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L'impacte de l'exploitation des données sur la logistique.

Proposé par Camille BOULET
En poste chez LeBonLogiciel.com
19/10/2022

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L'exploration de données est le processus qui consiste à découvrir des modèles et des tendances dans de grands volumes de données

En analysant de vastes ensembles de données, les entreprises peuvent comprendre le comportement de leurs processus et opérations - y compris la logistique - et prendre des décisions éclairées pour améliorer leurs performances.

 

Quel est l'objectif de l'exploration des données ?

L'exploration de données fait référence à l'analyse informatique de grands ensembles de données afin d'identifier des modèles et d'autres formes d'informations précieuses.

Ces dernières années, l'importance de l'extraction de données - également connue sous l'acronyme KDD (Knowledge Discovery in Data) - a été précipitée par la croissance des technologies de stockage à grande échelle.

Le terme "data mining" est souvent confondu avec la technologie des "big data" ; les deux termes font référence à des concepts apparentés mais ont des significations différentes. Le Big Data est défini comme une collection d'informations si vaste et si complexe qu'elle défie les systèmes de base de données traditionnels. L'exploration de données est l'examen méthodique des données pour découvrir des modèles ou des règles cachés.

Comprendre le fonctionnement de l'exploration des données en appréhendant la relation entre cette méthode d'analyse et d'autres technologies comme l'intelligence artificielle ou l'apprentissage automatique. Les systèmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique utilisent l'analyse des données pour créer des solutions basées sur des modèles identifiés. Algorithm Insights, une publication du cabinet de conseil américain Deloitte, définit l'exploration de données comme une forme de technologie cognitive ("technologie qui facilite les systèmes d'intelligence artificielle").

L'exploration de données englobe le processus d'analyse et d'extraction de modèles cachés dans de grandes sources de données. L'exploration de données désigne le processus consistant à extraire des données des informations implicites, inconnues jusqu'alors et potentiellement utiles. L'objectif est de développer des programmes informatiques capables de rechercher des régularités et des modèles dans les bases de données. S'ils sont trouvés, les modèles seront probablement généralisés pour faire des prédictions précises sur les données futures.

L'exploration de données peut donner aux organisations les informations dont elles ont besoin pour prendre de meilleures décisions concernant tous les aspects de leurs opérations. Les méthodes d'exploration automatique de données organisent et filtrent les informations en connaissances pertinentes pour des applications telles que la détection des fraudes, la prévision de la demande et l'identification des goulets d'étranglement.

 

Comment l'exploration des données peut être utilisée par les entreprises de logistique

L'exploration de données peut être utilisée pour prévoir la demande ou trouver des modèles dans les opérations logistiques telles que la réception, le prélèvement et les retours.

David L. Olson, professeur de gestion et d'analyse de la chaîne d'approvisionnement à l'université du Nebraska, souligne dans son article universitaire intitulé A Review Of Supply Chain Data Mining Publications que l'exploration des données est déjà une réalité dans la chaîne d'approvisionnement :

"Les opérations de la chaîne d'approvisionnement se sont appuyées sur les types les plus courants d'exploration de données prédictives et d'analyse de classification (comme le profilage des clients et la détection des fraudes) pour intégrer leur travail. Pour ce faire, on utilise des méthodes d'exploration de données, telles que la régression logistique, les arbres de décision et les réseaux neuronaux artificiels."

Selon l’auteur, l’exploration de données aura un impact croissant sur la logistique : "L'utilisation des technologies de l'information pour mesurer les aspects importants des chaînes d'approvisionnement et analyser ces données afin d'améliorer la prise de décision devrait être une tendance croissante."

Des chercheurs de l'École Polytechnique de Montréal - Bruno Agard et Zineb Aboutalib - ont découvert que l'exploration des données pouvait contribuer à améliorer la logistique, notamment la consolidation des charges.

Dans leur analyse, les auteurs concluent que "l'application de règles d'association dans le développement de stratégies de consolidation a permis de réduire le nombre de livraisons. Cette méthode permettrait également de réduire le nombre de véhicules utilisés pour une livraison et donc de diminuer les coûts de transport et l'empreinte carbone."

 

Analyser les données pour améliorer l'efficacité de la logistique

L'identification des erreurs et des inefficacités est essentielle pour un contrôle, un traitement et une gestion efficaces des données. L'exploration de données permet de passer au crible les milliers d'éléments de données produits dans un entrepôt intelligent afin de trouver des modèles à première vue manqués par d'autres techniques. Ces informations permettent au responsable logistique de fonder ses décisions sur les performances réelles de l'entrepôt, ce qui rend ces décisions plus informées et plus précises.

Aujourd'hui, les fournisseurs de logiciels de gestion de la chaîne d'approvisionnement les plus performants mesurent leurs performances sur la base des données générées dans les entrepôts.

Si vous souhaitez que votre entrepôt produise des informations utiles à partir des importants volumes de données qui y sont produits, contactez-nous. Nos conseillers sont là pour vous orienter sur la meilleure solution numérique pour transformer ces données en connaissances exploitables.

 

 

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