L usage du BIG DATA dans la SupplyChain

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1 L usage du BIG DATA dans la SupplyChain Support de présentation/atelier Projets CONGRES BIG DATA 20 mars 2012 JL LEBASCLE VP Supply Chain ERMA Président Commission Systèmes Information ASLOG

2 Agenda Contexte et agenda des Directions Générales Paramètres de la performance des entreprises en 2012 Lien structurel entre création de valeur et agilité de la Supply Chain Particularités des Systèmes d Information de la Supply Chain Développement exponentiel des objets de gestion et volumes logistiques Exemples : Sorties de Caisse et ruptures en linéiares Analyse de contributions de références produits Flux d entrées/sorties en entrepôt Informations Clients Exemple de WALMART Priorités du management et limites actuelles Conclusion

3 Contexte - Classement des facteurs ayant le plus d influence sur les Supply Chain (sondage Mc KINSEY juin 2010) par ordre décroissant Complexité exponentielle des Produits et des Services Accroissement du prix des énergies Aggravation de la volatilité financière Globalisation du marché du travail et des salaires Refondation permanente des structures et des organisations Adoption de techniques de management basées sur des paramètres scientifiques et la gestion de la connaissance Confrontation à une variété et une complexité des réglementations (nationales, internationales, sectorielles, environnementales, ) et largeur de la géographie et des cultures Multiplicité des marchés et segments de clients émergents et difficulté à typer et suivre leurs différents types de demande Accroissement des préoccupations/contraintes provenant des aspects environnementaux Demande en plein essor par les clients pour des produits plus sûrs et bons pour la santé Infrastructures insuffisantes

4 L agenda des Directions Générales en 2012 Rentabilité / Pérennité / Liquidité Paix Sociale Conformité réglementaire et Gouvernance (risk management) (responsabilité sur biens propres et actions pénales) L agenda caché : je survis..dans une situation où je n ai que peu de visibilité sur la demande des clients

5 Paramètres qui caractérisent la performance de l entreprise en 2012 Performance actuelle Ventes Coûts Ebitda Cours bourse Parts marché Performance future Capacité d innovation Cash Flows Puissance des offres Agilité organisationnelle et re-configurabilité des processus et évènementielle Maîtrise contrats service et performance supply chain Vélocité des lancements nouveaux produits produits et services Résultats Opérationnels et boursiers Capacité de Croissance Et optimisation Rentabilité immédiate et visible Rémunération (ROCE) Maîtrise métier

6 -Création de valeur économique par l agilité de la SupplyChain - Dépréciation du produit Critères de performance Supply Chain Taux de service aux clients Retour sur investissement Valeur ajoutée économique Revenu du Capital (-) Coût du Capital Revenu (-) Coût opératoire Fonds employés (x) Service client Qualité Agilité Coût de la Supply Chain Durée du cycle total Durée du cycle "Cash to Cash" Profit économique Coût total de la Supply Chain Taux de rotation des stocks Coût de possession des stocks Respect du plan directeur de production Productivité Indicateurs de performance internes Coût du capital Indicateurs de performance externes Intérêt économique Cloud Computing Performance fournisseur Qualité des prévisions

7 Chaîne de Service Clients et chaîne de valeur Chaîne du Management et de la Gestion des Ressources Chaîne du Service Client Stratégie logistique Mise en place des moyens Business Unit responsable niveau de stock Logistique réactive et:ou pro-active? Make pr buy? Administration dynamique du Schéma logistique (network design) Organisation planification, stock, opérations, entreposage, transport Planification des ressources Prévision Administration Flux de demande Prévisions de la Commerciales Approvisionnement commande Gestion opérationnelle ou du de la demande besoin calculé articles et services sur entités opérationnelles Programmation Gestion du déploiement Suivi et et des opérations contrôle des sur stocks opérations Planification et Exécution De la Supervision Production et Pilotage Points vente FT Gestion du SAV Réseaux et Service clients Réseaux Planification Directrice Demande, flux tiré, et déploiement poussé dans les canaux et segments clients Processus collaboratif sur ensembles type demande Différenciation Objectifs Indicateurs Formalisation Fréquence Traçabilité Organisation Back-up Fréquence Règles de gestion Responsabilité de gestion, propriété des stocks Indicateurs et reporting Périmètre d'autorité Réaction sur événement Coûts Capitalisation des connaissances Objectif exprimé en niveau de servicesur site destinataire

