Les entreprises disposent de plus de données que jamais sur leur chaîne d’approvisionnement, mais beaucoup peinent encore à les transformer en améliorations mesurables. Selon l’enquête « 2026 Digital Trends in Operations » menée par PwC, 89 % des responsables américains des opérations et de la chaîne d’approvisionnement ont déclaré que leurs investissements technologiques n’avaient pas pleinement donné les résultats escomptés, tandis que 87 % ont indiqué que la mauvaise qualité des données affectait leur capacité à créer de la valeur à partir des initiatives numériques1 .
Nous avons discuté avec David Landerborn, responsable des solutions numériques chez Nefab, pour savoir ce qu'il faut pour transformer les données relatives à l'emballage et à la logistique en actions concrètes.
Les fabricants utilisent déjà des outils de suivi et des plateformes de gestion d'entrepôt. Pourquoi est-il si difficile de tirer parti des données qu'ils collectent ?
Chaque outil ne vous donne généralement qu'une vision partielle de la situation. Vous savez peut-être où se trouve un envoi et ce qui a quitté l'entrepôt, mais vous devez chercher ailleurs les spécifications d'emballage ou les consignes d'emballage. En cas de problème, rassembler toutes ces informations peut prendre du temps.
La solution ne consiste pas forcément à tout remplacer par un seul système. Il se peut que le client dispose déjà de certains systèmes et technologies mis en place à des fins différentes. Nous examinons les informations dont il dispose, le problème qu’il cherche à résoudre et les informations qui doivent être reliées entre elles.
Pour nous, le point de départ de tout projet numérique est toujours l'emballage et son parcours au sein des processus opérationnels du client.
Concrètement, comment ces données se traduisent-elles en actions concrètes ?
Parfois, l'intérêt réside simplement dans le fait d'être informé d'un problème suffisamment tôt pour pouvoir y remédier. Nous avons collaboré avec un client qui transportait des batteries de grande taille et avons intégré à l'emballage spécialisé des fonctions de suivi de localisation, de surveillance des chocs et de mesure de la température. Lorsque la température a augmenté pendant le transport, l'équipe s'en est immédiatement aperçue et a retiré la batterie concernée afin de protéger le reste de l'envoi. Elle a ensuite pu analyser les données et envisager des améliorations à apporter à l'emballage et au processus de transport.
Je vais vous donner un autre exemple. Un constructeur mondial de véhicules électriques avait du mal à suivre certains de ses emballages. Les équipes disposaient de registres d'inventaire et de données de localisation, mais il leur fallait tout de même du temps pour déterminer où se trouvait un article ou pourquoi les chiffres ne correspondaient pas.
Nous avons regroupé toutes ces informations. Désormais, ils peuvent suivre leurs colis depuis un tableau de bord unique, avec une vue d'ensemble allant du niveau global jusqu'au colis individuel. Ils reçoivent une mise à jour hebdomadaire des stocks, et en cas d'écart, les personnes concernées reçoivent un e-mail afin qu'elles puissent examiner la situation.
Cela a eu des répercussions concrètes : ils peuvent localiser les rayonnages plus rapidement, traiter les écarts plus tôt et recourir moins souvent aux inventaires manuels. Le nombre de rayonnages définitivement perdus a diminué, et ils ont une vision plus claire de leurs flux d'emballages vides.
Comment les données relatives à la chaîne d'approvisionnement peuvent-elles aider les fabricants à se développer sur différents sites et dans différentes régions ?
Lorsqu’une entreprise ouvre un nouveau site, elle ne devrait pas avoir à compter sur la mémoire des collaborateurs pour savoir comment emballer un produit. Des instructions numériques et des bibliothèques partagées permettent aux équipes d’accéder aux méthodes d’emballage validées. Cela offre à chaque site un point de départ, même lorsque les matériaux, les produits ou les conditions d’expédition varient d’un site à l’autre.
Les informations doivent également circuler dans l'autre sens. Nous collaborons avec nos clients sur la conception des emballages dans toutes les régions et pouvons les aider à consulter les données provenant de différents sites. Si le même problème commence à se manifester à plusieurs endroits, le client et nos ingénieurs peuvent l'examiner ensemble et proposer des modifications à apporter à l'emballage ou aux méthodes de conditionnement.
La précision des registres est également essentielle pour garantir la conformité. Le règlement de l’UE relatif aux emballages et aux déchets d’emballages en est un bon exemple. Il s’applique à tous les emballages mis sur le marché de l’UE, quel que soit leur lieu de fabrication. Les fabricants doivent savoir quels emballages ils utilisent et, dans l’idéal, disposer de toutes ces informations en un seul et même endroit. Sans cela, il leur est difficile de comprendre ce que les nouvelles exigences impliquent pour eux et ce qu’ils doivent modifier.
Les données relatives à la chaîne d'approvisionnement peuvent-elles également permettre aux entreprises de savoir si leurs emballages leur apportent les avantages en matière de développement durable qu'elles attendent ?
Tout à fait. Prenons l'exemple des emballages consignés. Cela peut sembler être le choix le plus respectueux de l'environnement, mais il faut également examiner leurs performances en situation réelle. Combien de trajets chaque emballage effectue-t-il ? Les dommages réduisent-ils sa durée de vie utile ? L'emballage nécessite-t-il un entretien ou une réparation ?
Ces informations nous aident à comparer les hypothèses qui sous-tendent les analyses du cycle de vie avec la réalité de la chaîne d'approvisionnement. Si l'emballage n'est pas utilisé comme prévu, nous pouvons alors déterminer s'il convient de modifier l'emballage ou le processus.
Quelle est la place de l'IA dans tout cela ?
L'IA n'est utile que dans la mesure où les données sur lesquelles elle s'appuie le sont. Vous n'avez pas besoin de l'IA pour vous dire qu'un colis a subi trop de vibrations. Un capteur suffit pour cela. L'IA peut s'avérer utile lorsque l'on examine un grand nombre de colis. Elle pourrait nous aider à identifier plus rapidement les bonnes questions à poser, puis à donner du sens à ce que les données nous révèlent. Par exemple : les mesures de vibrations élevées sont-elles plus fréquentes sur certains itinéraires ? Une méthode d'emballage particulière fait-elle une différence ?
Comment les fabricants peuvent-ils commencer à tirer parti des données relatives aux emballages ?
Commencez par un processus d'emballage ou de logistique et posez-vous trois questions : Que devons-nous savoir ? Qui a besoin de ces informations ? Que ferait-on de ces informations ? Une fois que vous aurez répondu à ces questions, il sera plus facile de déterminer si une solution numérique pourrait être utile, et dans quels domaines.
Vous souhaitez en savoir plus ? Contactez Nefab pour déterminer dans quels domaines le manque de cohérence entre les données relatives aux emballages et à la logistique pourrait nuire à la visibilité, à la qualité ou à l'efficacité de vos opérations.
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