La montée d’interactions complexes de données connexes (volume de données structurées et non structurées) dans la chaîne d’approvisionnement amène à la réflexion suivante : les opérations liées à la chaîne d’approvisionnement sont si nombreuses qu’il est pratiquement impossible de les gérer sans une analyse appropriée, ne tenant simplement pas compte de la saisie manuelle et de l’interprétation des données et processus associés.
Ces solutions permettent d’analyser rapidement et de façon poussée ces données dans le but d’aider les gestionnaires de la chaîne logistique à prendre des décisions, elles-mêmes fondées sur des alertes, afin d’éviter ou de limiter efficacement les perturbations de l’activité.
- Quelles pourraient être ces capacités principalement tirées par les technologies modernes?
- Est-il raisonnable de penser à une transformation de la chaîne logistique en plateformes et applications numériques?
- Les chaînes d’approvisionnement traditionnelles risquent-elles vraiment de devenir de plus en plus débordées lorsqu’elles ne font pas évoluer leur modèle opérationnel vers le numérique?
- La transformation numérique peut-elle alléger les prévisions par rapport à la perspective future limitée et incertaine des marchés actuels?
Dans cet article, nous présentons comment sedApta transforme un système d’aide à la décision de la chaîne d’approvisionnement traditionnel en un système d’analyse, de modélisation, de contrôle et d’apprentissage de la prochaine génération.
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