WEBINAR DATA & PACKAGING

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Premières Questions-Réponses lors de la session Live

Q/ Les centres d’expertise Pack centralisés dont il est question dans votre exposé, le sont-ils au niveau international ou par typologie d’activité ?

  • Nous recommandons une couverture internationale qui peut se réaliser par étape. Tout l’enjeu consiste à mettre en place une équipe dont les compétences sont en adéquation avec les attentes des différentes activités (maitrise des technologies packaging, niveaux de performance, ambitions RSE, innovation, etc.)

 

Q/ Votre algorithme est-il « nativement » adapté à certains PLM du marché que vous avez étudié ?

  • Notre algorithme de rationalisation n’est pas nativement intégré aux outils. Nous utilisons les extractions de données issues du PLM quand il est en place ou bien nous collectons les données. En revanche certains outils de PLM ont des modules d’identification de doublons ou références proches pendant la phase de création de référence. Ces modules peuvent constituer une première approche de la rationalisation, même si leur sophistication, dans la majorité des cas, ne permet pas de traiter avec la finesse décrite ici ce travail de convergence. Ces résultats sont rendus possibles grâce au travail effectué sur les matrices de flexibilité présentées dans le cadre de cette approche.

 

Q/Pourriez-vous revenir sur l’effet décrit (slide 22) concernant la convergence de références lors de la phase de rationalisation : Ref. 117-> Ref 130? Augmente-t’on le nombre de référénces? ce ne doit pas être cela…

  • En effet ce que décrit la slide 22, c’est une convergence des références #117 et #120 vers la référence #130. Les numéros présentés ici sont une codification de références. Ils ne décrivent pas un nombre de références. Par conséquent, la référence 130 dont il est question ici ne représente pas une création mais bien une référence existante qui grâce à cette convergence voit son volume augmenter sensiblement. Concrètement, pendant la définition des niveaux de flexibilité, l’utilisateur ici a autorisé un tel mouvement. En d’autres termes, une telle convergence était décrite comme faisable et les références étaient relativement proches initialement. L’algorithme suggère un tel rapprochement, et les équipes peuvent ensuite statuer sur la pertinence d’une telle convergence sur la base de données objectives. C’est tout le sens de la démarche.

 

Q4 / Combien de temps peut prendre la phase d’étude de l’algorithme pour arriver à une décision collégiale ?

  • Si des premiers résultats peuvent être obtenus dès 2 à 3 semaines à l’issue de la première phase de paramétrage, le processus complet comprenant les phases de collecte de données, initialisation de l’algorithme, obtention des premiers résultats, vérification de la faisabilité et ajustements prend en moyenne entre 2 et 3 mois en fonction de la complexité du sujet adressé : # familles de packaging, # références, # contributeurs. Une fois paramétré : l’algorithme, en lui-même, est capable de fournir une réponse en quelques minutes seulement. Il s’agit d’un processus itératif permettant de trouver l’équilibre optimal entre performance économique et attentes des différents métiers concernés : celles du marketing notamment.
Les démarches de réduction de la diversité ou rationalisation de gammes ont souvent échoué. Portées par des algorithmes puissants, de telles approches offrent aujourd’hui de grands potentiels d’économies pour les acteurs de l’industrie.
Tagir Arslanov, Manager, Digital Leader

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