent les problèmes plus tôt et dépendent moins des inventaires manuels. Moins d'étagères sont définitivement perdues et ils ont une vision plus claire de leurs flux d'emballages vides.
Comment les données de la chaîne d'approvisionnement peuvent-elles aider les fabricants à élargir leurs sites et leurs régions ?
Lorsqu'une entreprise ouvre un nouveau site, elle ne devrait pas avoir à se fier à la mémoire de ses employés quant aux procédures d'emballage. Les instructions numériques et les bibliothèques partagées permettent aux équipes d'accéder aux méthodes d'emballage approuvées. Chaque site dispose ainsi d'un point de départ, même en cas de différences locales concernant les matériaux, les produits ou les conditions d'expédition.
Il est également essentiel que l'information circule en retour. Nous collaborons avec nos clients sur la conception des emballages dans différentes régions et pouvons les aider à visualiser les données provenant de divers sites. Si un même problème se manifeste à plusieurs endroits, le client et nos ingénieurs peuvent l'analyser ensemble et proposer des modifications de l'emballage ou des méthodes de conditionnement.
Des registres précis sont également essentiels pour la conformité. Le règlement européen sur les emballages et les déchets d'emballages en est un bon exemple. Il s'applique à tous les emballages mis sur le marché de l'UE, peu importe leur lieu de fabrication. Les fabricants doivent connaître les emballages qu'ils utilisent et, idéalement, centraliser ces informations. À défaut, il leur est difficile de comprendre les implications des nouvelles exigences et les changements qu'ils doivent apporter.
Les données relatives à la chaîne d'approvisionnement peuvent-elles également indiquer aux entreprises si leurs emballages leur procurent les avantages en matière de durabilité qu'elles attendent ?
Absolument. Prenons l'exemple des emballages réutilisables. Ils peuvent sembler être un choix plus écologique, mais il faut aussi observer leur performance à l'usage. Combien de fois chaque emballage est-il réutilisé ? Les dommages réduisent-ils sa durée de vie ? Nécessitent-ils un entretien ou une réparation ?
Ces renseignements nous permettent de comparer les hypothèses sous-jacentes aux analyses du cycle de vie avec la réalité de la chaîne d'approvisionnement. Si l'emballage n'est pas utilisé comme prévu, nous pouvons déterminer s'il convient de modifier l'emballage ou le processus.
Quel rôle l'IA joue-t-elle dans tout ça ?
L'intelligence artificielle n'est utile que si les données qui la sous-tendent le sont. Inutile d'avoir recours à l'IA pour savoir qu'un envoi a subi des vibrations excessives : un capteur suffit. L'IA pourrait s'avérer utile pour l'analyse de nombreux envois. Elle pourrait nous aider à identifier plus tôt les bonnes questions à poser, puis à interpréter les données. Par exemple, les niveaux de vibrations élevés sont-ils plus fréquents sur certains itinéraires ? Une méthode d'emballage particulière a-t-elle une incidence ?
Comment les fabricants peuvent-ils commencer à transformer les données d'emballage en mesures concrètes ?
Commencez par un flux d'emballage ou de logistique et posez-vous trois questions : De quelles informations avons-nous besoin ? Qui a besoin de ces renseignements ? Qu'en feraient-ils ? Une fois ces questions résolues, il est plus facile de déterminer si une solution numérique pourrait être utile, et dans quel domaine.
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