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IBP et S\/4<\/h3>\n\n\n\n
Les utilisateurs doivent se demander quelles fonctions de la plate-forme APO existante ils trouveront \u00e0 l'avenir dans S\/4 et lesquelles dans IBP. En outre, la scission des domaines fonctionnels pourrait avoir un effet n\u00e9gatif sur la coordination entre les diff\u00e9rents acteurs au sein de la gestion de la cha\u00eene d'approvisionnement d'une entreprise. La r\u00e9partition des caract\u00e9ristiques de performance sur diff\u00e9rentes applications implique une fragmentation. La tendance du march\u00e9 est toutefois aux plateformes int\u00e9gr\u00e9es de bout en bout. Celles-ci ne permettent pas seulement d'avoir une vue globale de la cha\u00eene d'approvisionnement. Elles permettent d'analyser, de planifier et d'ex\u00e9cuter des processus au sein de la m\u00eame famille de produits.<\/p>\n\n\n\n
Regarder au-del\u00e0 du bout de son nez<\/h3>\n\n\n\n
Il vaut donc la peine de regarder plus loin que le bout de son nez : quelles alternatives \u00e0 IBP pour succ\u00e9der \u00e0 APO sont envisageables ? On peut par exemple envisager la technologie Luminate de Blue Yonder. Cette entreprise d'origine allemande, sp\u00e9cialiste de l'IA bas\u00e9e \u00e0 Karlsruhe, a \u00e9t\u00e9 rachet\u00e9e en 2018 par JDA Software, fournisseur de logiciels de gestion de la cha\u00eene d'approvisionnement. En 2020, l'entreprise a \u00e9t\u00e9 rebaptis\u00e9e 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 pr\u00e9c\u00e9dentes de JDA sont depuis longtemps reconnues sur le march\u00e9 comme une alternative \u00e0 APO en raison de la planification de bout en bout, de l'int\u00e9gration de la planification et de l'ex\u00e9cution de la cha\u00eene d'approvisionnement, des fonctions de mod\u00e9lisation ou de la tour de contr\u00f4le. Les fonctionnalit\u00e9s d'IA d\u00e9sormais disponibles offrent une valeur ajout\u00e9e suppl\u00e9mentaire.<\/p>\n\n\n\n
L'entreprise d\u00e9veloppe ainsi des algorithmes de machine learning brevet\u00e9s et les int\u00e8gre directement dans les applications correspondantes. Il en r\u00e9sulte des solutions globales de Machine Learning. Le plus grand d\u00e9fi consiste \u00e0 int\u00e9grer le Machine Learning de mani\u00e8re fiable et r\u00e9p\u00e9table dans les processus commerciaux. D'autres fournisseurs n'en sont pas encore l\u00e0 : ils se contentent d'int\u00e9grer dans un environnement syst\u00e8me existant des algorithmes de Machine Learning entra\u00een\u00e9s, dont la sortie peut ensuite \u00eatre utilis\u00e9e dans le processus. Cela signifie qu'ils mettent \u00e0 disposition une plateforme d'IA sur laquelle le client doit d\u00e9velopper lui-m\u00eame sa propre application d'apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n
La particularit\u00e9 de la technologie Luminate est que les algorithmes interviennent d\u00e9j\u00e0 au niveau des processus commerciaux, dans le sens d'une analyse avanc\u00e9e. Ils permettent ainsi non seulement d'\u00e9tablir des pr\u00e9visions tr\u00e8s fiables, mais aussi de pr\u00e9voir et de r\u00e9soudre des perturbations ou de r\u00e9gler diff\u00e9rents param\u00e8tres le long de la cha\u00eene d'approvisionnement, entre autres caract\u00e9ristiques. En outre, leur production peut \u00eatre modul\u00e9e de mani\u00e8re \u00e0 pouvoir \u00eatre mise en \u0153uvre dans le cadre de grandes applications d'entreprise.<\/p>\n\n\n\n De plus, le r\u00e9sultat des \u00e9valuations du Machine Learning est plus facile \u00e0 expliquer et \u00e0 interpr\u00e9ter gr\u00e2ce au lien direct avec le processus commercial, ce qui augmente l'acceptation et la confiance des utilisateurs dans la technologie. Il est donc d\u00e9cisif que l'application d'apprentissage automatique soutienne de mani\u00e8re fiable et r\u00e9p\u00e9table le processus commercial concern\u00e9, au b\u00e9n\u00e9fice des utilisateurs professionnels. Ce soutien consiste en l'automatisation des processus. C'est justement pour les d\u00e9cisions r\u00e9p\u00e9titives qui doivent \u00eatre prises \u00e0 une fr\u00e9quence \u00e9lev\u00e9e que la machine est sup\u00e9rieure \u00e0 l'homme. Elle est plus rapide, plus pr\u00e9cise et moins sujette aux erreurs. Mais il n'y a pas que les processus de commande et de disposition qui peuvent \u00eatre automatis\u00e9s. Il est \u00e9galement possible de d\u00e9tecter rapidement les perturbations le long de la cha\u00eene d'approvisionnement et de prendre des mesures correctives de mani\u00e8re automatis\u00e9e. Si, par exemple, une livraison de marchandises est bloqu\u00e9e par la mer, le syst\u00e8me est en mesure de d\u00e9cider seul d'o\u00f9 les pi\u00e8ces manquantes peuvent \u00eatre obtenues, en tenant compte des co\u00fbts et des trajets de transport ainsi que des d\u00e9lais et d'autres facteurs pertinents.