Fin de l'APO

Quelles sont les différences ? Et dans quelle mesure les entreprises peuvent-elles tirer profit du choix d'un outil de planification non-SAP ? Le système de planification de la chaîne logistique SAP Advanced Planning and Optimization (APO) est utilisé dans le monde entier, dans tous les secteurs. La maintenance et le support de la solution seront probablement arrêtés en 2025. C'est au plus tard à ce moment-là que les utilisateurs devront se mettre à la recherche d'une alternative.

La solution successeur basée sur le cloud, SAP Integrated Business Planning (IBP), entre bien sûr en ligne de compte. Toutefois, le nouveau produit ne fonctionne qu'en interaction avec S/4 Hana. C'est pourquoi la fin de vie d'APO sera liée à un grand effort de migration.* De nombreuses entreprises hésitent à faire cet effort pour un produit qui n'est pas encore établi sur le marché, mais qui est utilisé pour des processus critiques pour l'entreprise. Celles qui envisagent de se tourner vers une solution plus mature devraient donc se dépêcher. Le simple fait de regarder autour de soi et de spécifier les exigences prend beaucoup de temps. Il en va de même pour la mise en œuvre de la nouvelle solution. Si, après un éventuel retour à APO, il n'y a plus de support, il y a un risque.

SAP Integrated Business Planning doit offrir plus de performance et combler le vide laissé par la fin de vie d'APO. La solution qui lui succède ne remplace toutefois pas tous les anciens modules APO. Ainsi, la société de Walldorf a retiré certaines fonctions centrales pour la planification à court terme et l'ordonnancement des commandes (Order Promising) et les a intégrées dans S/4. Seuls les modules pour la planification des besoins ainsi que pour l'approvisionnement, la production, la distribution et le transport des matériaux se retrouvent dans IBP sous une forme remaniée.

IBP et S/4

Les utilisateurs doivent se demander quelles fonctions de la plate-forme APO existante ils trouveront à l'avenir dans S/4 et lesquelles dans IBP. En outre, la scission des domaines fonctionnels pourrait avoir un effet négatif sur la coordination entre les différents acteurs au sein de la gestion de la chaîne d'approvisionnement d'une entreprise. La répartition des caractéristiques de performance sur différentes applications implique une fragmentation. La tendance du marché est toutefois aux plateformes intégrées de bout en bout. Celles-ci ne permettent pas seulement d'avoir une vue globale de la chaîne d'approvisionnement. Elles permettent d'analyser, de planifier et d'exécuter des processus au sein de la même famille de produits.

Regarder au-delà du bout de son nez

Il vaut donc la peine de regarder plus loin que le bout de son nez : quelles alternatives à IBP pour succéder à APO sont envisageables ? On peut par exemple envisager la technologie Luminate de Blue Yonder. Cette entreprise d'origine allemande, spécialiste de l'IA basée à Karlsruhe, a été rachetée en 2018 par JDA Software, fournisseur de logiciels de gestion de la chaîne d'approvisionnement. En 2020, l'entreprise a été rebaptisée Blue Yonder. Le changement de nom de JDA en Blue Yonder tient compte de l'importance croissante des solutions de cloud et d'intelligence artificielle. Les solutions précédentes de JDA sont depuis longtemps reconnues sur le marché comme une alternative à APO en raison de la planification de bout en bout, de l'intégration de la planification et de l'exécution de la chaîne d'approvisionnement, des fonctions de modélisation ou de la tour de contrôle. Les fonctionnalités d'IA désormais disponibles offrent une valeur ajoutée supplémentaire.

L'entreprise développe ainsi des algorithmes de machine learning brevetés et les intègre directement dans les applications correspondantes. Il en résulte des solutions globales de Machine Learning. Le plus grand défi consiste à intégrer le Machine Learning de manière fiable et répétable dans les processus commerciaux. D'autres fournisseurs n'en sont pas encore là : ils se contentent d'intégrer dans un environnement système existant des algorithmes de Machine Learning entraînés, dont la sortie peut ensuite être utilisée dans le processus. Cela signifie qu'ils mettent à disposition une plateforme d'IA sur laquelle le client doit développer lui-même sa propre application d'apprentissage automatique.

La particularité de la technologie Luminate est que les algorithmes interviennent déjà au niveau des processus commerciaux, dans le sens d'une analyse avancée. Ils permettent ainsi non seulement d'établir des prévisions très fiables, mais aussi de prévoir et de résoudre des perturbations ou de régler différents paramètres le long de la chaîne d'approvisionnement, entre autres caractéristiques. En outre, leur production peut être modulée de manière à pouvoir être mise en œuvre dans le cadre de grandes applications d'entreprise.