8 Les systèmes d information contribuent fortement à la tenue des objectifs de la Supply Chain en temps de crise -Synthèse du niveau de contribution des SI Supply Chain - Objectifs Améliorer la flexibilité de votre Supply Chain Réduire les délais de livraison Faible Élevé Améliorer le taux de livraison Gestion cycle de fin de vie produits Réduire les niveaux de stocks Réduire le fonds de roulement Réduire les coûts logistiques Réduire le coût des matières Réduire les coûts de la main d oeuvre Moyenne Plage de variation

9 Les critères de performance des entreprises Agilité + Réactivité + Efficience Qualité Réactivité Vitesse à laquelle le système répond à l évolution des demandes du marché Efficience Élimination de toute forme de gaspillage Délais Agilité Vitesse à laquelle le système Adapte sa structure de coût Et ses niveaux de service Coûts Source : ATK -ELA Intelligence: Exploitation maximale de toutes les informations

10 Pour accéder à ce triangle «magique» quelques pré-requis Alignement Positionnement Marché / Objectifs / Performances / Rémunérations Capacités et compétences de «reconfiguration évènementielle» Système de Pilotage réactif, réaliste, documenté Calé sur les vrais enjeux et vrais leviers Intégrant les aspects de RSE et Risk Management Fonctionnement centré autour des Processus / Ressources / Attitudes Elaborer, partager et administrer le modèle de valeur en dynamique

11 Pouvoir se mettre en situation d agilité, c est : Voir Savoir Mesurer Simuler / Virtualiser Décider Capitaliser Et donc disposer et traiter de grandes séries de données

12 Ex Connaître: Analyses Supply Chain Performance/indicateurs clés Indicateurs performance Perform actuelle Best practice Attentes Client, Perform Cible Perform écart Business impact Taux de service/ligne 95% 99% 100% 99% 13% high Taux de service/commande 90% 98% 100% 98% 20% high Jours de ventes en stocks 30, high Delai d'approvisionnemnnent 10,70 6 J 7 J 3 J high Duree totale d'un cycle 40j 25j 30j 10j high Utilisation des lignes de prod % 80-90% 90% 10-20% high Cout de distribution/ca 4,00% 2.50% 3,00% 1,00% high Cout de transport /CA 6,00% 3,00% 4,00% 2,00% high Cout de la supply chain 20,00% 12,00% 14,00% 6,00% high Precision des previsions 70,00% 95,00% 95,00% 25,00% low Pourcentage d'obsolescence 1,40% < 0,5% 1,00% 0,40% medium Adhesion au plan de product. 65,00% 95,00% 95,00% 30,00% medium Cash-to-cash-cycle hors scope high

13 Les «Uniques» des systèmes d information de la Supply Chain Volumes exponentiels de données ( flux, produits, évènements, statuts, acteurs, prévisions, nomenclatures, etc) Périmètres structurels et fonctionnels très larges Données, plus ou moins structurées, provenant et allant vers des systèmes d information très hétérogènes (fournisseurs, sous-traitants, prestataires logistiques, forwarders, opérateurs économiques agrées,.) Des remontées et des traitements d informations en temps réel ou quasi réel ( scans sortie caisse magasin, traçabilité des flux, pilotage automates industriels, suivi exécution de production,.) avec de forts enjeux sur la valeur du flux ( qualité, coûts, délai) Données souvent très distribuées

14 Ces «Uniques» relèvent clairement des BigData Volumes exponentiels de données ( flux, produits, évènements, statuts, acteurs, prévisions, nomenclatures, etc) en téraoctets et de plus en plus en péra octets Types de données très disparates : format fixe et structuré, non structuré, vidéos, photos, fichiers log de sites web, contenus de source list, portails. Données nourrissant, ou issues de traitements temps réel (vélocité) et les applications (big analytics) doivent souvent réagir à grande vitesse Pilotage de sorties caisse point de vente Calcul et mise en forme de prévisions de ventes Planification/re-planification en continu de flux d approvisionnement, fabrication, distribution réalisation/exploitation d inventaires cycliques et permanents (voix, données, images) capture/exploitation de «sensor data» : GPS, RFID, voix,etc

15 Annexe 3 Cartographie fonctionnelle du S.I. de Renault

16 Les objets de gestion très nombreux dans les SI SupplyChain Unités consommateurs Unités Logistiques Produits/Services Flux Statuts Evènements Ressources Objets de coûts Work-center Client émetteur de la commande Client à facturer Client à livrer Dates (initiale, réactualisée, négociée, validée, ) Ordres Achats Ordres Fabrication

