Trois éléments clés pour améliorer la transparence de votre chaîne logistique
Avec la crise internationale du coronavirus, les acteurs du retail devront inévitablement être amenés à se transformer pour préparer la sortie de crise et répondre aux besoins de proximité et de transparence des consommateurs. Les chaînes de production devront par ailleurs s’adapter à de nouvelles contraintes : fermetures de frontières, nouvelles réglementations voire dans certains cas nationalisation de la production.
Ainsi, la chaîne logistique d’aujourd’hui se voit bouleversée et se doit d’être résiliente. Celle de demain n’aura pas d’autres choix que d’être transparente. Comment les nouvelles technologies peuvent-elles permettre d’adresser ces enjeux ? Voici trois éléments clés pour améliorer la résilience et la transparence de votre chaîne logistique.
1. Les bases de graphes comme levier de performance
Un des principaux enjeux de la résilience est de conserver une performance suffisante malgré l’augmentation de la charge. La meilleure façon d’adresser ce point est d’avoir une très bonne performance nominale, et pour cela, un des points les plus importants est le modèle de données que l’on va utiliser. Il y a aujourd’hui trois principaux types de bases de données.
D’une part, les bases de données relationnelles telles que MySQL, Oracle ou PostgreSQL qui stockent les données dans des tables, de façon normalisée, et permettent de requêter celles-ci sur la base de relations plus ou moins complexes. D’autre part, les bases de données NoSQL qui stockent les données telles qu’elles sont très performantes pour des requêtes simples, mais gèrent plus difficilement les requêtes plus complexes, notamment si celles-ci nécessitent des relations entre les objets. Enfin, les bases de graphes, telles que Neo4J, se distinguent des deux premières typologies en stockant les données comme un objet et ses relations avec les autres objets, ce qui est idéal dans le cadre du suivi logistique. On peut alors y stocker notre produit, ses relations avec ses composantes, son emplacement dans la chaîne logistique à un moment donné… Et cela, avec des performances optimales pour le type de traitement que nous aurons à faire : connaître l’état de notre produit en temps réel, ou encore être capable de rapidement identifier les sources d’anomalies dans la chaîne de production.
2. Le cloud pour adresser la résilience et faciliter le déploiement
Dans le cadre de cas exceptionnels tels que la crise du CoVid-19, lorsqu’une part importante de la production change de mode de distribution, il est important de pouvoir rapidement passer à l’échelle les outils de suivi de la chaîne logistique. Dans ce contexte, les services cloud ont un avantage indéniable : si l’architecture est conçue dans ce sens, le fournisseur de cloud peut adresser la mise à l’échelle automatiquement, en fonction de la demande, optimisant à la fois le service en fonction de la charge, et les coûts d’infrastructure.
Imaginons le cas d’un laboratoire pharmaceutique qui souhaite réorienter une grande partie de sa chaîne logistique dans la production d’un traitement contre le virus : il faut alors une très grande agilité pour reconfigurer l’ensemble des outils de suivi et de monitoring pour garantir une production fiable et sans erreur. Si […..]
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