Scientifiques des données en gestion de la chaîne d’approvisionnement


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  • Qu’est-ce qu’être un scientifique des données dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement implique.

    La science des données change le fonctionnement de nombreuses industries aujourd’hui. Ils s’appuient sur les données pour prendre de meilleures décisions et suivre les performances de l’entreprise. La fabrication est l’une de ces industries qui sont en train d’être révolutionnées grâce à la science des données. Cela permet d’optimiser les coûts, d’améliorer la qualité ainsi que d’améliorer l’échelle et la vitesse de production.

    La plupart des entreprises manufacturières exploitent le Big Data et l’analyse de données pour lutter contre les problèmes récurrents tels que les problèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement, les temps d’arrêt imprévus, la maintenance imprévue et les pannes d’équipement. Cela a également contribué à créer la demande de scientifiques des données dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

    Introduction

    Une chaîne d’approvisionnement implique un certain nombre d’activités nécessaires à la production et à la livraison de produits ou de services à un client. Il comprend des aspects tels que la logistique, les stocks, les matières premières, la demande et l’offre, les entrepôts, le fret, les fournisseurs, les distributeurs, les détaillants, etc.

    La gestion d’une chaîne d’approvisionnement dans le secteur manufacturier peut être très complexe et imprévisible. Quelques les facteurs qui influencent l’offre comprennent le coût de production, la technologie, les conditions de transport, les politiques gouvernementales et le prix des intrants (matières premières, équipements et machines).

    Les scientifiques des données dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement doivent analyser et prédire les modèles d’entrées et de sorties afin de minimiser les risques et d’assurer un système qui fonctionne bien. Les mégadonnées dans la chaîne d’approvisionnement aident les fabricants à améliorer leur efficacité et à prendre des décisions en temps opportun.

    Les types d’applications de la science des données dans la chaîne d’approvisionnement

    Chaque processus de la chaîne d’approvisionnement est différent et nécessite une attention particulière. Mais, ils sont étroitement liés et dépendent les uns des autres pour fonctionner correctement. Si une ou plusieurs étapes ont des problèmes, toute la chaîne pourrait s’effondrer et entraîner des pertes de temps et d’argent importantes.

    Les scientifiques des données de l’industrie de la chaîne d’approvisionnement sont chargés d’analyser les données pour soutenir l’analyse prédictive, faire des prévisions précises et informer stratégies de gestion des risques. Vous trouverez ci-dessous quelques façons d’appliquer la science des données à la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

    • Matériaux

    Les matières premières sont les intrants ou les stocks que les entreprises manufacturières transforment généralement en produits finis. Les principaux types de matières premières sont les suivantes : végétales (fruits, fleurs, latex), animales (cuir, laine, lait) et minières (pétrole brut, métaux, minéraux).

    L’analyse des données dans la gestion des matériaux peut aider à optimiser les processus tels que l’approvisionnement, la quantité, le stockage, la sécurité et le contrôle de la qualité. Il analyse également l’impact des matières premières sur le processus de fabrication et mesure les normes de qualité des produits finis.

    • Approvisionnement

    L’approvisionnement comprend les mesures prises pour obtenir les biens et services nécessaires auprès des fournisseurs. Ils comprennent souvent des activités telles que : trouver des fournisseurs, négocier des conditions, émettre des bons de commande, effectuer des paiements, suivre la réception des fournitures et tenir des registres.

    Analyse des achats consiste à collecter et à analyser les données d’approvisionnement pour obtenir des informations commerciales et une prise de décision efficace. Cela permet d’observer le processus d’approvisionnement et d’évaluer des éléments tels que le coût des fournitures, la qualité des produits et la relation avec les fournisseurs.

    • Frais de carburant et d’expédition

    Certains modes de transport dans la chaîne d’approvisionnement comprennent les navires de charge, les camions, les wagons et les avions. Les data scientists peuvent aider à prédire et à visualiser le meilleur moyen de transport. Ils utilisent divers modèles prédictifs pour calculer la planification des expéditions, les routes maritimes, les routes de retour et les conformités de transport à suivre.

