Les enjeux de la data dans l’industrie du transport et de la logistique

Avr 13, 2022 | Tendances

Transport et logistique : un secteur en pleine mutation

Le secteur du transport et de la logistique dans sa grande diversité (transport aérien, ferroviaire, routier, passager et transport de marchandise) fait face à une profonde période de transition accéléré par le contexte actuel.

La pénurie de matière première, l’incertitude liée aux contextes sanitaire et géopolitique, les réglementations strictes imposées par la transition vers des offres de transports électriques sont autant de facteurs qui imposent un pilotage de la performance accru.

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Pour faire face à cette transformation à marche forcée et dégager un avantage concurrentiel, les acteurs du secteur doivent développer de nouveaux leviers de réduction des coûts, d’optimisation des opérations et de développement de services innovants. La mise en place de technologies d’exploitation et d’analyse des données semble essentiel pour y parvenir.

L’enjeu de la data pour les acteurs du transport et de la logistique

L’industrie du transport et de la logistique sont régis par des contraintes strictes d’acheminements, d’approvisionnement, de stockage en entrepôt et de gestion des délais. L’enjeu principal de ces entreprises consistent à fluidifier leurs opérations, à chaque étape de la chaîne logistique, pour accroître la performance globale des services, et donc la satisfaction client.

Pourtant, beaucoup de facteurs peuvent impacter le bon fonctionnement d’une chaîne logistique : état du trafic, mode de livraison, conditions météorologiques, disponibilité des entrepôts, gestion des ressources humaines, risques de transport, etc. Il est opportun pour une entreprise de transport et de logistique de disposer de données fiables pour analyser l’activité, anticiper les événements à venir et activer les leviers d’actions.

L’exploitation des données représente une opportunité inestimable pour :

  • Gagner en performance et en agilité,
  • Accélérer et rationaliser l’acheminement des marchandises,
  • Anticiper les risques de transport,
  • Optimiser les tournées, réduire les retours à vide et rationaliser les coûts,
  • Réduire l’empreinte carbone,
  • Anticiper les ruptures de stock et optimiser la disponibilité des entrepôts,
  • Améliorer la satisfaction client.
  • Anticiper la maintenance, le remplacement et la performance du matériel et des véhicules,
  • Planifier, optimiser et automatiser les processus.

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Transition vers l’entreprise « data driven »

L’essor et l’accessibilité des nouvelles technologies (IoT, Big Data, intelligence artificielle, etc) permettent aux acteurs du transport et de la logistique d’exploiter le plein potentiel des données pour transformer leur activité.

Malgré les niveaux de maturité très disparates du secteur, ils sont nombreux à investir dans d’ambitieux projets data visant à développer de nouvelles solutions décisionnelles, améliorer le pilotage de la performance opérationnelle ou même réaliser des analyses prédictives (maintenance, parcours, gestion de risques, etc).

Le plus important pour les entreprises de transport et de logistique consiste à s’approprier leurs données en disposant d’un système d’information décisionnel unifié. Il s’agira tout d’abord de rendre interopérable les différents systèmes et applications internes (CRM, ERP, WMS, Achats, SIRH, etc) afin de faciliter la mise à disposition et la restitution des données. Une fois ces étapes réalisées, il est opportun de croiser les données internes consolidées (supply chain, RH, achats, commerce) avec des données externes en Open Data (météo, trafic routier, itinéraire de transport, risques de pénurie, prix de l’essence, etc) pour élargir les capacités d’analyse prédictive.

Le premier challenge des entreprises de transport et de logistique consiste à opérer une transition vers un modèle d’entreprise data driven. Cette étape fondatrice démarre par la définition d’une vision autour des données, l’identification de cas d’usage métier et l’élaboration d’une roadmap data. Le choix et la mise en œuvre des solutions de gestion des données intervient dans un second temps. Il est important de ne pas négliger la mise en place d’une gouvernance autour des données (rôles, organisation, processus) afin d’ancrer durablement la transformation.

 C’est pourquoi, il est recommandé de travailler autour de plusieurs chantiers :

  • Modernisation du système d’information décisionnel pour disposer d’un environnement performant permettant la mise à disposition de données fiables et consolidées pour les analystes,
  • Mettre en place des outils de pilotage de la performance RH, financière et opérationnelle pour optimiser les coûts et anticiper l’évolution de l’activité.
  • Mise en place d’une démarche de gouvernance des données claire et structurée à l’échelle de l’entreprise pour développer l’appropriation de la data,
  • Instaurer une démarche de data management structurée et outillée pour assurer dans le temps les bonnes pratiques de gestion, de sécurisation, de mise en qualité et d’exploitation des données,
  • Développer un programme d’acculturation data qui permet aux différents acteurs de l’entreprise d’améliorer leur niveau de compréhension et de maturité data.

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