Depuis plusieurs années, la data est devenue l’atout le plus précieux des organisations. En effet, les données aident les entreprises à avoir une vision du marché, à établir des stratégies commerciales et à prendre des décisions éclairées. La gestion de l’information constitue donc un enjeu majeur pour de nombreux secteurs, en particulier l’industrie, qui voit son volume de données croître d’année en année – et devenir de plus en plus complexe à gérer. En outre, la pandémie de COVID-19 a soulevé une problématique propre à l’industrie, à savoir le besoin de réactivité et le manque de visibilité concernant la chaîne d’approvisionnement. Il est indispensable pour les fabricants de mieux traiter la donnée émanant de fournisseurs, de clients, de fabricants ou encore d’entrepôts de stockage, afin de permettre au secteur de faire non seulement preuve de flexibilité en cas de crise, mais également d’optimiser la rentabilité et l’efficacité opérationnelle.
Les solutions de Master Data Management (MDM) constituent donc un atout incontournable et le marché devrait continuer à se développer pour atteindre les 17,2 milliards de dollars d’ici 2026. Aujourd’hui, de plus en plus de fabricants investissent dans ces solutions complètes, parfois spécialisées ou multi-domaines, aux applications multiples (IDC a d’ailleurs relevé une croissance de 20 % des investissements dans ce secteur en 2021) pour pouvoir assurer une meilleure gestion de leurs données, gagner en efficacité opérationnelle, accélérer la mise sur le marché de produits manufacturés ainsi que le développement de projets, améliorer les relations avec les clients et les fournisseurs ainsi que la gestion des flux et prendre des décisions éclairées sur la production, la logistique et la distribution.
La question se pose alors : pourquoi, en tant qu’industriel, adopter une solution de Master Data Management (MDM) – et en particulier à la supply chain – et de quels avantages celui-ci s’accompagne-t-il ?
Quels sont les risques liés à une mauvaise gestion des données ?
Aujourd’hui, on peut observer une adoption progressive de technologies et d’outils visant à industrialiser et à accélérer les processus au sein des usines et manufactures. Dans le cadre de la maintenance prédictive des équipements et de l’optimisation des processus, il s’agit notamment de corriger des « erreurs et défaillances qui ont pour effet d’entraver la bonne prise de décisions. C’est pourquoi les fabricants se tournent désormais vers des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) ou l’Internet of Things (IoT) pour identifier les dysfonctionnements et y remédier »¹. De fait, les acteurs finissent par générer et collecter de vastes quantités de données issues de multiples sources. Et c’est bien là tout le problème : ces immenses volumes de data stockés sous différents formats et à divers emplacements doivent pouvoir être utilisés et intégrés d’un système à l’autre, facilement et de la manière la plus fluide possible. Ainsi, les groupes industriels se trouvent confrontés à de nombreux défis.
Par exemple, dans le cas où les données sont stockées en silos d’un système à un autre, il devient difficile d’y accéder, de les exploiter et prendre des décisions éclairées, ce qui peut nuire à l’efficacité des opérations. La fiabilité et la qualité des données peuvent également être impactées par une gestion désordonnée et une mauvaise gouvernance : ces dernières peuvent parfois être inexactes, incomplètes, voire obsolètes, ce qui peut à son tour avoir un impact sur la prise de décisions. Enfin, une gestion des données non adaptées aux besoins peut sévèrement attenter à la sécurité et à la confidentialité des données, notamment dans le secteur industriel, qui détient souvent des données sensibles et se doit de suivre des réglementations très strictes et complexes en matière de confidentialité et de gouvernance des données.
Ainsi, une mauvaise gestion de la data peut placer les fabricants face à bien d’autres problèmes, tels que des occasions manquées, la réduction de la productivité et de l’efficacité opérationnelle, la perception erronée du marché à cause d’une vision tronquée de la chaîne d’approvisionnement, la perte de crédibilité face à la clientèle, ou encore la perte de revenus – la mauvaise qualité des données pouvant faire perdre aux fabricants jusqu’à 4 % de leur chiffre d’affaire annuel.
Pourquoi se tourner vers une solution de Master Data Management (MDM) ?
Face à tous ces défis et en gardant à l’esprit que les volumes de données continueront à augmenter au fil des ans, il devient urgent pour le secteur industriel de se tourner vers des solutions de gestion globales à l’image du Master Data Management (MDM), afin de centraliser et d’harmoniser leurs données et les règles de gestion de ces données (mise en qualité, enrichissement, rejet, dédoublonnage), dans l’optique d’en tirer le meilleur parti et de garder une longueur d’avance sur leurs concurrents.
