L excellence opérationnelle grâce à l analyse prédictive

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1 IBM Software Business Analytics Solutions SPSS pour l analyse opérationnelle prédictive L excellence opérationnelle grâce à l analyse prédictive

2 2 L excellence opérationnelle grâce à l analyse prédictive Sommaire 2 Introduction 4 La nécessité d opérations plus intelligentes 5 Le cycle de valeur opérationnelle 6 Une compréhension et un contrôle accrus de vos opérations via l analyse prédictive 12 La mesure suivante la plus adaptée 13 L excellence opérationnelle en quatre étapes 14 Solutions IBM SPSS : obtention d informations exploitables 14 Conclusion 15 À propos d IBM Business Analytics Introduction Imaginez une planète plus intelligente sur laquelle les entreprises peuvent rationaliser de façon rentable leurs processus opérationnels pour satisfaire les demandes en constante évolution des clients. Imaginez que vous pouvez non seulement optimiser vos canaux de production et de distribution, mais aussi être sûr que vous embauchez et conservez les employés adéquats, qui créent le produit ou le service voulu et le mettent à disposition au bon moment. Imaginez quel serait l impact du fait que vos processus puissent résister à des pressions à court terme ou à des changements inattendus sur le marché, plutôt que d être rigides et de reposer sur une planification à long terme. Imaginez que vos processus opérationnels soient une source majeure de la compétitivité de votre entreprise. 74 % des entreprises les plus performantes, classées par l Aberdeen Group, ont indiqué que leur principale action stratégique était d «améliorer l efficience des opérations de fabrication.» 1 En 2010, Toyota Motor Corp. a versé près de 4,2 milliards de dollars pour les recours en garantie. 2 Les dépenses liées à la garantie peuvent sensiblement varier de 5 à 7 % du revenu des produits pour les grandes entreprises. 3 Les marges sur les ventes chez les détaillants peuvent baisser de 5 à 15 % à cause de mauvais processus de planification des assortiments. 4 Pour chaque dollar collecté au titre de la prime, les assureurs dépensent 13 cents pour les demandes et 61 cents pour les versements liés aux demandes. 5 Le coût des versements et des dépenses liés aux demandes est la plus importante catégorie de dépense pour un assureur en biens ou en risques divers, constituant souvent jusqu à 80 % des revenus liés aux primes. 6 Le roulement du personnel coûte aux entreprises entre 25 % et 250 % du salaire annuel de l employé sur le départ. Les emplois peu qualifiés se situent à l extrémité la plus basse de la fourchette des coûts, les cadres, directeurs et commerciaux se situant à l autre extrémité. 7

3 Business Analytics 3 En raison d avancées relativement abordables en matière de technologie, du système RFID, aux capteurs en passant par les média sociaux, nous disposons de modes inédits de collecte, de stockage et d analyse d informations. Nous sommes plus interconnectés, instrumentés et intelligents que jamais dans notre histoire et cette planète plus intelligence fournit de nouvelles opportunités opérationnelles aux entreprises. Les entreprises ne pourront tirer parti de ces opportunités que si elles peuvent gérer la complexité accrue de leur environnement. 8 De nouvelles opportunités émergent sur des marchés en développement rapide ; en outre, de nouveaux segments de clients se différencient sur les marchés matures. A la pression ambiante vient s ajouter une fragmentation rapide. Si nous n avons qu une seule planète, elle est constituée de marchés distincts, de catégories de produits et de services qui prolifèrent et de segments de clients individualisés. Les entreprises non préparées à agir immédiatement pour tirer parti de ces nouvelles opportunités risquent de les voir disparaître quasiment aussi vite qu elles auront émergé. Si une complexité accrue peut sembler constituer une menace au premier abord, il est fondamental de recadrer cette réaction spontanée. Les PDG qui réussissent effectuent une refonte de leurs entreprises de sorte qu elles soient plus rapides, souples et capables d utiliser la complexité à leur avantage. Comment une entreprise peut-elle trouver un équilibre entre un marché rapidement évolutif et ses capacités internes? «Quand les choses semblent très simples, vous devez rechercher un avantage concurrentiel. Quand les choses sont complexes, vous les simplifiez pour l obtenir.» Graeme Liebelt, DG et PDG, Orica Limited L ère du travail plus intelligent est arrivée et la clé de cet équilibre repose sur l habileté ou l agilité opérationnelle, qui est cruciale pour assurer une excellence opérationnelle. Votre entreprise doit réagir plus rapidement en effectuant des changements plus vite et faire en sorte que ses processus opérationnels restent souples tout en s assurant qu ils restent efficients et rentables. Une entreprise ayant atteint l excellence opérationnelle s assure que tout le personnel, les actifs et les processus internes sont alignés et optimisés pour fournir le produit ou le service exact répondant aux besoins des clients. Une entreprise agile modifie aussi ses opérations de façon proactive pour s assurer que les problèmes opérationnels potentiels sont évités et que les besoins des clients futurs sont satisfaits. L objectif de l habileté opérationnelle est non seulement de satisfaire les besoins de vos clients, mais aussi de l utiliser comme un avantage concurrentiel. Mais par où commencer?

