Data : plus d'interopérabilité pour des chaînes d'approvisionnement plus résilientes

Les données sont le compagnon de voyage des transports. Pour les exploiter efficacement, la mise en réseau des clients, prestataires de services et partenaires logistiques est aujourd’hui essentielle. Elle permet d’optimiser les processus, d’augmenter la rentabilité des opérations, de faciliter la communication, et de développer l’accessibilité des données liées au développement durable. Un défi majeur subsiste cependant : les entreprises s’appuient souvent sur plusieurs solutions autonomes et indépendantes pour répondre à ces besoins. Une fois en réseau avec d'autres, la fragmentation des solutions nuit à la transparence et à la fluidité.

Un besoin de standardisation des systèmes et des données

Pour garantir une circulation fluide des données et des communications entre les entreprises, toutes les parties concernées doivent être équipées d'un logiciel de planification capable de fonctionner en temps réel et, surtout, compatible. Tant que la communication se fait dans le cadre de relations 1:1 ou de groupes plus restreints, la différence entre les solutions et les processus ne se ressent pas. Cependant, dès lors que l’on fonctionne au sein d’un réseau, plus les différents systèmes doivent interagir, plus il est difficile d'échanger des informations entre les participants. Les grands réseaux hétérogènes nécessitent donc l’établissement de standards qui peuvent être reconnus, interprétés et traités par différents systèmes - un véritable défi pour l'industrie des transports, qui fait face à une jungle de systèmes et de données.

Les entreprises de transport sont aujourd'hui obligées d'utiliser de nombreux systèmes technologiques différents pour obtenir des informations de la part de leurs clients. L'intégration des données est donc complexe. Prenons l'exemple des systèmes télématiques : il existe aujourd’hui en Europe un nombre exponentiel de fournisseurs de solutions de ce type, et chaque outil génère un grand nombre d'enregistrements de données individuelles chaque minute au cours d'une opération de transport. Les logiciels de planification appropriés peuvent lire ces données et y réagir. Cependant, si les expéditeurs ou les transitaires travaillent avec plusieurs entreprises de transport, les systèmes d'analyse des différentes sources de données doivent être intégrés. Si des sous-traitants doivent également être intégrés dans les processus, les lignes de communication augmentent de façon exponentielle - et, avec elles, la complexité générale.

Une approche consisterait à investir dans de nombreuses solutions matérielles et logicielles et dans le personnel nécessaire pour les exploiter. Le recours à des plateformes de gestion des transports serait cependant plus efficient, puisqu’elles agissent comme un intermédiaire neutre entre les parties. Elle crée une connectivité en lisant les différentes données entrantes et en les convertissant en un standard, générant ainsi un pool de données avec un format partagé. Cependant, la connexion à une interface de liaison neutre pour différents systèmes n'est qu'une partie de la solution.

Pas de réseaux stables sans une qualité élevée des données

La qualité des données joue également un rôle important pour garantir un échange véritablement fluide et automatisé entre les acteurs de la chaîne d'approvisionnement. La capacité à traiter et à lire les données en est un aspect. L'exhaustivité et la compréhensibilité des informations envoyées en est un autre. Si un expéditeur envoie un enregistrement de données incorrect, l'écosystème numérique, aussi interconnecté soit-il, peut toujours se retrouver avec des données manquantes. Les données relatives à la planification des adresses en sont un exemple : si le numéro de la maison est manquant, le conducteur peut généralement le trouver rapidement via son smartphone, même si cela prend un peu de temps. Toutefois, cela peut entraîner des retards coûteux si le mauvais portail est indiqué sur un grand site industriel comportant plusieurs voies d'accès. Tant que seuls deux acteurs collaborent régulièrement, le transporteur finit par savoir où livrer, même si cette information est encore manquante. Cependant, dès que le réseau s'étend et qu'un nouveau transporteur est ajouté, cette erreur se reproduit tant que l'enregistrement des données reste incomplet.

Il s'agit d'un défi typique dans la pratique, pour lequel les plateformes présentent également des avantages : grâce à la grande quantité de données provenant de transports comparables et de valeurs empiriques, le manque de qualité des données peut être pallié automatiquement au fil du temps, et les transports peuvent ainsi être exécutés plus facilement. Les données en temps réel peuvent également reconnaître les écarts par rapport aux données planifiées et fournir une indication correspondante. À l'avenir, l'IA et le machine learning contribueront également à améliorer la qualité des données sur les plateformes.

Si l'industrie parvient à éliminer les obstacles techniques en établissant des standards et en améliorant la qualité de ses données, l'interopérabilité au sein de la chaîne d'approvisionnement pourra être optimisée, et toutes les parties pourront se concentrer sur l'essentiel - sans perte d'informations : le transport des marchandises et des biens de production.