En outre, un logiciel de gestion des données s’accompagne de nombreux bénéfices pour les industriels, et notamment pour leur donner une vision à 360° de leur chaîne d’approvisionnement. Cette dernière inclut un grand nombre d’étapes, de l’acquisition de matières premières à leur transformation en produit fini, en passant par leur stockage et la planification de la production et la gestion des relations avec les différents Business Partners – que ce soient les fournisseurs, les clients ou les partenaires commerciaux.
Tout cela génère bien évidemment des quantités colossales d’informations qui nécessitent la création de données maîtres (Master Data) fiables et de confiance pour être exploitées – afin d’optimiser les performances, les opérations, les coûts, ou encore le temps de production. En effet, il est nécessaire de disposer d’informations de confiance pour pouvoir traiter et tirer le meilleur parti, tout en garantissant leur qualité, leur conformité et leur sécurité.
Voici une liste des principaux avantages d’une plateforme de Master Data Management (MDM) pour les acteurs du secteur :
1. L’harmonisation des données
Les acteurs de l’industrie voient transiter au sein de leurs systèmes de larges volumes de données à propos de leurs produits, de leurs stocks, des commandes, de leurs fournisseurs, ou encore de leurs clients, issues de diverses sources. Pour en tirer le meilleur parti, il est nécessaire de pouvoir créer des référentiels uniques et harmonisés, qui recenseront les données liées aux clients, aux fournisseurs, aux entrepôts, aux stocks ou encore aux commandes. Cela favorisera, par exemple, une meilleure gestion des informations liées aux stocks et à l’approvisionnement, puisque ces référentiels permettront d’accéder aux informations concernant les matériaux ou les produits disponibles ou manquants, et d’anticiper les besoins dans ce domaine. Les ruptures de stock pourront alors être évitées et les pertes financières minimisées. Les solutions de MDM low-code ou no-code sont particulièrement utiles dans ce contexte, car elles permettent de créer ces référentiels de données rapidement et avec peu de compétence en code / développement spécifiques en interne.
2. Une data quality optimisée
Dans une organisation industrielle, les données existantes sont récoltées d’une source à l’autre et peuvent souvent comporter des erreurs. On y trouve notamment des doublons, de la data obsolète voire incomplète ou encore des formats incompatibles d’un système à l’autre. De telles erreurs peuvent sérieusement influer sur la supply chain, entraînant des retards, une prise de décisions approximative ou encore des coûts supplémentaires, le tout en faisant baisser la qualité globale des données.
Les services offerts par une plateforme de Master Data Management (MDM) permettent aux fabricants d’assurer un monitoring des données pour repérer rapidement ces erreurs et d’appliquer des procédés de vérification et de validation à travers un cadre de gouvernance, pour obtenir de la donnée saine et cohérente, qui est alors placée dans un référentiel dédié. À partir de ces données industrielles nettoyées et fiables, il sera ensuite possible d’extraire des données stratégiques (aussi appelées « golden data »), essentielles à la prise de décisions, puisqu’elles fournissent aux décideurs des informations précises, correctes et vérifiées sur les opérations, les processus et les performances de l’entreprise. Cela aura également un impact positif sur la confiance et la satisfaction client qui fait partie, selon une étude menée par IDC², des trois principales priorités des fabricants pour 31,9 % des personnes interrogées.
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3. Une optimisation des coûts
En utilisant un logiciel de centralisation et de gestion des données, les entreprises industrielles peuvent optimiser les coûts à plusieurs niveaux, que ce soit en matière de stockage, de production ou des coûts de maintenance. En effet, grâce aux opérations de nettoyage et de validation de la data, les données obsolètes ou doublées sont supprimées, les problèmes rencontrés lors des processus de production (comme des goulots d’étranglement, le gaspillage ou la pénurie de matériaux) sont identifiés et résolus, et des actions proactives telles que la maintenance prédictive ou l’automatisation des processus sont mises en œuvre vis-à-vis des équipements utilisés quotidiennement pour anticiper les temps d’arrêt et les pannes – et par conséquent les réparations coûteuses – grâce à l’analyse des données récoltées. Enfin, une solution de MDM permet d’avoir une vision en temps réel des stocks disponibles ou manquants, ce qui peut réduire les coûts en évitant la surproduction ou en anticipant une pénurie de matière première. Les industriels peuvent ainsi améliorer leur rentabilité, la troisième priorité citée par les industriels (31 %) selon IDC³, et garder un avantage concurrentiel pour se démarquer des autres fabricants.