4 4 L excellence opérationnelle grâce à l analyse prédictive Dans ce livre blanc, nous allons nous axer sur la façon d accroître l agilité opérationnelle via la technologie d analyse prédictive et vous indiquer les différentes étapes à suivre pour ce faire. Nous fournirons aussi des exemples sur la façon dont les entreprises leaders appliquent les solutions d analyse prédictive IBM SPSS pour : Gérer leurs actifs physiques et virtuels. Assurer la maintenance de leur infrastructure et de leurs biens d équipement. Optimiser l efficience de leur personnel, processus et actifs. Certaines solutions spécifiques incluent par exemple le traitement des demandes dans les assurances, la prévision de la demande dans le secteur de l énergie et des services publics, l optimisation des produits dans l automobile et l amélioration de la qualité dans le consulting. L utilisation des solutions IBM SPSS pour l analyse opérationnelle prédictive permet aux entreprises d augmenter leur efficience et leur productivité, de réduire les coûts, d accroître la rentabilité et la satisfaction des clients et de devenir plus compétitives. La nécessité d opérations plus intelligentes Selon une enquête d IBM auprès de 400 responsables de chaîne d approvisionnement dans plus de 25 pays et 29 secteurs, 10 les cinq principaux défis qu ils doivent relever sont le contrôle des coûts, le risque, la globalisation, la connaissance approfondie du client et la visibilité. Plus de 70 % des responsables ont indiqué que ce dernier était le plus difficile. Ils ne disposent pas du niveau approprié d informations sur ce qui se passe au sein des opérations sur le terrain ou sur le site de production en temps réel et ce manque d éclairage freine leur capacité à prendre les bonnes décisions au bon moment. Pour accroître cette visibilité, les opérations doivent être plus intelligentes et exploiter efficacement toutes les informations disponibles pour prendre les bonnes décisions au point d impact. La nécessité de décisions plus intelligentes au niveau des opérations est encore plus évidente de nos jours. Selon une enquête internationale de McKinsey, 11 presque 75 % des responsables interrogés ont indiqué que la réduction des coûts métier affecte d abord les opérations. Les services afférents se débattent donc pour en faire plus avec moins et cela a fort peu de chances de changer dans un proche avenir. Pour retenir les clients, les entreprises doivent devenir plus intelligentes dans leurs opérations. Un grand nombre d entre elles se tournent vers l analyse prédictive pour évaluer leurs mécanismes internes et adapter les opérations. L analyse prédictive leur permet de trouver le juste équilibre entre coût, vitesse, souplesse et qualité opérationnels. Selon l étude internationale sur la chaîne d approvisionnement indiquée plus haut, 48 % des entreprises fabricants des produits indiquent que l amélioration de la qualité est un défi clé. Pour la plupart, équilibrer les leviers opérationnels revient à tout mener de front : le coût des produits et services doit être le plus bas possible, alors que la qualité doit rester élevée et les produits et services doivent être commercialisés rapidement. Et, bien évidemment, vos opérations doivent être suffisamment souples pour modifier si besoin le produit ou le service. Pour que les décisionnaires s assurent que l entreprise satisfait les souhaits et besoins toujours changeants des clients, cet équilibre doit être optimisé en temps réel en utilisant toutes les informations disponibles. Il s agit non seulement de comprendre ce qui s est passé auparavant, mais d être capable d anticiper ce qui peut se passer à l avenir, afin de modifier les opérations en conséquence. L analyse prédictive peut optimiser l efficience, la productivité et les bénéfices de façon significative. Elle permet d accéder en temps réel à des éclairages prédictifs reposant sur des faits, en fonction des besoins spécifiques de votre entreprise.

5 Business Analytics 5 Le cycle de valeur opérationnelle L environnement dynamique actuel nécessite une approche systématique de la gestion des vos opérations. En utilisant l analyse prédictive tout au long de votre cycle de prise de décision, vous pouvez affiner continuellement les décisions que vous prenez et les stratégies que vous utilisez pour prendre des décisions reposant sur des informations éclairées. Planification Développement Faire appel à davantage d intelligence signifie se détacher d une approche étendue de planification à long terme afin de devenir plus agile dans votre capacité à répondre à chaque client : il s agit de l excellence opérationnelle. L agilité permet à une entreprise de devenir excellente opérationnellement en s axant sur les complexités auxquelles elle est confrontée au quotidien. Support Distribution La Figure 1 représente le cycle de vie des interactions d un produit ou d un service avec l entreprise. La progression est naturelle. Par exemple, si votre société est axée sur les produits, vous pouvez prévoir de créer un produit et d acheter des matières premières. Ces dernières sont alors combinées avec d autres matériaux ou assemblées avec d autres pièces pour créer un produit. Le produit est alors distribué à vos clients. Ceux-ci bénéficient alors d assistance pour son achat et son utilisation. Si, par exemple, vous êtes un cabinet-conseil, le «produit» est un employé qui est embauché, formé et envoyé sur le terrain pour fournir un support supplémentaire. Figure 1 : Le cycle de valeur opérationnelle. Au fur et à mesure que le produit ou le service évolue dans le cycle, sa valeur augmente à chaque point. Toutefois, une perte de valeur peut se produire en tout point, si un produit est jeté en raison de problèmes de qualité, renvoyé du terrain ou modifié et remplacé au sein des stocks existants. Cela risque d entraîner des pertes financières ou la nécessité de fonds supplémentaires pour réintroduire la pièce ou le service spécifique dans le cycle de valeur. Pour qu une entreprise fasse des bénéfices, son équipe chargée des opérations doit comprendre comment atténuer ces pertes dès que cela est possible.