<\/p>\n\n\n\n Les algorithmes apprennent \u00e0 partir de donn\u00e9es actuelles et historiques. Ils font des pr\u00e9visions sur la probabilit\u00e9 qu'un \u00e9v\u00e9nement se produise. C'est sur eux que se basent toutes les d\u00e9cisions ult\u00e9rieures et la cha\u00eene de processus commerciaux qui se met en place sur la base des pr\u00e9visions. Il peut s'agir du simple d\u00e9tournement d'un camion, mais aussi de l'adaptation des plans de production dans les usines, avec des cons\u00e9quences sur les processus logistiques en aval. Plus il y a de donn\u00e9es et mieux elles sont g\u00e9r\u00e9es, plus la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est \u00e9lev\u00e9e. Cela a un impact direct sur la qualit\u00e9 des pr\u00e9visions et donc sur les d\u00e9cisions et les processus commerciaux.<\/p>\n\n\n\n D'o\u00f9 proviennent les grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es avec lesquelles les algorithmes travaillent ? Il ne s'agit pas seulement de donn\u00e9es internes provenant du syst\u00e8me ERP, mais aussi de donn\u00e9es provenant de sources externes, appel\u00e9es externalit\u00e9s. Il s'agit notamment d'informations sur la m\u00e9t\u00e9o attendue, les jours f\u00e9ri\u00e9s \u00e0 venir, les vacances ou encore les donn\u00e9es de localisation locales. Une bonne application d'apprentissage automatique devrait fournir une grande partie de ces donn\u00e9es externes. En outre, les informations fournies par les clients eux-m\u00eames sont \u00e9galement pertinentes. Dans le domaine de la production industrielle, il s'agit de donn\u00e9es historiques sur le taux d'utilisation des machines, les quantit\u00e9s command\u00e9es, les volumes de livraison, mais aussi les donn\u00e9es 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 \u00eatre plus important que pour l'utilisation d'IBP. Blue Yonder, par exemple, a int\u00e9gr\u00e9 dans sa plateforme Luminate des interfaces et des adaptateurs qui permettent de transf\u00e9rer sans probl\u00e8me les donn\u00e9es de base du syst\u00e8me ERP SAP dans sa propre solution de planification. <\/p>\n\n\n\n L'\u00e9change de donn\u00e9es en temps r\u00e9el entre les deux syst\u00e8mes est ainsi garanti \u00e0 tout moment. Les utilisateurs peuvent couvrir les t\u00e2ches ERP classiques telles que la gestion des marchandises, les achats, la comptabilit\u00e9, le calcul des co\u00fbts ou le contr\u00f4le de gestion via leur syst\u00e8me SAP. Les t\u00e2ches SCM typiques telles que la planification strat\u00e9gique et d\u00e9taill\u00e9e ainsi que la gestion du transport et de l'entreposage peuvent alors \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9es via Luminate. De plus, la tour de contr\u00f4le int\u00e9gr\u00e9e assure une transparence optimale sur l'ensemble de la cha\u00eene logistique. Si les utilisateurs SAP ne veulent pas renoncer \u00e0 IBP, une solution hybride est \u00e9galement envisageable. Dans ce cas, les clients peuvent utiliser les fonctions de base d'IBP et ajouter de mani\u00e8re flexible des fonctions de Luminate en tant que Software as a Service.<\/p>\n\n\n\n La fin de vie probable de SAP APO 2025 oblige les utilisateurs \u00e0 agir. Pour continuer \u00e0 garantir des processus de cha\u00eene d'approvisionnement performants, les entreprises doivent se d\u00e9cider \u00e0 temps pour une solution de remplacement appropri\u00e9e. Les syst\u00e8mes de fournisseurs tiers, comme Luminate de Blue Yonder, constituent une alternative judicieuse \u00e0 SAP IBP. Les capacit\u00e9s d'apprentissage automatique int\u00e9gr\u00e9es dans ces syst\u00e8mes permettent de r\u00e9aliser des pr\u00e9visions \u00e0 fine \u00e9chelle, d'automatiser les processus tout au long de la cha\u00eene d'approvisionnement et d'optimiser la planification de la demande. <\/p>\n\n\n\n![\"Image2_Processus](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Bild2_KI-getriebene-Business-Prozesse.jpg\")
L'apprentissage automatique pour le SCM<\/h3>\n\n\n\n
Diversit\u00e9 des donn\u00e9es et algorithmes<\/h3>\n\n\n\n
Conclusion de l'APO<\/h2>\n\n\n\n