    Les fabricants qui possèdent des flottes de camions peuvent utiliser l’analyse de données pour réduire les coûts et améliorer l’efficacité. Ils peuvent collecter et analyser des données liées à la consommation de carburant à partir de appareils télématiques et ordinateurs de bord. Les entreprises peuvent économiser sur les coûts de carburant en encourageant un bon comportement au volant et en achetant des camions avec la meilleure économie de carburant.

    • Différences de prix et tarifs

    Les entreprises qui achètent des fournitures étrangères sont souvent touchées par certaines restrictions commerciales. Par exemple, les droits de douane sont des taxes sur les biens importés. Certaines matières premières peuvent être moins chères ou meilleures dans d’autres pays, mais les restrictions gouvernementales augmentent les prix des biens qui en sont issus.

    L’analyse des données peut aider à comprendre comment l’augmentation ou la diminution des prix affecte l’entreprise. Il analyse également les performances passées et acquiert des informations sur les clients. Ensuite, il est utilisé pour prendre des décisions de tarification qui correspondent à la valeur du produit et augmentent les bénéfices.

    • Demande/rareté du marché

    Les scientifiques des données peuvent prévoir la demande future à l’aide des données de ventes historiques et des données de ventes actuelles. Ils utilisent souvent des outils d’analyse prédictive et d’apprentissage automatique pour évaluer les facteurs qui la demande de la clientèle et leur impact potentiel sur l’entreprise à l’avenir.

    Une prévision et une planification précises de la demande peuvent aider les entreprises à prendre des décisions commerciales plus judicieuses. Cela les aide à comprendre comment les préférences des consommateurs, les activités des concurrents et leurs propres efforts de production ou de commercialisation affecteraient la demande sur divers canaux de vente.

    • Gestion des stocks/défis

    L’analyse des données aide à comprendre le bon inventaire à avoir, le montant exact et les entrepôts dans lesquels les stocker. Cela facilite le calcul des budgets d’inventaire, l’optimisation de la gestion des stocks et le rattrapage de la demande de matériaux et de produits finis.

    Scientifiques des données dans gestion de la chaîne logistique peut fournir des informations sur le comportement des clients ainsi que sur les performances des produits et des canaux de vente. Cela aide les entreprises à éviter les ruptures de stock et les surstocks, à accélérer le processus d’exécution des commandes, à maximiser les ventes et les bénéfices et à accroître la satisfaction des clients.

    • Facteurs variables comme la météo ou les grèves des travailleurs

    Certains facteurs de la gestion de la chaîne d’approvisionnement peuvent être soumis à des changements soudains. Il peut s’agir de conditions météorologiques, d’embouteillages portuaires, de problèmes routiers, de grèves de travailleurs ou d’un travail moins manuel. Mais une chaîne d’approvisionnement solide devrait être en mesure d’optimiser, de rediriger et de résoudre les problèmes rapidement.

    L’analyse des données peut aider à prévoir et à se préparer aux contraintes et aux retards dans les processus impliqués dans la chaîne d’approvisionnement. Avant que des facteurs variables ne perturbent les opérations de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises peuvent prendre des mesures préventives pour éviter des résultats désagréables.

    Comment passer à un emploi en tant que scientifique des données de la chaîne d’approvisionnement

    Alors que de plus en plus d’entreprises réalisent les avantages de la science des données dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la demande de scientifiques des données continuerait d’augmenter. La salaire moyen d’un data scientist jusqu’à 140 000 $ par année. Cela montre que les entreprises offrent une rémunération compétitive pour les talents en science des données et en apprentissage automatique.

    Il est également possible pour les professionnels de la chaîne d’approvisionnement de devenir des scientifiques des données. Ils pourraient commencer par un certificat de science des données en ligne qui peut fournir les compétences de base. Puisqu’ils ont déjà une expérience de la chaîne d’approvisionnement, ils doivent simplement maîtriser d’autres compétences en science des données telles que les mathématiques, les statistiques et le codage.

    Avec un certificat en science des données et les compétences requises, n’importe qui peut entrer dans une carrière en science des données de la chaîne d’approvisionnement. Ils concevraient, modéliseraient et prototyperaient des modèles et des algorithmes de science des données ou d’apprentissage automatique pour résoudre les problèmes de fabrication, de gestion des stocks et d’autres problèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement.

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