Comment assurer la continuité numérique entre la production et les achats

Dans l'industrie de pointe, l'achat de production est vite complexe : pièces techniques, volumes importants d'achats spécifiques, peu de standardisation... Pour réconcilier les enjeux achat et production, Dassault Systèmes a imaginé 3DExperience Marketplace basée sur du machine learning.

Dassault Systèmes via sa marque Exalead a présenté, lors de la matinée digitale achats organisée par le CNA jeudi dernier, une approche intéressante qui permet de créer un pont numérique entre la production et les achats. De par son histoire étroitement liée à l'univers industriel, l'éditeur a abordé la problématique achat par le produit, en partant du constat qu'il existait une vraie rupture entre l'ingénierie de production et l'ingénierie achats. "Les services achats avec tout leur savoir-faire ne sont pas suffisamment armés pour établir des comparaisons techniques de composants industriels aussi finement que le ferait un ingénieur production. C'est pourquoi nous avons développé avec 3DExperience un outil capable, de façon automatique, d'évaluer et de comparer les caractéristiques techniques des produits", explique Morgan Zimmermann, CEO d'Exalead chez Dassault Systèmes.

L'éditeur entend ainsi répondre à 4 problèmes identifiés : la difficulté pour les acheteurs d'identifier les opportunités de standardisation, chaque responsable métier ayant tendance à choisir ses fournisseurs préférés; une part trop importante d'achats spécifiques au détriment de l'achat "sur étagère"; ces deux premiers problèmes induisent le troisième qui est la quasi impossibilité de faire de l'achat performant et enfin, même si un travail amont a été mené par les achats, l'ingénierie n'en tient pas forcément compte.

Un manque d'optimisation à l'achat qui concerne selon le dirigeant d'Exalead plusieurs pourcents de la masse totale des achats de production. Pour lever ses freins, l'éditeur a construit un outil de machine learning capable d'identifier et de comparer les produits et ainsi de faire remonter l'ensemble des programmes industriels qui mériteraient d'être standardisés. "L'avantage est que l'outil procède à une analyse par la forme il n'y a donc pas besoin de définir et d'écrire un langage commun au départ. Cela permet de créer simplement une continuité numérique sur toute la chaîne de valeur production", souligne Morgan Zimmermann. Ce qui est important pour répondre à la question du make or buy.

Dassault Systèmes a donc mis en place une marketplace proposant 2 services : l'un Part Supply qui compte un millier de références fournisseurs et 30 millions de pièces uniques et l'autre Make qui permet sur un design 3D d'une pièce de comparer les différentes offres fabricants du marché. L'outil est même capable d'identifier sur un design de pièce en cours si le produit existe déjà sur le marché. Il va alors envoyer un pop'up à l'ingénieur qui travaille à son design et lui proposer différentes références. La digitalisation de l'approvisionnement impact ainsi les rôles mais surtout la performance de chacun. Les acheteurs pourront par exemple plus facilement jouer sur les volumes en réduisant le nombre de pièces unitaires et les ingénieurs ne perdront plus un temps précieux à imaginer et designer une pièce qui existe déjà sur le marché.

Particulièrement adaptée à l'industrie manufacturière, la solution s'adresse à tous les grands acteurs, prescripteurs et sous-traitant de rang 1, de l'aéronautique et de l'automobile. Le secteur de la construction est également un marché cible pour Dassault Systèmes qui travaille déjà à enrichir le catalogue de Part Supply dans ce sens. L'accès aux contenus et services de la 3DExperience marketplace est gratuit en revanche la technologie de machine learning vous en coûtera un droit d'usage définit à l'usage ou par abonnement et l'implémentation peut se faire on premise ou non.