17 Les volumes de données augmentent exponentiellement Pour des raisons structurelles et réglementaires Mondialisation des échanges liés au développement des affaires Exigence des approches analytiques par les fonctions de BI et Marketing Complexification/désagrégation des chaînes de valeur (délocalisation, sous-traitance, copacking, customisation, etc ) Customisation/segmentation des services /logistiques Multiplication /diversification des flux de distribution (e-business, cross canal, formats PVT) Exigences/obligations de connaissance réglementaires, sanitaires et de gouvernance Approches de qualité, RSE, traçabilité, Pour des raisons conjoncturelles et technologiques Renouvellement des articles et des gammes (gestion du cycle de vie) Fractionnement des commandes/flux (cash management, flux tendus, réduction stocks) Multiplication des sources de données (données utilisateurs, réseaux sociaux, techniques de mobilité, RFID,.) Internet des Objets Données des systèmes d information d entreprise (ERP, APS, SCE, BI,

18 Quelques domaines Métier Supply Chain porteurs de BIG DATA Prévisions de vente et de demande ( calcul & analyse) Saisie unitaire par lecture des sorties caisse Nomenclatures et Gammes Planification, exécution et suivi des OA et des OF Supervision et déclaration de flux de production Optimisation /simulation de déploiement de stocks vs taux de service (DRP) Gestion des activités en entrepôts /plateformes (Warehouse Management System) Planification /exécution de flux de transport Réaction sur évènement sur les flux

19 BIG DATA et SupplyChain Limite entreprise Planification supply chain Planification supply chain Profils marchés Données Données Données Sourcing et gestion fournisseur Systèmes de coût Données APS DRP Achats transport MRP 2 Gestion des Pre Planification Prévisions order stocks de production Traçabilité Planification du trajet order Ordre achats Réception matières et composants Suivi et exécution de fabrication Système de pilotage d entreprise Picking et conditionnement Affectationa ux véhicules Order entry order Fabricat Mise à disposition matières / composants Stock Conditionnement Stock Stock Fabricat Expédition Système d information logistique

20 Domaines d application et data de la traçabilité Unité consommateur GTIN 13 Unité logistique Company Prefix CIP C Fichiers articles GTIN 13 / GTIN 14 C EAN 13 Messages EDI ITF 14 GS1 128 Tag RFID (00) Lecture en caisse Fichiers Fournisseurs/Clients Catalogues électroniques Lecture en entrepôt Gestion des réceptions, des stocks, des expéditions 20

21 Le GS1 128 : beaucoup d informationsen peu de place GS1-128 Start F1 AI D. variable F1 AI D. fixe Clef Stop Exemple: (10)AB123H23(01) Numéro de lot GTIN 00 numéro de palette n18 01 GTIN (code EAN) d'un article.... n14 02 GTIN (code EAN) de l'article contenu... n14 10 numéro de lot... an DLUO.... n6 17 DLC... n6 310x poids net en kilo... n6 37 quantité contenue n lieu de livraison final n13 91 à 99 informations internes.. an..30 GS1 France -SPILOG Standards et compétitivité des supply-chains 21

22 Étiquette logistique normalisée Partie transport Carrier (Transporteur) : Transport DUVAL St Brieuc Produit FRAIS FROM (Exp.) : : GS1 France 2 rue Maurice Hartmann Z.I. de la Grange 50 rue Nationale 92137Issy-les-Moulineaux LILLE FRANCE Depart. date : 21/05/2003 Delivery date : 22/05/2003 Observations : N d'ue/um : Poids brut (Kg) : Shipment (N expédition) : TO (Dest): Ste SUPEROUEST Route : FR Code de rouage Order Number (N de commande) : (403)621 PARTIE CLIENT SSCC : GTIN (EAN) : USE BY (D.L.C.) : Partie produit (01) (17) SSCC GS1 France -SPILOG Standards et compétitivité des (00) supply-chains 22

23 Les analyses de sorties de caisse et de ruptures en linéaire sont grosses consommatrices de données (exemple cosmétique) Analyse des ruptures -VPC + VPM, toutes filiales, 16 semaines En volume En marge Volumes Contribution S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 S13 S14 S15 S16 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 S13 S14 S15 S16 Période Période Capillaires Hygiène Maquillage Parfumage Soins du corps Soins du visage Solaires Divers Note : Ruptures produits finis, hors mini-produits et simplex Source A.T. Kearney : Logos 18/ 3526 / PJ / mm / 13