6 6 L excellence opérationnelle grâce à l analyse prédictive Excellence opérationnelle : l efficacité est l affaire de tous L excellence opérationnelle signifie que chaque produit ou service à chaque étape de son cycle de valeur accroisse sa valeur de façon optimale pour l entreprise. Les processus métier et les points d interaction sont suffisamment souples pour prendre en compte les influences uniques du comportement des clients. Les opérations doivent s assurer que vos employés et processus sont suffisamment efficaces pour être modifiés en temps réel afin d optimiser les résultats, mais aussi les bénéfices. Ci-dessous figure la relation entre le produit et les diverses fonctions métier au sein d une entreprise. La gestion du cycle de vie des produits, la gestion des actifs, des stocks, des services et la prévision sont toutes des fonctions qui interagissent avec quasiment toute partie de l entreprise, de la recherche au développement et des finances aux ventes. Chaque service joue un rôle dans l atteinte de l excellence opérationnelle. L analyse prédictive s adapte à tous les aspects du cycle de valeur opérationnelle. Comme vous pouvez le constater, le cycle est continu : lorsque vous obtenez de nouvelles données ou commentaires de clients, vous les analysez et en tirez des éclairages. Ces derniers vous permettent alors d améliorer vos politiques et paramètres concernant la planification, le développement, la distribution et le support ; votre entreprise peut ainsi constamment améliorer ses opérations. Planification Gestion du cycle de vie des produits Développement Gestion des actifs Une compréhension et un contrôle accrus de vos opérations via l analyse prédictive L analyse prédictive permet aux entreprises de réduire les coûts de leurs opérations et de s assurer que celles-ci sont rationalisées et efficaces. Avec les solutions IBM SPSS pour l analyse opérationnelle prédictive, votre entreprise peut mieux : Support Gestion des services Distribution Gestion des stocks Figure 2 : L excellence opérationnelle est un effort organisationnel. Gérer ses actifs physiques et virtuels, de l identification des inventaires physiques adéquats au stock des chaînes d approvisionnement multiniveau jusqu à l évaluation de nombre de composants à acheter pour supporter les installations de production. Assurer la maintenance de l infrastructure physique et des biens d équipement ; définition de calendriers de maintenance optimaux pour réduire les temps d indisponibilité et recevoir des alertes concernant toute défaillance imminente. Optimiser le capital ; assurez-vous que vous affectez les personnes et les fonds de la façon la plus efficace dans le contexte de vos processus métier.

7 Business Analytics 7 Maîtriser l analyse prédictive est un long processus qui débute par l utilisation des informations dont vous disposez pour en tirer des éclairages et se poursuit via la détermination de l action suivante la plus appropriée pour une situation ou un décisionnaire particulier. L analyse prédictive permet aux entreprises d analyser leurs données historiques et actuelles pour déterminer les résultats futurs probables. Disposer des réponses par avance permet de décider des mesures à prendre et du moment auquel le faire, afin de pouvoir procéder à la planification et l implémentation. Sans l analyse, l entreprise ne réagit que lorsqu un problème a été identifié et a généralement déjà causé des dommages. Cela peut entraîner des pertes de revenu, de part de marché, une crédibilité moindre auprès de vos employés et clients, et même la faillite. Une approche proactive del excellence opérationnelle commence par l analyse de toutes les informations collectées par les entreprises. Dans le cadre de l utilisation des solutions d analyse prédictive IBM SPSS, ces informations peuvent être dans des formats structurés, comme des informations sur les stocks, sur la ligne de production et sur les finances, comme dans des formats non structurés, tels que des journaux de maintenance et de production, du contenu de média sociaux et des enquêtes sur les employés. L analyse prédictive intègre des données issues de diverses sources et utilise des techniques d exploration de données sophistiquées pour déterminer des schémas en leur sein. Les règles métier, spécifiques à votre entreprise, peuvent aussi être incluses pour optimiser les résultats des modèles prédictifs. Les résultats sont des probabilités données. Les décisions peuvent être affectées aux résultats et déployées dans l entreprise via la messagerie, des tableaux de bord, des fiches de score ou des rapports. Une fois la décision prise, une réponse à celle-ci apparaît, ce qui constitue un autre point de données. Au fur et à mesure de la mise à jour des données, les modèles prédictifs sont affinés, fournissant des processus, résultats et décisions améliorés. Les solutions IBM SPSS pour l analyse opérationnelle prédictive peuvent améliorer les opérations dans quasiment tout secteur d activité, de la fabrication aux banques, du détail à la santé. Elles sont aussi bien adaptées aux PME qu aux multinationales. Voici certains des domaines dans lesquels l analyse opérationnelle prédictive s est montrée particulièrement efficace. Traitement des demandes efficace et précis Infinity Property & Casualty Insurance voulait améliorer et automatiser son processus d identification des demandes frauduleuses, à la fois pour mieux utiliser son personnel d investigation, mais aussi pour payer les demandes légitimes plus rapidement. La compagnie voulait aussi remanier son processus de subrogation externalisé, qui était coûteux, très personnalisé, trop dépendant du jugement humain et qui générait des taux de restitution faibles. Infinity Property & Casualty a implémenté les solutions d analyse prédictive IBM SPSS et en a immédiatement tiré profit en termes de réduction des paiements des demandes d indemnisation et d amélioration du service client. «Je cherchais un produit pour l entreprise que nous pourrions utiliser pour diverses analyses prédictives. Au départ, je voulais accélérer le règlement des demandes ne contenant pas d éléments frauduleux. La solution IBM SPSS se détachait nettement des autres car elle répondait à toutes nos exigences» déclare Dibble, vice-président sénior des opérations concernant les demandes d indemnisation. Une analyse des données et un flux de travail automatisés identifient les demandes les plus susceptibles d être frauduleuses et accélèrent le règlement des demandes légitimes, ce qui améliore la satisfaction et la fidélité des clients tout en réduisant les frais de recouvrement de tiers.

