Les défis du secteur industriel sont de plus en plus nombreux et impactent les acteurs traditionnels ! Compétitivité, innovation et anticipation sont désormais les maîtres mots !
Ceux qui utiliseront la donnée de manière efficiente seront les grands gagnants ! Il existe en effet une opportunité importante liée au patrimoine Data des acteurs de l'industrie qui ont équipé leur chaîne logistique mais qui exploitent encore peu la donnée récoltée.
Il est désormais jamais plus qu'essentiel de construire une vision d'ensemble en désilotant la donnée pour servir la connaissance en identifiant les potentiels d'amélioration de la performance tout au long de chaîne de valeur !
Pour répondre à ces défis, la complexité est grande. La réponse doit passer par une approche holistique qui permettra de comprendre les freins culturels, technologiques et opérationnels…
...Pour identifier les actions nécessaires à la création de valeur. Un projet d'industrie 4.0 se prépare de bout en bout car implique une transformation ambitieuse en interne !
Suivre les différents sites et les fonctions associées est complexe et peut être modifié rapidement en fonction des évènements (drive, pickup..) , des créations ou fermetures de points de vente, mais aussi de rachat et cession d'enseignes.
L'information Point de Vente est essentielle pour améliorer les informations disponibles pour les clients (services, horaires) ou pour la chaîne logistique (quai de chargement, capacité..).
Un meilleur suivi des points de vente permet de mieux piloter et évaluer la rentabilité et les liens entre chaque point de vente ou entrepôts.
La mise sous contrôle de ces données permet d'accompagner le mise en place d'usages digitaux.
Et l'élaboration de nouveaux usages en lien avec la chaîne logistique.
La rapidité des échanges nécessite une parfaite maîtrise des données du produit, des versions de produits et tout au long de la chaîne de transport.
Les clients imposent de plus en plus de contraintes, dont des contraintes financières, en cas de communication de mauvaises informations.
L'amélioration de la qualité passe par une maîtrise du processus de production et modification des données
Pour en disposer plus rapidement et réduire les coûts sur de nombreux processus.