4. Une amélioration de l’efficacité opérationnelle
Grâce à sa capacité à réunir toutes les données industrielles de l’organisation en plusieurs référentiels spécifiques et en tirant des golden data, la solution de MDM donne aux collaborateurs la possibilité d’améliorer leur efficacité opérationnelle, ce qui constitue la principale priorité de 36,2 % d’entre eux, si l’on en croit l’étude IDC³, en leur permettant d’avoir accès à des données en temps réel, centralisées, cohérentes et fiables. Ces dernières leur permettront notamment de pouvoir rationaliser la supply chain en ayant connaissance des fournisseurs ou des matériaux utilisés, d’améliorer la gestion des stocks disponibles, des commandes des clients et des délais de livraison (et ainsi éviter les retards et les coûts inutiles), mais également d’améliorer la traçabilité des produits et de rationaliser les processus de production en ayant accès à des informations nécessaires sur les matériaux et leur provenance ou encore les produits finis. Par ailleurs, selon IDC, le fait d’avoir accès aux données en un seul et même endroit favorisera la bonne communication entre les différentes équipes, une raison qui motive 52,5 % ¹ des fabricants à se tourner vers une telle solution, ce qui aura pour effet d’améliorer la collaboration, la réactivité en cas de problème, ainsi que l’efficacité de production, tout en réduisant les coûts.
5. Une meilleure conformité aux réglementations industrielles
Tout secteur doit faire face à des réglementations strictes et répondre à des exigences prédéfinies afin de garantir la sécurité de ses produits, respecter l’environnement ou encore assurer des conditions de travail sûres pour ses collaborateurs. Le secteur de l’industrie ne fait pas exception à la règle, bien au contraire. Un logiciel de gestion de l’information permet de garantir la conformité des données de la chaîne d’approvisionnement avec les réglementations en vigueur, telles que le RGPD, le règlement européen REACH qui régit les risques liés aux substances chimiques ou d’autres outils réglementaires spécifiques à chaque secteur industriel (CERTIPHARM pour l’industrie pharmaceutique, notamment). Elle permet ainsi de garantir que seules les parties prenantes autorisées manipulent et traitent la data, de gérer la durée de conservation de données de référence et des données maîtres, ou encore de poser des règles de gouvernance des données. Les entreprises industrielles peuvent ainsi éviter les risques liés à la non-conformité et, par extension, renforcer la confiance des collaborateurs et des clients dans l’entreprise concernant le traitement de leurs données sensibles.
6. Une visibilité à 360° sur la chaîne d’approvisionnement
Ce dernier avantage dont s’accompagne une solution de MDM n’est pas des moindres et se traduit par les bénéfices évoqués plus haut.
En effet, après avoir obtenu des référentiels de données centralisées, nettoyées et de bonne qualité, les collaborateurs ont donc accès à un socle de données fiable et optimisé concernant les stocks, les commandes, ou encore leur base de données clients et fournisseurs qui permettent la mise en oeuvre de ces cas d’usage. Par conséquent, le fabricant dispose d’une vision à 360° de la supply chain et de toutes les activités qui en découlent, ce qui lui permet de mieux comprendre les flux de marchandises, les besoins et les demandes des clients. Grâce à cet accès rapide et fiable aux données récoltées, il peut ainsi optimiser la gestion de sa chaîne d’approvisionnement et mieux anticiper les demandes et les besoins futurs. Il a également la possibilité de mettre en place des analyses de ces données pour rationaliser toutes ces opérations et prendre les décisions les plus opportunes pour garantir son bon fonctionnement.
Selon Reid Paquin, directeur de recherche du programme Manufacturing Insights’ IT Priorities and Strategies chez IDC, « les fabricants rencontrent de nombreux défis dans leurs efforts pour devenir plus résilients et efficaces, et l’un de ces défis est lié à leurs systèmes traditionnels ou obsolètes qui les empêchent de traiter correctement leurs données »². Ainsi, en s’orientant vers des services et des solutions de Master Data Management (MDM) no-code ou low-code, facile à implémenter et à utiliser, il est possible d’améliorer la gestion des données au sein du secteur industriel et d’en tirer le meilleur parti pour garantir le développement sur le marché.
Sources