8 8 L excellence opérationnelle grâce à l analyse prédictive «Avec l analyse prédictive, nous avons pu supprimer une source de perte régulière d argent.» Bill Dibble, Vice-président sénior des opérations concernant les demandes d indemnisation, Infinity Property & Casualty Insurance Depuis qu elle utilise la solution IBM SPSS, la société a reçu un retour de 400 % sur son investissement issu de l implémentation du processus de traitement des demandes et une augmentation de 12 millions de $ en recouvrements par subrogation. Infinity a aussi gagné en précision en matière d identification des demandes frauduleuses, qui est passée de 50 % à 88 %, son résultat net ayant augmenté d 1 million de $ grâce à l élimination d environ $ par mois de frais de recouvrement de tiers. La durée du circuit de transmission de ces demandes à l unité d investigation spéciale d Infinity est passée de jours à 1-3 jour(s). Prévision et planification de la demande Les solutions d analyse prédictive IBM SPSS ont permis à des entreprises du secteur de l énergie et des services publics d optimiser leurs opérations pour un grand nombre de domaines fonctionnels, offrant des avantages importants en matière de gestion des pertes de revenus, de gestion de la charge, des pannes, des actifs, des risques et de l énergie. Grâce aux fonctionnalités avancées de l analyse prédictive, ces entreprises peuvent prévoir la demande en énergie à venir, optimiser les programmes de détermination des taux et des prix, mieux planifier les achats d énergie, anticiper la disponibilité de surplus d énergie et évaluer la probabilité et l emplacement des pannes d électricité. Outre ces avantages opérationnels, l analyse prédictive fournit aussi des informations exploitables sur l évolution de la demande, des préférences et des comportement des consommateurs d énergie. Par exemple, CIPCO, le plus important fournisseur coopératif d énergie de l Iowa voulait dépasser les limites de sa solution Microsoft Excel pour analyser un vaste éventail de problèmes. En implémentant la technologie IBM SPSS, CIPCO peut désormais surveiller et analyser en continu l état de sa grille énergétique pour optimiser les prix, étendre les ressources en personnel et prendre des décisions d investissement mieux informées. La technologie IBM SPSS a amélioré la rentabilité de CIPCO, a permis la prise de meilleures décisions concernant l achat d énergie et a fourni une vue facile à comprendre des données de tarification dynamique pour une meilleure réussite de l entreprise. Selon Lisa Sell, chargée de la planification de l énergie de CIPCO, «Si nous avions continué à utiliser Excel, nous serions paralysés par des énormes volumes de données. La solution IBM SPSS nous permet d effectuer un suivi global en toute souplesse, avec très peu de manipulations manuelles.»

