De quoi le supply chain management est-il le nom ? En introduction de son ouvrage sur cette fonction-clé de l’entreprise paru chez Dunod, Rémy Le Moigne consacre plusieurs pages à la définition de son objet d’étude. Un préalable nécessaire aux yeux de ce consultant passé par les cabinets de conseil PwC et Deloitte, tant il est aujourd’hui « difficile à comprendre pour les dirigeants et les responsables opérationnels des entreprises » et, finalement, « source d’une grande confusion ».

De fait, le supply chain management représente un ensemble complexe, à l’appréhension délicate. Il s’agit donc de la gestion de la chaîne logistique, qui regroupe elle-même un vaste réseau d’organisations (fournisseurs, usines…) « particip[ant] à la fabrication, la livraison et la vente d’un produit à un client », et échangeant biens, informations et argent. Il touche de nombreuses fonctions, des achats au pilotage des stocks, et convoque, pour fonctionner, de multiples méthodes et outils.

Le livre donne des clés pour comprendre la mécanique du supply chain management de façon très opérationnelle, mais aussi en saisir les enjeux actuels pour les organisations. Deux d’entre eux s’imposent au fil des pages, à commencer par la recherche d’une plus grande performance pour les services concernés. Cette fonction représente, d’après le Supply Chain Council, une ONG constituée de professionnels, de 60 % à 90 % des coûts d’une organisation industrielle.

L’ouvrage s’interroge sur les leviers à disposition des professionnels pour « réduire [ces] coûts ». Faut-il mener des enchères électroniques inversées avec les fournisseurs lors des négociations ? Quelle est l’organisation interne d’une usine la plus adaptée à sa production ? Comment améliorer la performance de la gestion des entrepôts ?

La question environnementale

A travers l’analyse de ces différentes problématiques pointe l’apport croissant des mutations technologiques. L’intelligence artificielle (IA) peut désormais accompagner les gestionnaires des chaînes logistiques, par exemple pour détecter automatiquement le moment où les congélateurs d’un magasin doivent être réapprovisionnés. Le machine learning permet quant à lui de prédire les délais de livraison.

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