Transformation de la planification de la chaîne logistique avec SAP IBP

SAP Integrated Business Planning (IBP) est un outil fondamental qui permet la mise en œuvre d'un cadre d'IA agentique. Conformément aux principes d'IA agentique d'EY, cet article présente SAP IBP non seulement comme une solution technologique, mais aussi comme un catalyseur stratégique de la collaboration entre les humains et les agents IA.

Les rapports sur les responsabilités et les stocks, la planification de scénarios ainsi que l'intégration des tableaux de bord et des données constituent des cas d'utilisation décisifs. En utilisant ces fonctions, les entreprises peuvent aller au-delà des modèles basés sur Excel et adopter une approche tournée vers l'avenir. Dans une entreprise de semi-conducteurs du Fortune 50, cette transformation a favorisé la collaboration intersectorielle et permis une gestion proactive de la responsabilité et des stocks grâce à des rapports détaillés. Cette évolution montre comment SAP IBP peut à l'avenir servir de base à la prise de décision assistée par l'IA dans les chaînes d'approvisionnement complexes.

Comment se présentent les cas d'application en détail ? Le moteur initial de cette transformation au sein de l'entreprise de semi-conducteurs classée au Fortune 50 était la nécessité de standardiser les processus entre les différentes unités commerciales et d'identifier avec précision les engagements liés aux produits finis et aux composants lors d'événements tels que les fluctuations de la demande et les annulations de produits. Par exemple, lorsqu'une fluctuation de la demande se produit, la demande d'un produit est transférée vers un autre produit ou une autre gamme de produits.

La responsabilité est transférée entre les fournisseurs et les sites de production, ce qui crée des risques financiers si ceux-ci ne sont pas suivis de près. De plus, la chaîne d'approvisionnement s'étend sur plusieurs sites mondiaux et des milliers de références, ce qui rend la gestion de ces responsabilités à grande échelle complexe. Pour y remédier, les rapports d'inventaire statiques reflétaient la demande sur différentes périodes hebdomadaires afin d'assurer la transparence et la coordination entre les horizons de planification.

Rapports de responsabilité et d'inventaire

Historiquement, l'analyse de la responsabilité reposait sur des processus manuels et des modèles tabulaires. Bien que familières, ces approches présentaient des limites importantes en raison de l'énormité et de la complexité des ensembles de données, notamment les silos de données, les erreurs humaines et le manque de visibilité en temps réel. Pour les grandes organisations mondiales où la rapidité de la prise de décision est cruciale, la gestion des responsabilités nécessite une solution plus robuste et plus évolutive afin de réduire les coûts et de créer des opportunités cohérentes et rapides de réduction des risques.

L'introduction de SAP IBP pour le reporting a marqué un tournant important, car toutes les données de planification sont désormais stockées dans SAP IBP. Grâce à la centralisation des données et à l'automatisation des processus tels que les fluctuations de la demande et les annulations, les équipes ont désormais accès à des rapports de responsabilité basés sur des simulations en temps réel. Ces rapports ont amélioré la transparence des risques potentiels et permis de prendre des décisions plus rapides et mieux informées.

La transition comprenait la reproduction des modèles Excel existants dans SAP IBP, la conception de nouveaux modèles de planification et l'intégration dans des plateformes de données internes. Cela a permis de réduire les tâches manuelles et de minimiser les incohérences entre les rapports internes et les estimations des fabricants à la commande, un défi courant dans la fabrication discrète.

Outre la responsabilité, le reporting des stocks a également été amélioré grâce au calcul des valeurs de la demande et en dollars sur plusieurs horizons de planification (délai, 26 semaines et 51 semaines), tandis que des composants alternatifs ont été pris en compte en cas de pénurie afin de réduire les risques. Actuellement, seules les „ alternatives propres “ sont prises en charge, mais les versions futures représenteront les „ alternatives non propres “ avec une interchangeabilité partielle, permettant ainsi une logique de substitution plus différenciée. SAP IBP compense également les quantités nettes négatives en redistribuant les stocks excédentaires provenant des alternatives, ce qui réduit la responsabilité globale.

Identifier les goulots d'étranglement dans la planification

Ces rapports détaillés permettent une analyse approfondie, grâce à laquelle les goulots d'étranglement dans la planification peuvent être identifiés à un stade précoce et les excédents de stock évités de manière proactive. La concordance avec les chiffres fournis par les fabricants à la commande a été un facteur de réussite important, car elle a éliminé le besoin de rapprochements manuels et a renforcé la confiance dans la solution. SAP IBP génère des rapports sur les stocks qui peuvent être facilement distribués.

