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En plein vol de nouveau – Prévoir les défaillances de la chaîne d’approvisionnement avec des analyses

Comment un important entrepreneur en aérospatial et en défense a résolu ses problèmes de qualité en utilisant des analyses avancées pour prédire quand et où des défaillances surviendraient dans la chaîne d’approvisionnement

Second d’une série de deux articles sur l'obtention d'une visibilité à plusieurs niveaux de votre chaîne d'approvisionnement.

Lorsque les professionnels de la chaîne d’approvisionnement ouvrent leur fil d'actualités Twitter, beaucoup remercient sans aucun doute leurs bonne étoile de ne pas être impliqués dans les derniers ratés qui défilent sur leur écran. Pouvez-vous vous imaginer le directeur de l’entreprise aérospatiale qui a dépassé des délais de production de plusieurs années en raison d'une petite pièce? Vous ne pouvez pas le blâmer de se plaindre quand il allume son téléphone. Les cauchemars sont pleins de ce genre de choses.

Au lieu de se contenter de regarder leur écran avec un soupir de soulagement, les responsables d’approvisionnement visionnaires et leurs équipes peuvent activer des données et des analyses qui leur procurent un aperçu crucial de leur chaîne d'approvisionnement (connu sous le nom de visibilité par niveaux N) qui peut prévenir un désastre.

Dans notre précédent article, nous avons décrit pourquoi la visibilité par niveaux N est si importante et comment l’analyse aide les entreprises à relever les défis associés à l'examen traditionnel des fournisseurs pour assurer une transparence plus rapide, plus large et plus profonde que jamais.

Dans cette partie, nous examinons les conséquences éventuelles de l’absence de maîtrise sur les plus petits problèmes de votre chaîne d'approvisionnement et nous vous racontons comment un leader de l'industrie aérospatiale a réussi à relever de tels défis.

Aéro-excellence

Dans l’industrie aérospatiale, la marge d'erreur est faible : l'existence d'une pièce défectueuse sur un million constitue un problème. Imaginez que des avions de chasse commencent à tomber du ciel à cause d’une vis défectueuse. Ou, que des missiles guidés atterrissent dans un village à cause d’un capteur défectueux.

Compte tenu de cette exigence d’une quasi-perfection, Dun & Bradstreet a travaillé avec une importante entreprise aérospatiale pour explorer la façon dont ils pourraient prédire et prévenir la rupture de l'approvisionnement. L’entreprise a estimé qu'elle possédait une excellente compréhension de ses fournisseurs de niveau 1, mais aucune visibilité sur ses fournisseurs de deuxième niveau. Ils ont été très bons pour réagir aux problèmes qui se sont présentés, puis pour les résoudre. Mais imaginez avoir la chance de réaligner même une partie de ces ressources pour éviter, de façon proactive, que les problèmes surviennent en premier lieu. Le défi, alors, est le suivant : comment pourraient-ils utiliser les données et analyses pour trouver des problèmes avec les fournisseurs de deuxième niveau pour leur permettre de prévoir les ruptures en cours au niveau 1? Ils voulaient que le monde des approvisionnements ressemble à une alerte de tornade.

Traduire la visibilité en prévision

Pour commencer l’analyse, l'entreprise aérospatiale a fourni à Dun & Bradstreet un fichier de 360 fournisseurs de niveau 1 qui pourraient être définis comme la « production critique directe », c’est-à-dire des fournisseurs dans des domaines où une rupture constituerait un problème grave.

Les fournisseurs n’étaient pas identifiés ouvertement comme tels, mais un tiers du fichier était constitué d'excellents fournisseurs, un tiers de fournisseurs modérés et un tiers de fournisseurs à faible rendement. Tous avaient eu au moins un problème, un défaut de qualité, lors duquel ils avaient dépassé la limite acceptable pour l’industrie d'une pièce défectueuse sur un million; mais les bons avaient eu des problèmes très mineurs, tandis que ceux à faible rendement en avaient connu bien plus.

