La Data Science est déjà mise en œuvre dans la plupart des industries. Cependant, il en existe encore plusieurs qui ne l’ont toujours pas implémentée. Pourtant, celle-ci a eu un effet considérable sur les entreprises qui y ont eu recours pendant la dernière décennie.

On définit la Data Science comme « un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, processus, algorithmes et systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et informations à partir de données désorganisées, structurées et non structurées, mais aussi pour appliquer des connaissances et informations exploitables à partir de données issues d’un large éventail de domaines d’application ». La partie la plus importance de cette définition est évidemment celle qui concerne « l’extraction de connaissances et d’informations ».

Le pouvoir de la Data Science dans la Supply Chain

La Data Science est déjà réputée pour son impact positif sur le marketing, les ressources humaines et les ventes. Cependant, il existe bien d’autres domaines où des décisions basées sur les datas peuvent être judicieuses. 

L’application de la Data Science aux processus de la chaîne d’approvisionnement peut par exemple améliorer les performances de tous les acteurs impliqués et ainsi rendre cette dernière plus compétitive. Cela vaut notamment pour les secteurs de la logistique et du transport maritime.

Pour profiter de la Data Science, les entreprises doivent toutefois déterminer comment améliorer leurs processus. Cela peut concerner :

• le temps de travail des employés ;
• le stockage des marchandises ;
• l’organisation globale du lieu de travail ;

Créer de la valeur est bien entendu toujours l’objectif recherché.

Les différents champs d’application de la Data Science

Comment est-ce que la Data Science peut-elle aider l’entreprise ? Quelles sont les attentes ? Doit-elle mener à plus de ventes, à une meilleure position sur le marché ou à l’amélioration de la satisfaction client ? Répondre à ces questions permet de concentrer précisément les efforts sur ce qui doit être optimisé.

• La Data Science en logistique

La Data Science peut s’appliquer à la logistique de plusieurs façons. L’une des possibilités consiste par exemple à utiliser les datas pour trouver des solutions aux problèmes ou pour effectuer des ajustements tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Il peut ainsi s’agir de prévoir l’offre et la demande, de gérer le carburant, de planifier les itinéraires de livraison, etc. Sur ce principe, DHL se sert d’ailleurs de la Data Science pour trouver les itinéraires les plus efficaces. Cela permet à l’entreprise de gagner du temps et de l’argent. 

Notons que l’utilisation d’un outil tel que Microsoft Power BI est un atout considérable pour optimiser le management de la logistique. Vous pouvez vous y former chez Mype par exemple.

• La Data Science pour la fabrication

La Data Science peut aussi aider les entreprises à réduire leurs coûts et à rendre leurs produits moins chers à produire. Cela passe inévitablement par l’optimisation des systèmes de fabrication, avec :

• la surveillance des processus d’usine ;
• la modélisation des scénarios de maintenance ;
• l’analyse des pratiques de sécurité ;
• etc.

De plus, l’application de la Data Science dans le processus de fabrication permet de réduire les erreurs, d’améliorer la productivité et de permettre une meilleure gestion des coûts. Ford, l’un des pionniers de l’industrie moderne, est par exemple un excellent modèle de la façon dont la Data Science peut être utilisée. L’entreprise utilise en effet l’analyse des données pour notamment anticiper les pannes de ses machines avant qu’elles surviennent.