24 BigData : FLUX ENTRE 320 ET 450 CAMIONS sur entrepôt 3 camions 60 à 100 camions 30 à 40 camions 120 à 160 camions 6 camions 60 à 100 camions Parking Camions V6 Stockage Chargement Parking VL Palettisation Bascule Mélange V7, V4 Plâtrières V2, V5 DRD Bascule Cloisons Stockage Chargement Gardien 40 / 50 NAVETTES JOUR Chaîne Plaques V3 Nord DT Ensachage Bureaux Stockage Chargement Ensachage Stockage V4 Est Stockage Chargement Stockage Chargement Carreaux Plâtrière V8 Concassage Gypse Doublages Bureaux Stockage Chargement Recyclage Bascule Prémélange Plâtrières Stockage Chargement Gypse V2 50 hectares m² d entrepôts couverts 24

25 Exemple des flux de l industrie pharmaceutique Usine Dépositaire Usine Mise en place des technologies de marquage des boites Modification des conditionnements extérieurs Modification des unités logistique (carton) Centre de Distribution Mise en place des technologies de lecture et d identification des boites/unités logistique Modification des SI de gestion des entrepôts (WMS) Modification des éléments de livraison (BL ou message EDI Avis d expédition) Grossistes Mise en place des technologies de lecture et d identification des boites et unités logistiques Modification des SI de gestion des entrepôts (WMS),archivage des données Modification des éléments de livraison (BL ou message EDI Avis d expédition) pharmacie Système d information commercial de gestion des commandes (modification du code CIP) Patient Mise en place des technologies de lecture et d identification des boites Modification des SI de gestion des pharmacies Modification des interfaces de transmission Sésame vital

26 Imprimer, faxer, envoyer un message, tous les outils pour communiquer Des outils de navigation pour se déplacer plus vite dans l application Envoi par messagerie ou Des listes déroulantes, des cases à cocher, vous simplifie ntla saisie Messages workflow pour prévenir des incidents sur le flux Un système d'aide contextuel multimédia Des Onglets, des Boutons, une structuration claire et logique de l information L'assistant de saisie évite des erreurs à l'utilisateur Des zones librement paramétrables Productivité et ergonomie vont de pair...

27 4. Offer management Lead time supply reliability : is not in adequation with the safety stock level configuration Average lead time < of the parameter Average lead time +/- 10% of the parameter Average lead time > of the parameter Taille de lot exacte Taille de lot fixe Arrondi de taille de lot Lot périodique Taille de lot minimum Taille de lot maximum 1% 13% 3% 86% 2% 21% AA1 20% 72% 8% Taille de lot exacte Taille de lot fixe Arrondi de taille de lot Lot périodique Taille de lot minimum Taille de lot maximum Taille de lot exacte Taille de lot fixe Arrondi de taille de lot Lot périodique Taille de lot minimum Taille de lot maximum Taille de lot exacte Taille de lot fixe Arrondi de taille de lot Lot périodique Taille de lot minimum Taille de lot maximum 35% 13% 20% 52% 81% 13% 31% 10% 56% 7% 91% 9% 4% 74% 51% AA2 AA3 MOI 13% 34% 53% shortage risk Over-storage risk 39% 51% 10% 46% 47% 8% PMGI 27

28 ABC analysis 10 to20% of references make 80% of sales (CPP) A 80% of the sales value (CPP) 100% 90% 80% 70% 230 TIV B C 15% of the sales value (CPP) 5% of the sales value (CPP) 60% 50% 40% 30% 20% % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% TGC Number of articles references delivered in deliveries 10% 0% 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 55 NO of articles references delivered in 2002 TDH Number of articles references delivered in deliveries deliveries

29 Le monde de l information Client L information, un système vivant Une évolution dans le temps, des usages différents Forme Contenu Classement Droits Criticité Valeur Usages L information est un système vivant. La connaissance de l information est la première étape vers des projets de gestion d information.

30 L information Client c est compliqué. et donc doit être gérée. Hétérogénéité des Systèmes d Information Perte, complexification de l information Réduction des ressources (période de crise ) Loi/réglementation Organisation Gouvernance Freins au changement Exigences clients RSE Transparence Information Adéquation compétences/marché Cloisonnement de l information Moteurs du changement 30 La gestion de l information Client est un pilier de la performance, la compétitivité et la pérennité du Service Clients.