Une équipe de chercheurs en données de Dun & Bradstreet s’est saisie de marqueurs, d'un tableau blanc et de la base de données de D&B de plus de 300 millions d'entreprises pour déterminer le risque encouru par chaque chaîne d'approvisionnement de niveau 1, en tenant compte du niveau et de l'ampleur du risque de chaque fournisseur de deuxième niveau. Pour assurer une évaluation juste de tous les fournisseurs de deuxième niveau et pour éliminer toute anomalie, comme un événement ponctuel aléatoire qui ferait passer le fournisseur de deuxième niveau à un niveau de risque plus élevé, l’analyse de chaque chaîne d'approvisionnement de niveau 1 intégrait deux années de données historiques.

Ils ont déterminé qu’un problème avec un fournisseur de niveau 1 entraînerait des problèmes au sein du sous-niveau. Autrement dit, un fournisseur de niveau 1 pourrait être performant mais à l’insu de cette entreprise, l'un de ses fournisseurs pourrait être confronté à un problème financier ou à une autre situation défavorable sur le plan commercial. Quelques mois plus tard, ces problèmes deviendraient un problème au niveau 1. Le fournisseur de niveau 1 est tombé malade quelques mois après que ses propres fournisseurs ont commencé à éternuer.

Pour être précis, l’analyse a montré que 65 % des 360 fournisseurs du fichier que l'entreprise aérospatiale nous a fourni avaient au moins un fournisseur de deuxième niveau qui avait enregistré la pire cote de risque possible de Dun & Bradstreet au moins six mois avant le problème de qualité du fournisseur de niveau 1.

Après avoir pris connaissance de la valeur de ce système d’alerte précoce, l'entreprise aérospatiale a demandé une autre évaluation : un test aveugle pour voir si Dun & Bradstreet pouvait effectivement identifier les fournisseurs de niveau 1 les moins performants en utilisant uniquement le fichier original de 360 fournisseurs. Rappelez-vous... l'entreprise n'a pas indiqué lequel des 360 fournisseurs était le plus ou le moins fiable ni ce qu'elle savait sur le risque dans le sous-niveau de chaque fournisseur.

En analysant les fournisseurs de niveau 2 qui étaient les plus exposés au risque au fil du temps, Dun & Bradstreet a établi une corrélation entre eux et la liste des 360 fournisseurs et a correctement identifié chacun des 120 premiers fournisseurs de niveau 1 les moins performants de la liste.

La puissance de la prédiction

Les analyses, combinées aux bonnes données, permettent aux entreprises d’avoir une vision rapide, complète et continue des risques liés à leur chaîne d'approvisionnement par rapport à l'approche relativement lente et inefficace de l'enquête auprès des fournisseurs. Voyez la chaîne d’approvisionnement comme un réseau sur LinkedIn, vous comprendrez beaucoup mieux en quoi consiste les premier, deuxième et troisième niveaux, et au-delà, les relations entre les fournisseurs.

Les données analytiques solides sont les mêmes que celles des indicateurs prévisionnels et, dans le cas de Dun & Bradstreet, les modèles de scores de risques prédictifs qui sont le plus associés à une perturbation future de l’approvisionnement.

Grâce à ces connaissances, l’entreprise aérospatiale pourrait orienter son processus d'inspection vers les fournisseurs dont les données et les analyses indiquent des risques élevés. Elle pourrait également éviter des retards de livraison des fournisseurs en assurant des fournisseurs de remplacement pour pièces dont fournisseurs habituels présentaient une forte exposition de niveau 2.

En sachant à l’avance quand les problèmes de qualité vont survenir, les entreprises utilisant les solutions de gestion de la chaîne d'approvisionnement de Dun & Bradstreet peuvent désormais être plus proactives dans l'atténuation des risques afin d'éviter les perturbations et d'obtenir un avantage concurrentiel.

Que signifierait la prédiction des problèmes de qualité pour votre entreprise?

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