Van datasoep tot sterrenrecept: Waarom slimme F&B-bedrijven nu kiezen voor een modern dataplatform

La nouvelle réalité du secteur de l’alimentation et des boissons

L’industrie de l’alimentation et des boissons se trouve à un point critique. Alors que les consommateurs exigent de plus en plus de qualité, de transparence et de disponibilité, les marges sont réduites par la hausse des prix des matières premières, la complexité des chaînes d’approvisionnement et l’augmentation des réglementations. Les détaillants attendent des livraisons “juste à temps” avec une traçabilité parfaite. Les clients du secteur de l’hôtellerie et de la restauration exigent flexibilité et personnalisation. Et les consommateurs ? Ils veulent savoir d’où vient leur produit, s’il est frais et s’il correspond à leur régime alimentaire, le tout à un prix compétitif.

Dans cette réalité complexe, les données ne sont plus un atout, mais une nécessité stratégique. Les entreprises qui peuvent utiliser leurs données de manière efficace se créent un avantage concurrentiel durable. À cette fin, une plateforme de données moderne n’est pas un luxe, mais l’épine dorsale d’opérations commerciales à l’épreuve du temps. Elle relie les systèmes fragmentés, transforme les données brutes en informations exploitables et vous permet de prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes que jamais.

Les points douloureux qui entravent la croissance

Avant d’aborder la solution, il est essentiel de reconnaître les défis auxquels presque toutes les entreprises de F&B sont confrontées :

• Sources de données fragmentées sans direction centrale – Les systèmes ERP, MES, WMS, LIMS, EDI et CRM parlent chacun leur propre langage, sans clés ni connexions standardisées.
• Points aveugles dans les ventes et le comportement des clients – Les données relatives au commerce de détail sont conservées par les distributeurs, les informations relatives à l’hôtellerie disparaissent dans le brouillard et le profil complet du client reste un puzzle aux pièces manquantes.
• Chaos dans les données de base – La même unité de stock a trois codes différents, les codes EAN sont dispersés dans les différents systèmes et personne ne sait quelle unité d’emballage est vraiment la bonne.
• Marges réelles opaques – Entre le brut et le net se trouve une boîte noire de promotions, d’incoterms, de coûts logistiques et de droits d’accise que personne ne peut comprendre en temps réel.
• Mauvaise traçabilité des incidents – En cas de rappel, il faut des heures pour remonter du lot au client final, avec tous les préjudices que cela implique pour la réputation.
• Prévision de la demande basée sur l’intuition – Les modèles saisonniers, les conditions météorologiques et les événements locaux sont ignorés, ce qui entraîne des ruptures de stock et des gaspillages.

La solution : une plateforme de données intelligente comme accélérateur de croissance

Une plateforme de données moderne ne se contente pas de résoudre ces problèmes, elle les transforme en avantages concurrentiels. Voici comment :

Centre de données central avec intégration standardisée

Tout commence simplement : tous vos systèmes communiquent enfin entre eux. Le système ERP sait ce qui se trouve dans l’entrepôt. La production peut voir ce que les ventes ont vendu. Le contrôle de la qualité peut savoir quelles matières premières se trouvent dans quels lots. Pas d’IA révolutionnaire, mais des données qui se rejoignent enfin.

La plate-forme utilise la liaison et la normalisation pour transformer ces différents “dialectes” en une seule langue. Les codes EAN, les numéros de lot et les UGS sont mis en correspondance. Et oui, au fur et à mesure de votre croissance, des fonctions intelligentes peuvent être ajoutées – détection automatique des anomalies, analyse prédictive, tout ce que vous voulez. Mais commencez par connecter ce que vous avez déjà.

Des tableaux de bord en temps réel qui font vraiment la différence

Commencez simplement : un tableau de bord clair qui présente enfin votre stock, votre production et vos commandes en un seul endroit. Plus besoin d’ouvrir cinq fichiers Excel pour savoir ce qui doit être produit cette semaine. Les responsables de la chaîne d’approvisionnement voient instantanément leur stock actuel par emplacement. Les équipes de vente peuvent enfin vérifier la disponibilité en temps réel avant de faire des promesses aux clients.

Au fur et à mesure que la maturité de vos données s’accroît, les possibilités deviennent de plus en plus intéressantes. Les cartes thermiques des ventes par région montrent où vos produits se vendent vraiment. Le contrôle de l’efficacité opérationnelle des lignes de production permet d’identifier les goulets d’étranglement avant qu’ils ne deviennent des problèmes. Et les analyses de rendement lot par lot vous aident à obtenir les derniers points de pourcentage d’efficacité de votre production.