31 Qui connaît vraiment l ensemble des types de flux de demande Client? Commandes Clients (fermes) Reliquats sur commandes Clients (backlog) Options d achat (ou de commande)/réservations Re-complètement de stocks/réapprovisionnement sur GPA Appels sur Programmes (pluriannuels ou pluri-périodiques) Prévisions de Vente Besoins en Distribution Ordres de transfert/fabrication internes Retours/Reprises de produits Besoins en composants et sous-ensembles Echantillons - Essais Produits et expérimentation

32 Et donc disposer de systèmes d information ayant un ensemble de fonctionnalité nouvelles dans la connaissance Clients Fournisseurs Exploiter les données Clients & Prestataires Stocker les données Données Amont Échanger Générer les liens Échanger Données Avales Identifier Connaître le flux Marquer

33 L analyse des commandes fermes et des prévisions montre une tendance à sous-estimer les forecasts court terme (budget?) 100% 90% 80% 70% Firm demand without forecasts Firm demand < forecasts over stock risk 60% 50% 40% Forecasts reliable at +/- 10% 30% 20% 10% 0% Firm demand > forecasts Forecasts without firm demand shortage risk TDH TGC TIV Total

34 Connaissance Clients avec des données en non qualité Données non mises à jour Données manquantes Dispositif de collecte incomplet Absence référentiel unique/partagé Données non contrôlées/ qualité Motivation insuffisante Commerciaux Syst d information trop «permissif» Pas stratégie collecte vs enjeux Absence réflexion s/besoins infos clés Investissements collecte insuffisants Multiplicité des acteurs concernés 82% 64% 55% 55% 45% 45% 45% 35% 27% 25% 18% La non qualité des données Clients peut gravement dégrader la conception/optimisation du fonctionnement des Chaîne Service Clients

35 BigData et RFID chez WALMART Toute la logistique de WALMART est passée sous RFID ( fournisseurs) Aucun scan manuel dans l ensemble des flux Bénéfices de la RFID : productivité et vitesse des flux, suivi automatisé des stocks, fiabilité des inventaires (temps réel), gestion optimisée des stocks Alimentent et exploitent les échanges et EDI et le réseau «RETAIL LINK» de remontées des ventes et de CPFR/GPA Service accessible par un site Internet sécurisé (password unique) qui permet de : Connaître les ventes en sortie de caisse u niveau le plus fin Suivre et réagir sur les commandes d approvisionnement Connaître le taux de retour Opérer de la gestion partagée des approvisionnements Recherche de systèmes d information en support du cross -canal et du e-business

36 Mais les priorités du management sont focalisées sur Réduction des coûts de fonctionnement et d investissements des SI Extension/adjonction de modules décisionnels sur les ERP ( APS, SCEM, SCE,BI) Recherche de processus et systèmes de collaboration/mutualisation ( GPA, CPFR, consolidation du transport, ) Développement des SI adaptés aux approches Lean et Planification Avancée Harmonisation/alignement des systèmes d information dans les grandes entreprises Recherche de systèmes d information en support du cross -canal et du e-business

37 Last but not least..l adhésion/compétences des hommes Les Hommes sont sous pression fonctionnellement et techniquement 85% des cadres ont été obligés de réaliser des gains d efficacité en Europe ( LAWSON 2010) 76% ont assurer avoir fortement réduit les stocks 60% ont assurer avoir réduit les délais 37% ont indiqué que cette réduction était la pus grosse difficulté dans leur chaîne 53% des personnes se sont déclarées «circonspectes» Les secteurs de la Production/Logistique/MRO sont sous sensibilisés et staffés sur les compétences d analyste de données et de datamining Sur ces sujets les Français sont plus à distance des nations leader Les entreprises ne pourront être agiles que si elles sauront «négocier» autour des savoir-faire des Big Data

38 CONCLUSION Créer et/ou développer de l agilité n est pas une sinécure Tous les 18 mois le volume de données que doit traiter une entreprise double.et pendant ce temps sa capacité à les traiter n augmente que de 3% ( PfrsG DAY et D REIBSTIEN /WHARTON SCHOOL) Hommes et Entreprises sont des entités gravitationnelles et inertielles par nature, devenues peu agiles par construction Hors de quelques secteurs/entreprises «pilotes» le phénomène du big data n est pas encore rentré dans l univers des opérations logistiques/scm et donc l équation rapidité + facilité dans l exécution des mouvements internes et externes ne peut que se traiter qu avec.mémoire collective et organisée..donc par l organisation et l exploitation de séries de bigdata et par un retour à une revitalisation des Métiers

