Big Data chez Nike: une approche « open source » afin d’améliorer les chaînes d’approvisionnement | SmartPlanet.fr

Big Data chez Nike: une approche « open source » afin d’améliorer les chaînes d’approvisionnement

Par la rédaction | 22 novembre 2012 | 0 commentaire

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Une base de données ouverte aux concurrents et à terme au public, en collaboration avec ses rivaux, c’est ce que met en place Nike, qui juge le procédé plus efficace pour tous.

par Charlie Osborne

Londres – « Il y a des domaines dans lesquels il faut rivaliser et d’autres dans lesquels il faut collaborer. »

Ces mots ont été prononcés par Hannah Jones, vice-présidente du département innovation et activité durable de Nike, dans une salle de conférence comble à l’occasion de la conférence Financial Times Innovate 2012 qui s’est tenue à Londres début novembre.

On n’associerait pas forcément l’industrie extrêmement concurrentielle des vêtements de sport aux entreprises collaboratives et à l’informatique décisionnelle collective. Pourtant, d’après la représentante de Nike, c’est précisément ce que son entreprise essaye de réaliser, en appliquant l’approche open source à l’analyse des Big Data, les grands volumes de données.

« Inventer mieux »

L’idée est la suivante: si les entreprises contribuent toutes à un enregistrement collectif de leurs chaînes d’approvisionnement, elles comprendront mieux leurs propres produits et quelles ressources sont sollicitées. En réussissant cela, on pourrait « inventer mieux », pour reprendre les termes de Hannah Jones.

« Inventer mieux » est l’expression dont elle s’est servie pour expliquer comment la durabilité sera nécessaire à la survie des entreprises futures (sans oublier de mettre bien en vue devant la caméra des baskets Nike « durables »). Améliorer l’efficience des processus, transformer des produits de déchets en produits commerciaux… tout ceci joue un rôle important pour comprendre une chaîne d’approvisionnement et déterminer où des améliorations peuvent être apportées.

Nike est depuis longtemps une cible des organisations syndicales, Hannah Jones qualifiant elle-même l’entreprise de bouc émissaire emblématique du mouvement anticapitaliste dans les années 1990. Pour tenter de se défaire d’une réputation entachée d’accusations de main-d’œuvre bon marché et de chaînes d’approvisionnement inéquitables, l’entreprise utilise les Big Data pour essayer d’améliorer non seulement ses propres pratiques commerciales, mais aussi celles d’autres entreprises dans l’industrie.

Détailler chaque maillon de l’approvisionnement

Dans le cadre de ce que Hannah Jones appelle la « pensée open source », Nike a créé une base de données contenant les détails de chaque maillon au sein de sa chaîne d’approvisionnement, depuis la collecte de matériaux jusqu’aux fournisseurs intervenant aussi bien dans la fabrication que dans la vente au détail. Le fabricant espère qu’avec la contribution des entreprises rivales, cette base de données pourrait un jour devenir un « indice des fournisseurs », contenant des détails relatifs à chaque fournisseur, avec des notations basées sur les niveaux de confiance et les performances.

Il est également prévu que ces données soient non seulement mises à la disposition d’autres entreprises, mais aussi qu’elles finissent par devenir publiques de sorte que les utilisateurs en ligne puissent contribuer.

L’idée? La collaboration avec d’autres entreprises qui dépendent également de ressources finies pourrait permettre de gaspiller moins de temps et d’apporter des changements plus rapides, mieux informés et efficients dans les pratiques commerciales et les chaînes d’approvisionnement.

« Si quelqu’un a passé l’année dernière à chercher à rendre une boîte à chaussures plus écologique et si j’avais passé moi aussi l’année écoulée à faire la même chose, je trouverais cela stupide », note Hannah Jones.

Mieux détecter les signaux d’avertissement

En ouvrant l’accès aux données lorsqu’elles peuvent conduire des entreprises vers des objectifs similaires, il peut être plus facile de détecter les maillons faibles et les signaux d’avertissement au sein des chaînes d’approvisionnement qui dépendent de ressources naturelles finies. En outre, les productions faibles, les pratiques de travail déloyales et les mauvaises décisions commerciales pourraient être rapidement détectées et mieux comprises, entraînant des choix plus intelligents et le déploiement de solutions ancrées dans une compréhension plus approfondie des problèmes cruciaux.

Lorsqu’on lui demande de situer sur une échelle la position de Nike dans l’obtention d’un modèle opérationnel durable et bien informé qui dépend moins de ressources finies et qui améliore les chaînes d’approvisionnement, Hannah Jones estime que l’entreprise se place à « environ six sur dix ». Il faudra du temps aux entreprises non seulement pour apprécier la valeur du data mining spécifique de l’offre et de la demande, mais aussi pour réduire les coûts, éradiquer les maillons faibles dans les pratiques commerciales, et trouver comment survivre dans une industrie où les ressources naturelles deviennent plus rares et plus onéreuses.

Photo: le « shoeburger » de Tristan Bethe, artiste de l’impression 3D

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