Dans cette Minute Utile, Etienne Page, Directeur conseil supply chain chez Etyo revient sur un pilier essentiel de tout projet logistique structurant : la donnée.

Il détaille comment la maîtrise des données est indispensable à la réussite d’un schéma directeur logistique, depuis l’analyse stratégique jusqu’à la modélisation opérationnelle.

À travers des exemples concrets, il décrypte les 4 livrables incontournables à produire, les enjeux liés au baricentrage et au clustering, et livre deux conseils clés pour prendre des décisions éclairées.

À écouter pour :

  • Comprendre le rôle du schéma directeur logistique dans la déclinaison d’une stratégie d’entreprise
  • Identifier les documents essentiels à produire pour modéliser les flux et les stocks
  • Savoir pourquoi la data est incontournable pour éviter les erreurs de dimensionnement
  • Adopter les bons réflexes pour piloter avec incertitude et aller au-delà du simple ROI

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Pour approfondir : bonnes pratiques, outils et leviers pour structurer un schéma directeur logistique

Schéma Directeur : accompagner la croissance d’OLVEA à travers une stratégie logistique optimisée
https://www.etyo.com/ressources/schema-directeur-accompagner-la-croissance-dolvea-a-travers-une-strategie-logistique-optimisee/

FAQ

C’est la traduction de la stratégie d’entreprise en une organisation logistique opérationnelle. Il permet de transformer des projections de croissance en indicateurs concrets comme les surfaces, les ressources humaines ou les volumes traités.

Parce qu’elle permet de modéliser les flux, d’identifier les optimisations (transport, stockage, implantation) et de prendre des décisions éclairées face à des projections souvent complexes et non linéaires. Sans une bonne maîtrise de la data, les arbitrages logistiques sont moins fiables.

Il repose sur plusieurs analyses : modélisation des processus (flux, volumes, temporalité), optimisation du réseau logistique (barycentrage, clustering) et évaluation des impacts opérationnels et financiers. Il est également recommandé d’intégrer l’incertitude dans les calculs et d’utiliser des indicateurs financiers complets plutôt que simplifiés.

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