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Why supply chain optimization matters for manufacturers

Ce livre blanc vous explique l'importance d'optimiser votre Supply Chain en production.

Why supply chain optimization matters for manufacturers

Introduction ou extrait du livre blanc

"Pour les fabricants, il n’existe plus de processus commercial isolé, s’il devait jamais y en avoir. Si vous souhaitez optimiser les performances de votre entreprise face à de nouveaux défis concurrentiels, tous vos collaborateurs, processus et systèmes devront travailler ensemble.

Cela signifie que vous devez examiner l'ensemble de votre processus de la chaîne logistique, de la prévision à l'exécution, et chercher des moyens de le faire à chaque étape, car chaque étape dépend de chaque étape. Par exemple, une prévision plus précise conduit à un plan de production plus réaliste, et un plan de production plus réaliste conduit à un calendrier plus fiable.

Toutes ces choses vous permettent de promettre une date et de livrer, mais si vous supprimez un seul lien de la chaîne, vous échouerez. Pour optimiser la fabrication, vous avez besoin d’aide pour combler le fossé entre l’optimisation de la demande et la planification détaillée de la production au niveau de l’exécution. Toute discussion sur la «réduction de l'écart» entre les systèmes peut ressembler à un appel à plus de logiciels.

Vous pouvez immédiatement protester, "mais nous avons déjà trop de logiciels!" Et vous n'avez probablement pas tort. Mais il est temps de jeter un regard critique sur les systèmes logiciels que vous utilisez pour déterminer quelles solutions prendront en charge votre chaîne d’approvisionnement optimisée et celles qu’il serait préférable de ne pas utiliser.

Si vous avez un système ERP, vous faites probablement un excellent suivi des transactions, mais vous avez peu de capacité à créer des plans, des prévisions et des scénarios de simulation. Vous pourriez ajouter une solution de prévision au mixage, mais vous ne disposeriez toujours pas de capacités de planification des approvisionnements et de production, et vous ne seriez pas en mesure de ré-optimiser rapidement l'offre et la demande en cas d'imprévu.

Même si vous avez donné à chaque service son propre système, ces applications, comme nous en avons discuté, sont probablement des silos d’information. Ils n'entrent pas dans une base de données commune et peuvent même utiliser des unités de mesure différentes. Comme chacun a ses propres chiffres, il est difficile et long de résoudre les problèmes.

Alors, y a-t-il un moyen plus facile ? Quelle est la solution à ces défis ?"

Texte d'origine :

"For manufacturers, there’s no longer any such thing as an isolated business process—if there ever was to begin with. If you’re going to maximize your business performance in the face of new competitive challenges, all your people, processes, and systems will need to work together.

This means you need to look at your entire supply chain process—from forecasting through execution—and seek ways to get it right at each step, because each step is dependent on every other step. For example, a more accurate forecast leads to a more realistic production plan, and a more realistic production plan leads to a more reliable schedule.

All of these things enable you to promise a date and deliver—but if you remove even one link from the chain, you’ll fail. To optimize manufacturing, then, you’ll need help bridging the gap between demand optimization and detailed, execution-level production scheduling. Any discussion of “bridging the gap” between systems may sound a lot like a call for more software.

You may immediately protest, “But we already have too much software!” and you’re probably not wrong. But it’s time to take a critical look at the software systems you’re using so that you can determine which solutions will support your optimized supply chain and which would be best left behind.

If you have an ERP system, you’re probably doing a great job tracking transactions—but you have little ability to create plans, forecasts, and what-if scenarios. You could add a forecasting solution to the mix—but you’d still lack supply planning and production planning capabilities, and you wouldn’t be able to re-optimize supply and demand quickly when the unexpected happened.

Even if you’ve given each department its own system, these applications, as we discussed, are probably information silos. They don’t feed into a common database, and they may even use different units of measure. Since everyone has their own figures, it’s difficult and time-consuming to resolve issues.

So, is there an easier way? What’s the solution to these challenges?"

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