Innovations IT : Les supply chain en quête d'une visibilité à 360°

L'année 2020, caractérisée par un choc économique sans précédent en raison de la pandémie de la Covid-19, a été faste pour ProGlove, fournisseur d'objets connectés pour l'industrie. Sa croissance a atteint 35% par rapport à 2019 grâce à son gant intelligent capable de capter et faire remonter de nombreuses données relatives aux activités supply. "Rien d'étonnant", estime Michel Matlega, Regional Sales Director Europe du Sud et Benelux au sein de l'entreprise allemande. "On constate une accélération des prises de conscience quant à la nécessité de gagner en efficacité et en fiabilité, à une période où ces deux notions sont sévèrement mises à mal. Les technologies innovantes peuvent répondre à ces défis."

Des dispositifs IoT

La meilleure traçabilité des produits, la maintenance plus efficace d'équipements, ou encore l'optimisation de coûts énergétiques, notamment pour les industries très consommatrices d'énergie, figurent parmi les principales motivations quant à l'adoption de dispositifs d'IoT. "L'explosion du commerce en ligne depuis le début de la crise sanitaire a par ailleurs provoqué une forte hausse des retours logistiques. Ce volet de la "reverse logistique" est un point qui jusque là était négligé et qui se développe désormais avec le soutien des innovations technologiques", indique Emmanuel Privat, responsable de développement commercial chez l'éditeur de solutions de transformation digitale Software AG. L'IoT industriel est décrit par les experts comme une réponse adaptée aux situations de tension économique en raison de ses conséquences positives sur la réduction des erreurs de processus, la meilleure qualité des flux ou encore le temps de formation des personnels qui diminue. Les échanges plus digitalisés entre les acteurs d'un même écosystème conduit à une interopérabilité qui joue aussi en faveur d'une limitation des risques.

Emmanuel Privat estime que c'est un sujet en devenir : "l'essentiel du marché est devant nous. En matière de Track & Trace, il existe des exemples éloquents, comme l'opérateur australien QTRS, qui a équipé ses camions et conteneurs de capteurs, pour prouver la qualité de la conservation des produits frais transportés. Dans un seul camion, il peut y avoir des fraises pour une valeur de 500 000 dollars. On comprend dès lors pourquoi les preuves de garanties par la donnée sont précieuses."

Géolocalisation et données en temps réel

L'explosion récente des ventes sur Internet s'est traduite par une forte augmentation de l'activité des transporteurs, précipitant le recours à des objets innovants. "En préparation de commande pour les drives, dans la distribution en général, les projets de digitalisation se multiplient. Ils concernent le volet Indoor avec de l'automatisation, des systèmes de guidage pour accompagner les utilisateurs sur ce qu'il faut faire, ne pas faire en temps réel, mais aussi des activités Outdoor avec la géolocalisation d'objets, de personnes, de matériels, des vérifications distantes de paramètres comme la température", illustre Thibaut David, Territory Manager France Maghreb au sein du fournisseur de solutions d'IoT Ivanti Wavelink.

Il souligne également un changement fondamental de contexte qui fait que désormais les chaînes d'approvisionnement sont "moins des chaînes que des maillages." Aujourd'hui, les TMS (Transportation Management System), les WMS (Warehouse Management System) doivent échanger en même temps des données provenant de systèmes divers, au cours de processus où l'humain est souvent au centre. L'IoT par ses standards permet de véhiculer la même information à de multiples destinataires qui sont aussi bien des systèmes que des collaborateurs. "Si un capteur de température dépasse un seuil, l'information peut déclencher l'envoi d'une mission vers les opérateurs les plus proches, l'envoi d'un email vers un superviseur, l'envoi d'un texto vers un technicien d'astreinte, le blocage des commandes liées à la zone concernée", décrit Thibaut David.

La détection d'un incident peut ainsi produire une cascade d'autres événements accélérant le retour à la normale. Dans un second temps, grâce aux analyses par le biais du machine learning, la source peut être identifiée et d'autres problèmes analogues mieux anticipés.

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