Ces fonctionnalités constituent la base des futures extensions de l'IA et peuvent être transférées à d'autres domaines de la fabrication. La solution permet aux équipes de jouer un rôle proactif dans la gestion des risques tout en consolidant les rapports dans un outil unique avec des cycles de mise à jour complets. Les utilisateurs des services financiers et de planification peuvent utiliser des rapports personnalisés pour mettre en évidence les indicateurs clés et les exceptions, tandis que les bases de données historiques créées dans SAP IBP serviront de base pour les futures analyses de tendances basées sur l'IA.

Planification de scénarios

Au-delà des rapports statiques, les rapports sur la responsabilité peuvent être étendus à plusieurs scénarios. Les fluctuations de la demande surviennent lorsque la demande pour un produit se déplace vers un autre, souvent en raison de l'évolution des exigences des clients, de pénuries d'approvisionnement ou d'ajustements du cycle de vie des produits.

La gestion de tels scénarios est complexe, car elle nécessite l'analyse des composants communs et spécifiques, le recalcul des stocks et l'évaluation de l'impact global sur la responsabilité (excédent de composants en cas de baisse de la demande) et les dépenses (besoins en composants dus à une nouvelle demande).

Le reporting SAP IBP comme pilier de l'IA agentielle dans la planification de la chaîne logistique.

Analyse au niveau de l'ID du scénario

Les planificateurs déclenchent des fluctuations de la demande ou des annulations en utilisant des données de base personnalisées, puis en exécutant une opération de copie afin de générer les rapports de responsabilité dans un modèle de planification spécial. Une analyse détaillée peut être effectuée au niveau de l'ID du scénario ou résumée dans un modèle hebdomadaire qui consolide l'ensemble des responsabilités et des dépenses. Les avantages de ce nouveau système de reporting ont été considérables : des opérations qui prenaient auparavant des heures sont désormais réalisées en seulement dix minutes.

Le concept d'ID de scénario prend également en charge plusieurs fluctuations de la demande ou annulations au sein d'une seule transaction. Les planificateurs peuvent vérifier un récapitulatif des dépenses totales et des responsabilités sur plusieurs transactions au niveau des composants de la nomenclature correspondante.

La planification de scénarios est essentielle pour les entreprises opérant sur des marchés volatils, où les conditions de l'offre et de la demande évoluent rapidement. En simulant divers scénarios, les entreprises de fabrication discrète peuvent évaluer l'impact de différentes décisions commerciales, telles que le lancement d'un nouveau produit, l'arrêt d'un produit existant ou la réaction à des perturbations soudaines de l'approvisionnement. Cette capacité renforce la planification d'urgence et optimise l'allocation des composants.

La solution SAP IBP automatise l'analyse des fluctuations de la demande en trois étapes clés après la mise à jour des données de base définies par l'utilisateur : elle compare les nomenclatures, identifie les composants communs et calcule les quantités et les coûts de remplacement ; elle recalcule la demande et les excédents, identifie les stocks excédentaires et estime les responsabilités pour les pièces communes et uniques ; enfin, elle regroupe les fluctuations hebdomadaires de la demande dans un modèle unique afin d'assurer la transparence des responsabilités et des dépenses globales.

Cette automatisation réduit le risque de surstockage, améliore l'utilisation des composants et accélère la réaction aux changements du marché. Elle jette également les bases d'optimisations futures basées sur l'IA, telles que la standardisation des composants et l'utilisation des connaissances acquises pour simplifier la conception des produits.

Sur le plan technique, le processus de planification de scénarios dans SAP IBP comprend la gestion des données de base de l'ID de scénario, l'exécution de l'opérateur de copie, la transformation des données de base, le calcul des volumes d’échange au niveau des composants, le recalcul de la demande et de l’offre, la détermination de la responsabilité au niveau des composants, l’analyse de la responsabilité au niveau des scénarios et enfin la vérification des rapports de synthèse.

Au cours des phases futures, des stratégies de réduction des risques seront mises en place, telles que la redistribution des stocks excédentaires de composants au-delà des ajustements statiques des stocks. En outre, les résultats exportés vers SharePoint seront utilisés pour soutenir le développement d'un cadre basé sur l'IA qui permettra d'obtenir des informations prédictives et une automatisation plus poussée. Actuellement, chaque fluctuation de la demande est encore traitée individuellement, mais dans une phase future, toutes les fluctuations de la demande et les annulations seront traitées en un seul passage.

Grâce à l'automatisation des tâches auparavant manuelles et à la mise à disposition de rapports clairs et exploitables, les utilisateurs ont pu s'adapter rapidement au nouveau processus. Les entreprises de fabrication discrète peuvent utiliser SAP IBP de nombreuses façons pour la planification de scénarios, par exemple pour gérer les fluctuations de la demande pour des produits finis identiques sur différents sites, pour des produits différents sur le même site, pour des produits différents sur différents sites et pour les annulations.