Une gouvernance des données de référence qui fonctionne

Commencez par les points problématiques que tout le monde reconnaît. Cette nouvelle variante d’arôme appelée “Mayo Lemon 500ml” dans le système ERP, mais enregistrée dans la production sous le nom de “MAY-CIT-05” ? Une plateforme de données saisit ces liens, une seule fois, de manière centralisée. Les nouveaux produits sont désormais créés selon un modèle fixe, avec une synchronisation automatique avec tous les systèmes.

Il n’est pas nécessaire que tout soit parfait dès le premier jour. Commencez par vos 100 premières UGS, étendez-les à l’ensemble du catalogue et mettez progressivement en œuvre des règles de validation plus strictes. La plateforme évolue avec la maturité de vos données. Et ces enregistrements de clients en double qui sèment la confusion depuis des années ? Nous nous en occupons également, étape par étape.

Analyse avancée et IA pour un pilotage proactif

Commencez par les éléments de base qui apportent une valeur immédiate. Les chiffres de vente historiques liés aux données de production donnent un aperçu de vos délais de livraison réels. Une simple analyse des tendances permet d’identifier les schémas saisonniers – oui, la viande pour barbecue se vend mieux en août qu’en décembre, mais dans quelle mesure exactement ? Une alerte automatique lorsque les stocks tombent en dessous des seuils critiques permet d’éviter les ruptures de stock.

Une fois ces fondations en place, de nouvelles portes s’ouvrent. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent prédire les tendances de la demande en fonction de la météo, des événements et des données historiques. L’efficacité des promotions ne sera plus évaluée après coup, mais optimisée à l’avance. Et pour les vrais pionniers ? Les algorithmes de détection météorologique qui ajustent automatiquement les cycles de production lorsqu’une vague de chaleur est annoncée. Mais commencez par la connaissance, le reste suivra naturellement.

Des gains rapides à la transformation

La force d’une plateforme de données moderne réside dans la combinaison d’améliorations rapides et visibles et d’un potentiel à long terme :

Premiers gains rapides

• Enfin une vue d’ensemble : toutes les données sont réunies en un seul endroit au lieu d’être dispersées dans différents systèmes.
• Gain de temps : des heures de recherche ou de ressaisie de données réduites à quelques clics de souris
• Moins d’erreurs : les contrôles automatiques évitent les erreurs de saisie manuelle

Améliorations opérationnelles

• De meilleures décisions grâce à une vision en temps réel des stocks et de la production
• Réponse plus rapide à la demande du marché grâce à des données de vente actualisées
• Un contrôle de qualité plus efficace grâce à une traçabilité complète

Avantages stratégiques

• Décisions en matière de prix et d’assortiment fondées sur des données
• Capacités prédictives pour la prévision de la demande et la maintenance
• Optimisation continue de l’ensemble de la chaîne de valeur

Étude de cas : Du chaos d’Excel aux premières conclusions

Un mercredi typique chez un fabricant belge de biscuits. Le responsable de la production appelle l’entrepôt : “Combien de plaquettes de beurre nous reste-t-il ?”. Excel est ouvert, les chiffres sont annoncés. Pendant ce temps, le service des ventes demande si cette grosse commande pour Delhaize peut être livrée. “Je dois vérifier cela avec le planning”. Le contrôle de la qualité envoie un courriel indiquant que le lot n°2451 a été rejeté. Mais où est passé ce lot ? Trois heures et dix appels téléphoniques plus tard, les choses sont enfin claires.

Après la mise en place d’une plate-forme de données de base et de quelques rapports BI initiaux : un écran affiche le stock actuel de plaquettes de beurre par site. La commande de Delhaize est automatiquement comparée au stock disponible et à la production prévue. Le lot rejeté ? En deux clics, le contrôle de la qualité sait exactement où se trouvent les palettes. Rien de sorcier, juste toutes les informations en un seul endroit qui peuvent être utilisées par toutes les équipes. Et cela permet d’économiser plusieurs heures de recherche par jour.

L’étape suivante ? Maintenant que les bases sont en place, cette même entreprise expérimente le réapprovisionnement automatique en fonction des habitudes de vente. Non pas par obligation, mais parce que les données sont là. Pas à pas, à son rythme.