9 Business Analytics 9 Amélioration de la qualité des produits et des services Constructeur automobile haut de gamme, le groupe BMW table sur ses concepts innovants et originaux et sa qualité pour attirer les clients. Il est donc essentiel pour lui d évaluer continuellement ses produits et ses services et de tenir compte des avis et opinions des clients. Les processus de qualité et de conception de produits précédents pour collecter les données étaient fragmentés ; les décisionnaires ne parvenaient donc pas à obtenir une vue intégrée des données. Depuis qu il utilise le logiciel d analyse prédictive IBM SPSS, le groupe BMW peut mieux gérer et analyser efficacement de grandes quantités de données, notamment des données sur les véhicules et les réparations, les erreurs liés aux véhicules, les commentaires des concessionnaires, etc. Il peut donc identifier les relations entre les données sur les produits et les processus et leurs conséquences sur la qualité.grâce aux solutions IBM SPSS, les données ne sont plus considérées isolément mais sont combinées, ce qui permet d obtenir des perspectives entièrement nouvelles. Les résultats des analyses sont immédiatement réintégrés dans les processus de travail de BMW et diffusés auprès d un large cercle d utilisateurs. L entreprise peut ainsi réduire les taux d erreur et faire des économies en temps réel. «En général, il s agit d avoir différents processus plus transparents. Le succès peut alors être mesuré chaque fois que des données sont générées. L objectif à long terme est d améliorer les performances de BMW dans tous les domaines et de consolider davantage sa réussite,» explique Michael Unger, chargé des grands comptes, division Analyse Prédictive chez IBM SPSS en Allemagne. Révision et traitement de documents électroniques Des cabinets d avocats et leurs clients avaient besoin d une façon plus efficace de réviser des volumes massifs de documents électroniques générés durant la phase de découverte d un procès civil, afin de réduire le coût total du litige. CAAS LLC, une société située à New York et à Washington D.C. qui fournit des solutions technologiques et des services de conseil aux cabinets d avocats, aux organismes chargés du contrôle de l application des lois et à d autres clients a relevé ce défi. CAAS a combiné l analyse prédictive et textuelle d IBM SPSS avec l expertise de domaine et les meilleures pratiques du secteur pour créer une solution permettant aux avocats de passer en revue des millions de documents en quelques minutes, d identifier les doubles et de réduire de façon importante le coût de la reconnaissance électronique. Au lieu d examiner des milliers de documents dans un ordre quelconque, les cabinets d avocats font appel à des outils d analyse textuelle sophistiqués pour regrouper rapidement les documents quasi identiques, ce qui permet aux avocats de les passer en revue beaucoup plus vite pour un coût beaucoup plus faible. Les coûts de reconnaissance électronique s en sont trouvés réduits de 30 à 70 %. «Avec l analyse prédictive IBM SPSS, nous réduisons un grand nombre de nos coûts, nous gagnons en précision et la durée des passages en revue est réduite. Il s agit d une application maison,» précise Gerard J. Britton, Directeur des services d investigation et de conformité chez CAAS LLC. Grâce à cette amélioration continue des produits et des services, BMW accroît la satisfaction des clients et conforte sa position d acteur majeur sur son marché.

10 10 L excellence opérationnelle grâce à l analyse prédictive Recherche sur les clients Prévisions sur les fonds de roulement Prévisions sur les coûts Planification sur les marchandises Gestion de la dette Planification Planification des produits finis Analyse des garanties Gestion du cycle de vie des produits Contrôle qualité Optimisation R&D Développement Contrôle de processus Performances des employés Gestion des actifs Maintenance de l équipement Surveillance des conditions Planification de l énergie Planification de la capacité Support Gestion des retours Optimisation du centre d appels Gestion des services Planification des assortiments Distribution Planification des stocks Allocation d inventaire Traitement des demandes Logistique intelligente Décomposition saisonnière Gestion des stocks Figure 3 : Vous pouvez utiliser les solutions IBM SPSS pour l analyse opérationnelle prédictive pour améliorer les opérations dans plusieurs domaines. Applications supplémentaires Comme le montre la Figure 3, il existe de nombreuses solutions prédictives pour satisfaire vos besoins opérationnels, quel que soit votre domaine fonctionnel. Voici des exemples supplémentaires de ces solutions : Performances des employés Au fur et à mesure que le personnel prend de l âge, un grand nombre d entreprises peuvent s apercevoir que les compétences de certains employés diminuent. Les employeurs peuvent utiliser les solutions d analyse prédictive IBM SPSS pour analyser les données dont ils disposent déjà sur leurs employés et identifier les employés à forte valeur risquant de partir.