Cette flexibilité permet d'analyser des produits identiques ou différents sur plusieurs sites et d'obtenir ainsi une vue d'ensemble des répercussions potentielles. La planification de scénarios soutient la stratégie commerciale globale de l'entreprise de semi-conducteurs classée au Fortune 50 en permettant une prise de décision rapide et fondée sur des données ainsi qu'une réduction des risques.

La rapidité et la flexibilité des outils de planification de scénarios de SAP IBP sont particulièrement précieuses en période de forte incertitude, comme lors de perturbations mondiales des chaînes d'approvisionnement. Grâce à la possibilité d'effectuer rapidement des analyses de scénarios, la plateforme permet aux décideurs d'agir rapidement, de minimiser les effets négatifs et d'exploiter de manière ciblée les nouvelles opportunités.

Tableaux de bord et intégration des données

De nouveaux tableaux de bord et des fonctionnalités avancées d'intégration des données fournissent des informations exploitables aux planificateurs et aux équipes financières en favorisant la collaboration et l'amélioration continue. En exploitant des rapports détaillés sur les responsabilités et les stocks pour les périodes actuelles et historiques, les entreprises peuvent créer une plateforme qui facilite l'adoption de l'IA agentielle.

SAP IBP sert de précieuse source de données pour les futures applications d'IA, car le système peut agir de manière autonome, prendre des décisions et interagir avec les utilisateurs de manière dialogique. En combinant des données historiques avec des analyses en temps réel et la modélisation de scénarios, l'IA peut favoriser une gestion proactive des risques et l'optimisation. Les tableaux de bord développés dans SAP IBP sont hautement personnalisables et permettent aux utilisateurs d'adapter les affichages à leurs besoins et préférences spécifiques.

Cette flexibilité permet aux planificateurs opérationnels d'identifier rapidement les tendances, les anomalies et les risques émergents. La qualité des données est garantie à travers les systèmes intégrés grâce à des tests utilisateurs approfondis et à une coordination continue avec les fournisseurs. Pour cette entreprise de semi-conducteurs classée au Fortune 50, les phases futures comprendront une collaboration améliorée avec les fournisseurs et l'alignement des plans de réduction des risques générés par SAP IBP avec les stratégies spécifiques à chaque site, afin d'améliorer encore la coordination et l'intégrité des données.

Analyses prédictives

SAP Integrated Business Planning évolue progressivement d'un simple outil de planification vers un système intelligent d'analyse et de décision. Grâce à l'utilisation du machine learning, il est possible d'établir des prévisions de demande plus précises, d'identifier les risques plus tôt et d'en déduire des options d'action concrètes. Les modèles IBP apprennent en permanence à partir de nouvelles données et de nouveaux retours d'information, ce qui constitue un facteur essentiel pour améliorer la qualité des prévisions, la pertinence et la vitesse de réaction.

Le potentiel est énorme : l'IA aide les entreprises à anticiper les perturbations, à saisir les opportunités et à ancrer durablement les améliorations dans les processus. Avec l'amélioration constante des performances technologiques, la combinaison de l'IA et de l'IBP permettra à l'avenir une automatisation encore plus poussée et une plus grande agilité.

Le fabricant de semi-conducteurs Fortune 50 montre à quoi ressemblent les effets transformateurs dans la pratique. L'entreprise a étendu SAP IBP bien au-delà des processus de planification classiques, par exemple avec des rapports sur les stocks et la responsabilité, des analyses de la volatilité de la demande et une planification de scénarios assistée par ordinateur. La plateforme ainsi créée sert de base à une IA agentielle qui non seulement soutient les décisions, mais les prépare de plus en plus de manière autonome.

Les résultats : plus de transparence, des processus décisionnels plus courts et une gestion proactive des risques. Particulièrement remarquable : cette forme de reporting peut être appliquée à toute entreprise de fabrication discrète. Compte tenu de la complexité et de la volatilité des chaînes d'approvisionnement mondiales, l'utilisation stratégique des données, de l'analyse et de l'IA devient un avantage concurrentiel décisif.

L'approche décrite ici montre que les entreprises qui ont des objectifs clairs et disposent des outils appropriés peuvent moderniser en profondeur la planification de leur chaîne d'approvisionnement. Les prochaines étapes consisteront à renforcer la collaboration avec les fournisseurs, à affiner les concepts de gestion des risques et à optimiser les processus de réclamation.

L'étude de cas du groupe de semi-conducteurs le montre clairement : l'extension intelligente des solutions SAP IBP crée de la résilience et de l'agilité, et ouvre la voie à des scénarios d'avenir basés sur l'IA. L'intégration de logiques de reporting, de planification de scénarios et de tableaux de bord dynamiques permet d'obtenir des informations en temps quasi réel, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions plus rapides et plus sûres. Face à l'incertitude croissante, ces cadres deviennent essentiels pour prévenir les perturbations et ancrer l'amélioration continue. Une approche qui va gagner en importance dans tous les secteurs.n