L'apprentissage automatique pour le SCM

De plus, le résultat des évaluations du Machine Learning est plus facile à expliquer et à interpréter grâce au lien direct avec le processus commercial, ce qui augmente l'acceptation et la confiance des utilisateurs dans la technologie. Il est donc décisif que l'application d'apprentissage automatique soutienne de manière fiable et répétable le processus commercial concerné, au bénéfice des utilisateurs professionnels. Ce soutien consiste en l'automatisation des processus. C'est justement pour les décisions répétitives qui doivent être prises à une fréquence élevée que la machine est supérieure à l'homme. Elle est plus rapide, plus précise et moins sujette aux erreurs. Mais il n'y a pas que les processus de commande et de disposition qui peuvent être automatisés. Il est également possible de détecter rapidement les perturbations le long de la chaîne d'approvisionnement et de prendre des mesures correctives de manière automatisée. Si, par exemple, une livraison de marchandises est bloquée par la mer, le système est en mesure de décider seul d'où les pièces manquantes peuvent être obtenues, en tenant compte des coûts et des trajets de transport ainsi que des délais et d'autres facteurs pertinents.

Les algorithmes apprennent à partir de données actuelles et historiques. Ils font des prévisions sur la probabilité qu'un événement se produise. C'est sur eux que se basent toutes les décisions ultérieures et la chaîne de processus commerciaux qui se met en place sur la base des prévisions. Il peut s'agir du simple détournement d'un camion, mais aussi de l'adaptation des plans de production dans les usines, avec des conséquences sur les processus logistiques en aval. Plus il y a de données et mieux elles sont gérées, plus la qualité des données est élevée. Cela a un impact direct sur la qualité des prévisions et donc sur les décisions et les processus commerciaux.

Diversité des données et algorithmes

D'où proviennent les grandes quantités de données avec lesquelles les algorithmes travaillent ? Il ne s'agit pas seulement de données internes provenant du système ERP, mais aussi de données provenant de sources externes, appelées externalités. Il s'agit notamment d'informations sur la météo attendue, les jours fériés à venir, les vacances ou encore les données de localisation locales. Une bonne application d'apprentissage automatique devrait fournir une grande partie de ces données externes. En outre, les informations fournies par les clients eux-mêmes sont également pertinentes. Dans le domaine de la production industrielle, il s'agit de données historiques sur le taux d'utilisation des machines, les quantités commandées, les volumes de livraison, mais aussi les données sur la demande de certains produits. Si les utilisateurs classiques d'ERP souhaitent utiliser un outil de planification d'un fournisseur tiers, le travail de connexion et de personnalisation ne devrait pas être plus important que pour l'utilisation d'IBP. Blue Yonder, par exemple, a intégré dans sa plateforme Luminate des interfaces et des adaptateurs qui permettent de transférer sans problème les données de base du système ERP SAP dans sa propre solution de planification.

L'échange de données en temps réel entre les deux systèmes est ainsi garanti à tout moment. Les utilisateurs peuvent couvrir les tâches ERP classiques telles que la gestion des marchandises, les achats, la comptabilité, le calcul des coûts ou le contrôle de gestion via leur système SAP. Les tâches SCM typiques telles que la planification stratégique et détaillée ainsi que la gestion du transport et de l'entreposage peuvent alors être exécutées via Luminate. De plus, la tour de contrôle intégrée assure une transparence optimale sur l'ensemble de la chaîne logistique. Si les utilisateurs SAP ne veulent pas renoncer à IBP, une solution hybride est également envisageable. Dans ce cas, les clients peuvent utiliser les fonctions de base d'IBP et ajouter de manière flexible des fonctions de Luminate en tant que Software as a Service.

Conclusion de l'APO

La fin de vie probable de SAP APO 2025 oblige les utilisateurs à agir. Pour continuer à garantir des processus de chaîne d'approvisionnement performants, les entreprises doivent se décider à temps pour une solution de remplacement appropriée. Les systèmes de fournisseurs tiers, comme Luminate de Blue Yonder, constituent une alternative judicieuse à SAP IBP. Les capacités d'apprentissage automatique intégrées dans ces systèmes permettent de réaliser des prévisions à fine échelle, d'automatiser les processus tout au long de la chaîne d'approvisionnement et d'optimiser la planification de la demande.

*Mis à jour le 23 juillet 2021 : La remarque suivante a été demandée à SAP pour préciser l'affirmation : "Le nouveau produit fonctionne indépendamment de la version ERP et est donc également intéressant pour les entreprises qui n'ont pas encore migré vers S4/HANA".