L’approche Volve : démarrer rapidement, grandir intelligemment

Chez Volve, nous pensons que la transformation des données ne doit pas prendre des années. Grâce à notre approche Infrastructure as Code (IaC) et à nos modèles, votre plateforme de base est opérationnelle en quelques semaines. Pas de mois de mise en œuvre, mais des résultats initiaux rapides sur lesquels nous nous appuyons ensemble.

Phase 0 : Engagement et découverte

Nous commençons par apprendre à connaître votre organisation, vos processus et votre paysage de données actuel. Nous identifions les gains rapides, cartographions les sources de données critiques et définissons ensemble les cas d’utilisation qui font réellement la différence pour votre entreprise. Cette phase est cruciale et pose les bases de la réussite.

Phase 1 : Mise en place de la plateforme initiale (généralement ~8 semaines)

C’est là que la magie de l’Infrastructure as Code opère. Nous déployons votre plateforme de données cloud-native à l’aide de nos modèles – il ne s’agit pas de réinventer la roue, mais de composants éprouvés que nous adaptons à votre situation spécifique. Les liens de base avec votre ERP, par exemple, sont réalisés. Vos premiers tableaux de bord (ou autres cas d’utilisation) sont mis en ligne. Vous disposez immédiatement d’une visibilité sur vos principaux indicateurs de performance clés.

Phase 2 : Création progressive de valeur (en cours)

Maintenant que la plateforme est en place, nous construisons de nouvelles fonctionnalités étape par étape. La beauté de la chose ? La plateforme évolue avec vous. Aujourd’hui, un simple rapport sur les stocks, le mois prochain un lien avec votre système LIMS, dans six mois peut-être un premier modèle prédictif.

Chaque nouveau “consommateur de données” – qu’il s’agisse d’un tableau de bord ou d’un modèle d’intelligence artificielle – est développé dans le cadre de sprints courts. Vous fixez le rythme et les priorités. Nous veillons à ce que chaque ajout apporte une valeur immédiate, en tandem avec les équipes internes.

Phase 3 : Optimisation et adoption (en cours)

Une plateforme n’a de valeur que si les gens l’utilisent. Nous formons vos équipes, mettons en place une gouvernance si nécessaire et continuons à optimiser la plateforme en fonction de l’utilisation et du retour d’information. Qu’il s’agisse d’utilisateurs chevronnés ou d’utilisateurs occasionnels, tout le monde doit pouvoir travailler avec la plateforme.

Qu’est-ce qui rend Volve unique en son genre ?

“Penser données, parler humain” – cette philosophie est dans l’ADN de tout ce que nous faisons. Nous comprenons que derrière chaque ensemble de données se trouvent des personnes qui ont besoin de prendre des décisions. Des personnes qui n’attendent pas d’histoires techniques complexes, mais des réponses claires qui les aident à se développer.

Là où d’autres pourraient vous submerger de jargon technique et d’années de trajectoires, nous essayons de rendre les données accessibles à tous les membres de votre organisation. De l’opérateur au PDG. Nous traduisons la complexité en simplicité, sans perdre la nuance.

Notre force réside dans la combinaison de votre connaissance du secteur et de notre expertise. Nous parlons suffisamment le langage de l’alimentation et des boissons – nous comprenons la différence entre THT et TGT, nous connaissons la complexité des promotions à plusieurs niveaux et nous savons à quel point la traçabilité est essentielle – mais nous avons besoin de vous pour l’effort supplémentaire qui vous rend juste un peu différent. Mais avant tout, nous croyons au facteur humain. Les données n’ont de valeur que si les gens peuvent et veulent travailler avec elles. C’est pourquoi nous investissons autant dans l’adoption que dans la technologie.

L’avenir est guidé par les données. La question est de savoir quand vous allez intervenir.

Le secteur de l’alimentation et des boissons est à l’aube d’une révolution des données. Les entreprises qui investissent aujourd’hui dans une solide plateforme de données se créent une avance inégalable. Elles voient des opportunités là où d’autres voient des problèmes. Elles anticipent là où d’autres réagissent. Et elles se développent là où d’autres se consolident.

Une plateforme de données moderne n’est pas une dépense, mais un investissement dans une croissance durable. C’est la différence entre survivre et prospérer sur un marché qui ne cesse de se complexifier. La technologie est là. L’expertise est disponible. L’analyse de rentabilité est prouvée.

La seule question qui subsiste est la suivante : êtes-vous prêt à mettre vos données au service de votre avenir ?