11 Business Analytics 11 En analysant des données structurées et textuelles comme des fiches de travail, des données démographiques et d autres informations, les employeurs peuvent développer un modèle prédictif sur les départs des employés, identifiant ceux risquant le plus de partir. De plus, les solutions d analyse prédictive IBM SPSS permettant aussi aux employeurs de déterminer des actions spécifiques pouvant être effectuées pour convaincre les employés de rester dans l entreprise. Maintenance prédictive Un grand nombre de constructeurs automobiles subissent des coûts élevés associés à des temps d indisponibilité en raison de la maintenance de machines non planifiée, pouvant conduire à des commandes non réalisées et à des pertes de rentabilité. En faisant appel aux solutions IBM SPSS pour l analyse opérationnelle prédictive afin d examiner les données concernant les réparations, l utilisation et les temps d indisponibilité, votre entreprise peut prévoir avec un grand degré de précision quelles machines sont les plus susceptibles de tomber en panne ou de nécessiter une maintenance. Grâce à cette analyse, vous pouvez prévoir la maintenance ou les réparations avant qu une panne ne se produise, ce qui vous permettra au final de faire des économies en maintenant un niveau de production stable. Planification des assortiments Pour que les consommateurs aient le plus de chances possibles de trouver le produit voulu quand ils en ont besoin, les détaillants doivent analyser des millions de points de données et partager des informations consolidées tout au long de leurs chaînes d approvisionnement. Un détaillant en pièces automobiles majeur a fait appel au logiciel d analyse prédictive IBM SPSS pour combiner les meilleures règles de planification de ses chefs de produits avec la précision prévisionnelle que seule la modélisation statistique peut fournir. Il crée désormais des prévisions de ventes pour chacun de ses produits et peut optimiser l assortiment de ses produits au niveau de tous ses magasins. Le taux de précision du placement des produits est passé de 40 à 70 % grâce à une plus grande précision de la chaîne d approvisionnement, parallèlement à une baisse importante des coûts d inventaire. Recherche sur les clients L organisme à but non lucratif FDB avait besoin d analyser et de catégoriser des volumes massifs de données non structurées issues de son enquête en cours sur les schémas de consommation alimentaire des danois, comptant déjà des informations sur repas d un échantillon représentatif de la population. Grâce à l analyse textuelle et prédictive IBM SPSS, l entreprise a pu catégoriser et analyser rapidement les réponses à l enquête en ligne de consommateurs par an, sans avoir à les lire en détail. Les réponses à l enquête mettent en relation le comportement de consommation et les données sur les habitudes d achat, créant de nouvelles connaissances et opportunités commerciales.

12 12 L excellence opérationnelle grâce à l analyse prédictive La mesure suivante la plus adaptée Les exemples précédents montrent que les entreprises de tous types s appuient sur l analyse prédictive qu elles considèrent comme une technologie efficace. Même si son utilisation et son adoption varient du niveau de l entreprise à celui des services, ceux qui se dirigent vers une approche cohérente et contrôlée de la gestion des opérations bénéficient d un retour sur investissements et d avantages importants. Les entreprises adoptent généralement l une des deux approches de l adoption et de l utilisation de l analyse prédictive. Fournir des informations aux décisionnaires constitue la principale priorité de nombreuses entreprises et dans de tels cas, les techniques d analyse avancée permettent de définir clairement ce qui se passe et pourquoi. D autres entreprises veulent aller au-delà des informations pour identifier réellement la mesure la plus adaptée à prendre dans un processus critique, comme déterminer si un employé doit être incité à rester, si une demande d indemnisation doit être envoyée à l unité d investigation spéciale ou à quel prix estimer l énergie à un moment donné. Notre expérience montre que les entreprises gagnent progressivement en maturité au niveau de l analyse. Certaines disposent déjà d un type de technologies de reporting ou d analyse, mais se rendent compte qu elles ne permettent pas de relever correctement les défis métier critiques. Cette prise de conscience incite l entreprise à évoluer vers une plus grande maturité analytique par le biais de l analyse prédictive qui améliore ses capacités de prise de décision. Les entreprises qui franchissent ce pas peuvent se différencier en améliorant les processus et en gérant proactivement leur connaissance des défis opérationnels et leur réponse à ceux-ci. Nous pouvons décrire ces entreprises comme étant des «maîtres», à savoir qu elles font appel à l analyse prédictive de façon sophistiquée et innovante pour se protéger des erreurs majeures et qu elles utilisent leurs données de façon optimale dans leur prise de décisions. Les entreprises les plus évoluées, comme Infinity Property and Casualty Corporation et CIPCO, pratiquent la prise de décision basée sur les informations pour atteindre l excellence opérationnelle. Les décisions sont prises en temps réel en fonction des données disponibles : quelle est la mesure suivante la plus adéquate selon les informations dont je dispose? Comment dois-je allouer mes ressources? Et comment puis-je automatiser le processus de prise de décision afin qu il ait lieu au point d interaction? Les entreprises à ce niveau utilisent leurs connaissances des événements passés pour prévoir ce qui risque de se produire dans le futur et appliquent ces informations pour créer des stratégies leur permettant d optimiser leurs processus et de répondre en temps réel de façon appropriée. L adoption de l analyse prédictive pour l analyse opérationnelle peut aussi permettre à votre entreprise de réussir avec d autres stratégies critiques souvent liées, comme la connaissance approfondie du client, la gestion des menaces et des risques. Par exemple, quand Infinity Property & Casualty a déployé une analyse prédictive pour gagner en précision au niveau du traitement des demandes, elle a aussi bénéficié d une augmentation importante de la satisfaction des clients. Le traitement des demandes dans son ensemble étant plus efficace, les demandes légitimes soumises par des souscripteurs à faible risque pouvaient être traitées et réglées rapidement, les demandes suspectes étant marquées en vue d un traitement spécial, puis étudiées le temps nécessaire pour déterminer si elles étaient ou non frauduleuses. Quel que soit le niveau d adoption auquel vous vous trouvez, atteindre l excellence opérationnelle est une cible réaliste si vous l abordez avec une bonne connaissance de la façon dont vous utilisez les données pour gérer les opérations et des étapes requises pour atteindre votre idéal.

