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La technologie graphique peut-elle rendre la chaîne d'approvisionnement correctement transparente?

La technologie graphique pourrait être cruciale pour obtenir les détails nécessaires, déclare Emil Eifrem

Les chaînes d'approvisionnement d'aujourd'hui sont vastes et étendues, ce qui les rend incroyablement utiles - elles sont le principal lubrifiant du capitalisme mondial.

Par Emil Eifrem, PDG de Neo4j

Emil Eifrem, PDG de Neo4j

Mais - ils sont également un terrain fertile pour la vulnérabilité comme la fraude, la contamination, les sites de production non sécurisés et les sources de produits inconnues. Tous ces facteurs rendent la transparence plus vitale et plus complexe. Par exemple, à peine six ans après le scandale de la contamination de la viande de cheval qui a secoué le Royaume-Uni, une enquête récente ont découvert qu'un produit de viande de supermarché choquant sur cinq contenait encore des coupes moins chères d'animaux différents, contrairement à leur étiquetage officiel.

Cela démontre la nécessité pour les fabricants de disposer d'informations précises sur les produits utilisés pour créer le produit fini, ainsi que sur tous les acteurs de la chaîne d'approvisionnement. En fait, la plupart des marques ne connaissent que leurs fournisseurs directs, ce qui ne leur laisse qu'une faible visibilité sur le réseau plus large de leurs principaux partenaires.

Prenons l’industrie pharmaceutique profondément réglementée. Dans cette industrie très minutieusement contrôlée, les sociétés pharmaceutiques doivent être en mesure de déterminer la position de chaque médicament dans la chaîne d'approvisionnement en cas de problème de sécurité ou de rappel. Dans un tel scénario, il est impératif que les articles puissent être rapidement retirés du marché afin de minimiser les risques pour les consommateurs et les coûts liés aux réparations.

Les régulateurs exigent également que les médicaments individuels soient clairement authentifiables. Depuis février de cette année, la directive de l'UE sur les médicaments falsifiés stipule que les médicaments doivent porter un code d'identification unique et que les fabricants et les distributeurs doivent démontrer la tenue de registres détaillés, tandis que tous les produits doivent être enregistrés via une base de données centrale des médicaments vendus dans l'UE. des pays.

Il y a aussi des problèmes sociaux dans les discussions sur la chaîne d'approvisionnement. De plus en plus, les consommateurs veulent des produits fabriqués dans le respect de l’éthique. Ils veulent que les produits soient obtenus et fabriqués de manière durable et comprennent leur provenance afin de pouvoir faire des choix en connaissance de cause. La transparence de la chaîne logistique aide les entreprises pharmaceutiques à répondre aux exigences en matière de responsabilité sociale des entreprises. Grâce à une plus grande visibilité de leurs chaînes d’approvisionnement, les entreprises peuvent ainsi s’assurer que leurs pratiques respectent les droits des animaux dans le cadre de tests de dépistage de drogues.

Comment une approche centrée sur les relations pourrait-elle aider

La visibilité de la chaîne d'approvisionnement est donc un problème. Comment y répondons-nous? Ce qui semble être nécessaire ici est que les fabricants et les propriétaires de marques puissent partager des informations détaillées sur tous les produits, fournisseurs et installations de leur écosystème commun. De plus, les entreprises doivent pouvoir rechercher chaque produit affecté par des problèmes spécifiques de matières premières ou d'installations, parmi des milliers de produits sans aucun problème de performances.

Le défi technique que représente l'atteinte de ces objectifs peut être lourd. Avec des centaines de milliers de gammes de produits fabriqués sur plusieurs sites et vendus sur des centaines de marchés, le suivi de chaque unité de stock dépasse la portée de la manière standard utilisée par les entreprises pour organiser les données, notamment à l'aide de systèmes de bases de données relationnelles - pensez à Oracle ou Microsoft SQL Server. Le nombre de codes de série uniques peut atteindre des milliards, et les DSI ont besoin d’un moyen hautement évolutif pour gérer les vastes volumes de numéros de série.

Le problème est que, si les données sont stockées sur une technologie de base de données basée sur SQL, une navigation simple et rapide dans toutes les données afin de reconnaître la manière dont une chaîne de production ou des palettes particulières sont connectées s'avère impossible. Et avec la connectivité croissante et le passage à l'Internet des objets, il est peu probable que cette complexité diminue.

Les bases de données relationnelles, qui stockent des informations (produit, palette, site de production, numéro de série, etc.) en lignes et en colonnes, sont mal équipées pour identifier les relations au sein de jeux de données. Ce sont toutefois ces mêmes connexions qui sont essentielles pour identifier la localisation d'un produit spécifique, ou pour surveiller, analyser et rechercher dans la chaîne d'approvisionnement, et pour partager des données importantes sur les sites de production et les produits.

Faire en sorte que les bases de données traditionnelles fonctionnent en temps réel est également problématique, car les performances en pâtissent lorsque la taille du jeu de données augmente. La bonne nouvelle est qu'un logiciel appelé technologie de base de données graphiques est en train de devenir une solution en raison de sa capacité à enregistrer des interdépendances complexes de données. L'idée est que lorsque vous suivez quelque chose, vous créez une hiérarchie ou une "arborescence" de données: si vous scannez le code d'une palette particulière, celle-ci en rappellera automatiquement le contenu.

Graphique de la chaîne d'approvisionnement

Les graphiques offrent donc un avantage considérable par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles pour mapper des chaînes d’approvisionnement complexes et interconnectées, tout en maintenant des performances élevées, même avec de vastes volumes de données. Et au lieu d'utiliser des tables relationnelles, les bases de données graphiques utilisent des structures mieux à même d'analyser les interconnexions dans les données, et adoptent également un formalisme de notation étroitement aligné sur la façon dont les humains perçoivent l'information. Une fois le modèle de données codé, une base de données de graphes est très efficace pour analyser les relations entre un grand nombre de points de données.

Ce type d'approche centrée sur les relations permet au fabricant de mieux gérer, lire et visualiser ses données, en lui donnant une image réellement traçable et détaillée de tous les produits, fournisseurs et installations, ainsi que des relations entre eux. À l'aide d'une base de données graphique, les fabricants peuvent généralement démontrer que la vitesse de réponse aux requêtes 100 est bien plus rapide que celle offerte par le logiciel SQL SGBDR.

En tant que Chris Morrison, directeur général de l'un de nos clients graphes, Transparency-One, qui allie les produits de consommation et l'expertise en chaîne d'approvisionnement à une technologie de pointe, fait remarquer «Nous avons testé le graphique avec des données factices pour plusieurs milliers de produits et nous n’avons rencontré aucun problème de performances. En ce qui concerne le temps de réponse de la recherche, nous n’avons pas à nous soucier de prendre des mesures spéciales, car nous avons obtenu les résultats en quelques secondes, chose que nous n’aurions pas pu calculer sans cette solution. ”

Ce type de temps de réponse est essentiel lorsque vous devez fournir des réponses en une seconde ou une seconde ou pour identifier l'emplacement d'un produit spécifique. Il sera également essentiel de vous aider à vous conformer aux dernières réglementations mondiales en matière de traçabilité et de gérer efficacement ce rappel de produit essentiel et critique en termes de temps et de réputation.

La technologie de la base de données de graphes est donc un outil formidable pour tout fabricant ou acteur de la chaîne d'approvisionnement qui doit s'attaquer de manière adéquate aux chaînes d'approvisionnement complexes, interconnectées et véritablement modernes.

L'auteur est PDG et cofondateur de Neo4j, la plus grande société de bases de données graphiques au monde.

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