39 Questions? Jean-Luc LEBASCLE ASLOG Tel

40 BACK UP SLIDES

41 Piste n 1 : segmenter en ABC Clients et offres de supply différenciées Un objectif de segmentation Des critères de segmentation Des définitions de segments Un mode de rapprochement Différencier le traitement commercial des clients pour redresser les résultats Observables, mesurables, sur la base de données «primaires»: les résultats qualitatifs et quantitatifs de l activité commerciale par client (base client) Telles qu à chaque segment correspond une politique commerciale adaptée Entre les variables de segmentation et les segments définis, permettant d attribuer chaque client à un segment (et donc de l assujettir au traitement commercial adapté)

42 Classification ABC Matrice de politique commerciale Gestion commerciale Service d'assurance Qualité Logistique / Gestion des commandes Clients à contribution importante et à forte croissance A Objectifs de croissance majeurs, feuille de route clairement identifiée Réponse en fonction des attentes des clients (si sensées), et respect des formats spécifiques / sur-mesure Délai d'expédition : 10 ou 15 jours ouvrés Clients rentables à potentiel significatif B Objectifs de croissance majeurs, Réponse en fonction des attentes des Délai d'expédition : clients (si sensées), et respect des feuille de route clairement identifiée 15 jours standard formats spécifiques / sur-mesure Petits clients à rentabilité acceptable C Objectif pour l'an prochain : marge de 55 % minimum. Réponse par document standard dans les délais standard Délai d'expédition : 20 jours ouvrés standard Ckients non rentables à déplacer en C ou à éliminer D Augmentation de prix immediate pour atteindre 55 % de marge commerciale Réponse par document standard dans les délais standard Délai d'expédition : 20 jours ouvrés standard si produit en stock

43 Classification ABC Sélection des critères Etape 1 CA actuel (KEuros) x Croissance du volume d affaire (3 ans) Etape 2 Correction basée sur la marge commerciale (MC) actuelle Un degré de plus si MC sup. ou égale à 55 % Un degré de moins si 35 % < MC < 45 % Deux degrés de moins si MC < 35 % Croissance Moyenne sur 3 ans ) / CA 0 à 99 Keuros 100 à 299 Keuros 300 à 999 Keuros > 1000 Keuros >100% A A A A 10% to 100% B B A A 0 to 10 % C B B A < 0 % D C B B

44 Classification ABC Statistiques sur les Segments Segment Nombre de clients CA Segment (Keuros) Proportion de l'activité (%) Croissance moyenne sur 3 ans Marge moyenne (%) A ,7% 42,6 53,1 B ,6% 11,3 48,2 C ,5% 12,3 34,8 D ,1% Total

45 Des Supply Chain à qualifier et différencier Segmentation Client exemple industrie du packaging Nom Segment Caractéristiques Service Requirement Clients Enjeux CA & Parts Marché CroissanceCA du segment Profitabilit é du Segment Grandes marques Contrats formels Prévisions demande >6 semaines changements de conception planifiés Moins de SKUs Indicateur: <50% marques privées Indicateur: packag dépensé > 2m Indicateur : achats centralisés Indicator : organized supply chain Gestion rentabilité OTIF fiabilité Temps cycle courts sur prototypes et échantillons Accepte fourniture multi-usines (avec certification) Danone Nestle Muller Yoplait Campina Arla 197M 37% 1% -/+ Labels privés Contrats informels Manques de prévisions demande Changements design sans préavis Nombreux SKUs Indicateur: >50% marques privées Indicateur: packaging dépensés > 2m OTIF Flexibilité Fiabilité Temps cycle courts (sur nouveaux designs) transparence sur statuts commandes Uniq Senoble Nordmilsch Humana Ehrman Frischili Zott Novandie 122M 58% 3% ++ Export ou PME Contrats informels Manque prévisions demande Peu de SKUs Les clients Export achètent produits de spécialités Indicateur : packaging dépensé < 2m OTIF Gestion rentabilité Besoin de fiabilité Prefere fourniture depuis 1 usine Accepte temps de cycle longs Dairy Crest Trefle Soumann Parmalat Triballat Valio Tine 128M 40% 5% ++ Note: Profit: - = unprofitable, + = slightly profitable, ++ = profitable

46 Domaines d application Unité consommateur GTIN 13 Unité logistique Company Prefix CIP C Fichiers articles GTIN 13 / GTIN 14 C EAN 13 Messages EDI ITF 14 GS1 128 Tag RFID (00) Lecture en caisse Fichiers Fournisseurs/Clients Catalogues électroniques Lecture en entrepôt Gestion des réceptions, des stocks, des expéditions 46

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