Datavisualisation et simulation
SAP Analytics Cloud (SAC) est une solution de datavisualisation, elle permet de créer des tableaux de bord pour visualiser ses données. L’objectif final est d’aider à prendre de meilleures décisions en s’appuyant sur la compréhension et l’analyse des données passées (Business Intelligence). Il y a toujours plusieurs décisions possibles : SAC Planning permet de les tester pour voir l’impact que chaque décision prise aurait sur les résultats de l’entreprise.
De la finance, mais pas que !
SAC Planning est principalement connu comme outil d’élaboration budgétaire. En effet, la solution a été créée dans la continuité de BPC, permettant d’avoir une offre dans le cloud tout en conservant les fonctionnalités de planification et de budgétisation : formulaires de saisie, désagrégation des données, workflows, etc.
Chez Seenovate, nous mettons également en avant d’autres domaines d’application. Pour permettre ce processus d’élaboration budgétaire, SAC Planning est avant tout un outil de saisie. Il peut donc être utilisé pour faire de la simulation. Dans une logique de « What If » par exemple, on pourra créer plusieurs versions de données sur lesquelles on fera différentes saisies, permettant de comparer les résultats obtenus. En d’autres termes, cela permet de tester différentes hypothèses, ou scénarios, pour se projeter selon les événements et les décisions prises.
Il existe une multitude de cas d’usage dans différents domaines, tel que le pilotage de la masse salariale pour les ressources humaines, ou encore l’étude du lancement d’un nouveau produit pour le marketing. À travers l’exemple qui suit, nous allons utiliser SAC Planning comme outil de simulation afin de répondre à une problématique industrielle : comment améliorer le rendement des matières premières ?
Exemple avec un cas d’usage
Prenons le cas d’usage suivant : une entreprise industrielle a des usines de fabrication, elle se fournit en matière première, puis elle la transforme pour créer son produit final qui sera vendu.
- Afin d’assurer sa rentabilité, l’entreprise a besoin d’anticiper un certain nombre de paramètres, comme l’évolution des prix de la matière première : elle peut étudier dans SAC ses résultats prévisionnels selon des scénarios optimistes vs pessimistes.
- Elle a également besoin de suivre son rendement matière pour s’assurer de répondre aux objectifs qu’elle s’est fixé : en travaillant avec différentes versions de données, elle peut tester différentes hypothèses stratégiques et comparer les résultats obtenus. C’est ce cas d’usage qui est détaillé ci-dessous.
Datavisualisation
Pour commencer, on peut mettre en place un tableau de bord qui permette le suivi et l’analyse du rendement matière de l’entreprise. L’intérêt est d’utiliser la dataviz pour faire ressortir les sites et lignes de production sur lesquels les objectifs ne sont pas atteints. On voit clairement en jaune sur le premier graphique que le Site C doit faire l’objet d’une analyse.
Analyse
Après avoir identifié les taux de rendement en dessous de l’objectif à atteindre, les responsables des sites et des lignes de production concernés vont analyser les données. En cliquant sur le Site C, on voit les autres graphiques se mettre à jour. On pourra essayer de répondre à certaines questions : pourquoi le rendement n’est-il pas bon ? Sur quelles lignes de production ? Est-ce qu’il s’agit d’une famille de produit en particulier ? Depuis quand ?
Simulation
Une fois le problème identifié, il faut chercher des solutions : on va tester des scénarios et comparer les résultats pour trouver la meilleure stratégie à suivre. Le rendement matière étant calculé sur la base des quantités fabriquées et rejetées pour chaque produit, on pourra faire varier ces paramètres afin de simuler les résultats. Dans cet exemple, nous allons tester les deux scénarios suivants :
- Scénario 1 : à quantité fabriquée égale, de combien dois-je baisser ma quantité rejetée pour atteindre l’objectif de rendement matière fixé
- Scénario 2 : si j’introduis un nouveau produit dans mon portefeuille, quel est l’impact au niveau de la ligne de production, du site et du groupe ?
Une version nommée « Actual » est présente dans le tableau de bord, il s’agit des données réelles non modifiées. Les scénarios 1 et 2 sont d’autres versions de données, créées à partir de la version « Actual ».
Toujours dans le même rapport SAC, on peut présenter les données dans un tableau pour la saisie et dans des graphiques pour avoir une vision agrégée en temps réel des données modifiées. La partie graphique est séparée en deux pour montrer à gauche les résultats du scénario 1 et à droite les résultats du scénario 2. L’objectif est de voir directement les données recalculées après la saisie, et de comparer les résultats obtenus dans les deux scénarios.
Scénario 1
On augmente le rendement matière des lignes de production pour atteindre l’objectif fixé : 90%. Un double-clic sur une cellule du tableau permet de modifier la valeur.
Après avoir saisi la nouvelle valeur dans le tableau, le reste des données est recalculé de manière dynamique :
- Le rendement matière du groupe a augmenté
- La quantité fabriquée reste la même
- La quantité rejetée est recalculée
- Le total du site C est passé dans le vert
D’après les calculs, si on parvient à réduire d’environ 3000 la quantité rejetée sur la ligne de production SeeCke, tous les sites devrait être dans le vert. Au niveau de la France, cela représente une augmentation de +0,13 du rendement matière.
Scénario 2
On peut créer fictivement dans le tableau un nouveau membre, c’est-à-dire un nouveau produit sur lequel on saisira des données.
Le nouveau produit apparaît comme ligne supplémentaire dans le tableau. On peut faire une saisie dessus, comme sur les autres produits. Le total est alors recalculé avec ces nouvelles données.
Dans la même logique, on peut aussi voir l’impact d’arrêter un produit sur lequel on rencontrerait des difficultés à produire avec un rendement acceptable. Par exemple, le produit 220211 est dans le rouge, on va donc supprimer les quantités fabriquées pour simuler l’arrêt de sa production.
Tout comme pour le scénario 1, le reste des données est recalculé de manière dynamique :
- Le rendement matière du groupe a augmenté
- La quantité fabriquée a diminué.
- La quantité rejetée est recalculée.
- Le total du site C reste en dessous de l’objectif.
D’après les calculs, les actions testées ne permettent pas au site C de passer dans le vert. Le rendement matière du groupe augmente légèrement, mais il reste inférieur au rendement matière obtenu en appliquant le scénario 1.
Comparaison des résultats
Un des avantages de SAC Planning est la possibilité d’afficher dans un même rapport la saisie de données et la visualisation. On peut faire afficher en temps réel les résultats de sa simulation et comparer facilement les données avec des graphiques. Ce principe facilite la prise de décision : un seul outil pour répondre à tous vos besoins ! De plus, la présentation est complètement modulable, ceci est un exemple de restitution mais qui peut être conçu différemment.
En résumé
SAP Analytics Cloud est un outil simple d’utilisation qui apporte une solution unique pour les différents besoins d’une entreprise. SAC s’adapte donc à différents domaines et types d’utilisateurs pour travailler sur des problématiques variées. Contrôleurs de gestion, commerciaux, responsables qualité, ressources humaines, les possibilités sont multiples. Par ailleurs, SAC est un véritable point central d’accès à la donnée. Chaque entité peut travailler seule, mais aussi en collaboration. Dans notre exemple, on peut utiliser SAC comme outil d’analyse et de simulation pour la production, mais aussi comme complément d’une analyse financière ou commerciale faites par d’autres utilisateurs. On pourrait alors consolider les données pour que tout le groupe bénéficie des prévisions faites.
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