13 Business Analytics 13 L excellence opérationnelle en quatre étapes En fin de compte, la gestion des opérations par les entreprises dans notre monde intelligent, instrumenté et interconnecté nécessite qu elles étudient la façon d appliquer l analyse prédictive au point d interaction, où les stratégies en temps réel basées sur des modèles fusionnent avec le contexte situationnel. Ce niveau de transformation nécessite une série de changements dans la façon dont une entreprise gère les informations et dont elle les applique pour atteindre ses objectifs. IBM peut collaborer avec vous pour créer une feuille de route incluant une série d étapes incrémentielles conçues pour vous permettre d atteindre vos objectifs opérationnels. Avant de prendre des décisions concernant des technologies ou des solutions spécifiques, vous devez pouvoir répondre à certaines questions critiques sur la stratégie actuelle et l utilisation des données de votre entreprise : 1. Déterminez la stratégie opérationnelle en cours de votre entreprise. Identifiez votre approche des opérations, en tant qu entreprise et dans des domaine clés comme la finance, la production ou le service client et les types d actions que vous effectuez pour réduire les risques opérationnels dans vos processus. Vous décririez-vous comme étant réactif, proactif ou un peu des deux, en fonction de la situation ou de l opportunité? A quel degré d utilisation de l analyse proactive souhaiteriezvous être? Comment utilisez-vous l analyse pour définir les paramètres de vos politiques? Ce processus est-il dynamique, vous permettant de modifier les politiques au fur et à mesure de l évolution des conditions? 2. Examinez vos méthodes de collecte de données et déterminez comment ces indicateurs sont ou pourraient être alignés avec les indicateurs des services ou de l entreprise. Déterminez comment les données sont utilisées dans l entreprise par différents services. Quelles données collectez-vous et comment les utilisez-vous? Quand sont-elles utilisées? Comment sont-elles regroupées? Tirez-vous aisément parti des informations issues de vos données? Quelle quantité de données repose sur des informations textuelles ou non structurées? Analysez-vous les données des média sociaux? N exploitez-vous que les données historiques? 3. Déterminez vos capacités actuelles par rapport à vos besoins ou souhaits. Examinez la façon dont vous utilisez l analyse prédictive. Où l utilisez-vous et comment? Quels types de résultats avez-vous obtenu? Avez-vous conscience des défis et des opportunités liés à vos opérations et prenez-vous des mesures préventives pour gérer efficacement les risques? Comment surveillez-vous l activité actuelle? Existe-t-il plusieurs décisionnaires, comme des responsables de secteurs d activités et des cadres? Ont-ils accès à des tableaux de bord prédictifs simples? 4. Identifiez les opportunités d automatisation et de contrôle. Avez-vous des processus ou des décisions pouvant aisément être automatisés, si ce n est pas déjà le cas? Combien y-a-t-il de tâches manuelles et combien de ressources y sont-elles affectées? Les décisions peuvent-elles être prises en temps réel? Vos réponses à ces questions vont vous aider à identifier les domaines dans lesquels vous pouvez commencer à obtenir des résultats réels et incrémentiels qui bénéficieront à l entreprise.

14 14 L excellence opérationnelle grâce à l analyse prédictive Solutions IBM SPSS : obtention d informations exploitables IBM vous donne l opportunité d exploiter votre environnement existant pour obtenir de meilleurs résultats métier. Nous proposons toute une gamme d outils, reposant tous sur des normes ouvertes, que vous pouvez utiliser selon vos besoins pour passer à l étape suivante vers l excellence opérationnelle via l analyse prédictive. Les solutions d analyse prédictive IBM SPSS permettent aux entreprises d obtenir des résultats optimaux dans trois domaines clés essentiels pour la réussite de l entreprise : l analyse opérationnelle, l analyse client et l analyse concernant les menaces et les risques. Chaque domaine est axé sur les réalités organisationnelles auxquelles sont confrontées les entreprises lors de l optimisation de données pour l obtention d informations opérationnelles et l amélioration des fonctions métier critiques. Grâce à des solutions telles qu IBM SPSS Statistics, IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Data Collection et IBM SPSS Decision Management, tous vos employés peuvent obtenir davantage d éclairages, prendre de meilleures décisions et des mesures plus décisives quand elles sont le plus cruciales. Ces solutions forment une plateforme unifiée complète fonctionnant en toute fluidité pour fournir des informations à vos décisionnaires. Des fonctionnalités clés sont étroitement intégrées et vous pouvez en créer ou en ajouter selon vos besoins. Tous ces logiciels utilisent des technologies standard ouvertes permettant la transmission et le partage d informations en toute sécurité et efficience. Conclusion Les solutions IBM pour l analyse opérationnelle prédictive sont conçues pour vous offrir de la valeur quel que soit le stade auquel vous êtes. Elles permettent : De gérer vos actifs physiques et virtuels, de l identification des stocks physiques adéquats à ceux des chaînes d approvisionnement multiniveau jusqu à l évaluation du nombre de composants à acheter pour supporter les installations de production. D assurer la maintenance de votre infrastructure physique et de vos biens d équipement ; définition de calendriers de maintenance optimaux pour réduire les temps d indisponibilité et réception d alertes concernant toute défaillance imminente. D optimiser le capital ; assurez-vous que vous affectez les personnes et les fonds de la façon la plus efficace dans le contexte de vos processus métier. Les entreprises les plus innovantes se tournent vers l analyse prédictive en tant qu approche proactive de l amélioration de leur agilité opérationnelle car elle leur permet : D augmenter l efficacité D améliorer la productivité De réduire les coûts D augmenter la profitabilité De favoriser la satisfaction du personnel D être plus concurrentielles sur le marché Vous pouvez aussi améliorer et augmenter vos solutions d analyse prédictive IBM SPSS avec des technologies complémentaires issues du portefeuille de logiciels IBM Business Analytics, comme IBM Cognos Business Intelligence, des logiciels de performance financière et des logiciels de gestion des actifs IBM Maximo.

15 Business Analytics 15 Des entreprises comme la vôtre abordent l utilisation de l analyse prédictive comme quelque chose les impactant en intégralité. Nos solutions sont précieuses pour les cadres supérieurs qui bénéficient de visibilité sur ce qui se passera dans leurs opérations via des variables prédictives de performances clés, généralement affichées dans des tableaux interactifs, des rapports et des alertes. Nos logiciels aident les responsables des secteurs d activités et les décideurs à définir le mode de fonctionnement des opérations via des prévisions hautement précises et une optimisation axée métier. Les décideurs voient ce qui se passe au niveau des opérations qu ils gèrent. Nos solutions aident aussi chaque collaborateur à prendre la meilleure mesure possible. Avec l analyse prédictive, votre entreprise peut trouver un moyen de mieux comprendre ses opérations et utiliser cette connaissance pour développer des résolutions proactives aux défis auxquels elle est confrontée chaque jour. À propos d IBM Business Analytics Les logiciels IBM Business Analytics fournissent des informations orientées données pour aider les organisations à travailler de manière plus intelligente et à surpasser leurs concurrents. Le portefeuille de produits, très complet, inclut des solutions de Business Intelligence, d analyse prédictive, d aide à la décision, de pilotage de la performance et de gestion des risques. Les solutions IBM Business Analytics aident les entreprises à identifier et à visualiser les tendances et les schémas présents dans certains secteurs (comme l analyse client) qui peuvent avoir un effet déterminant sur leurs performances. Elles leur permettent de comparer des scénarios, d anticiper des menaces et des opportunités potentielles, de mieux planifier, budgétiser et prévoir leurs ressources, d équilibrer le rapport entre les risques potentiels et les retours sur investissements prévus, et de respecter les réglementations. En élargissant l utilisation de l analyse, les organisations peuvent adapter leurs décisions tactiques et stratégiques afin d atteindre leurs objectifs. Pour plus d informations, visitez le site : ibm.com/business-analytics/fr Demander à être appelé Pour être contacté ou pour poser une question, accédez au site ibm.com/business-analytics/fr Un interlocuteur IBM répondra à votre demande dans les deux jours ouvrés.

16 Compagnie IBM France 17 Avenue de l Europe Bois-Colombes Cedex La page d accueil d IBM est accessible à l adresse suivante : ibm.com IBM, le logo IBM, ibm.com, Cognos, Maximo et SPSS sont des marques d International Business Machines aux États-Unis et/ou dans certains autres pays. Microsoft, Windows, Windows NT et le logo Windows sont des marques de Microsoft Corporation aux États-Unis et/ou dans certains autres pays. Les autres noms de produits et de services peuvent être des marques d IBM ou d autres sociétés. Une liste actualisée de toutes les marques d IBM est disponible sur la page Web «Copyright and trademark information» à l adresse suivante : ibm.com/legal/copytrade.shtml 1 Manufacturing Operations Management: Capitalizing on the Economic Recovery. Aberdeen Group : mars «Toyota s warranties & recalls.» Warranty Week : 30 juin «Warranty reporting versus analytics.» Warranty Week : 11 juillet et «Eighth Annual Warranty Report: Totals & Averages.» Warranty Week : 1er avril Increasing Localisation: Adopting a Comprehensive Assortment Management Strategy for GMA Retailers. AMR Research : Claims Dashboard for US Insurance Industry. Deloitte : 5 juillet Driving operational excellence in claims management. Deloitte : février «The High Cost of Employee Turnover.» Open Forum : 7 avril Une étude récente d IBM auprès des PDG a révélé que 79 % des répondants s attendent à un accroissement de la complexité dans les cinq années à venir. Capitalizing on Complexity. Enquête mondiale IBM auprès des PDG, Capitalizing on Complexity. Enquête mondiale IBM auprès des PDG, The Smarter Supply Chain of the Future: Insights from the Global Chief Supply Chain Officer Study. IBM Corporation : Economic Conditions Snapshot. McKinsey Global Survey Results: décembre Copyright IBM Corporation 2013 Pensez à recycler ce document YTW03205-FRFR-01