Qu'est-ce que les données de référence produit ?
En termes simples, les données de référence produit constituent l'ensemble des attributs et informations relatifs aux produits qui sont stockés dans la base de données de référence d'un système ERP donné.
Pour garantir une vue d'ensemble cohérente et précise, l'intégration des données via la gestion des données de référence (MDM) joue un rôle crucial en rationalisant le flux de données entre les différents systèmes, assurant ainsi la cohérence et la fiabilité des informations sur les produits.
Une base de données produits permet d'offrir une vue d'ensemble unifiée de toutes les informations relatives aux produits et garantit la cohérence des données entre les systèmes CRM (gestion de la relation client), ERP (planification des ressources d'entreprise) et PIM (gestion des informations produit) au sein de l'entreprise.
Une fiche produit regroupe les données issues de la fiche article et de la fiche matière afin de créer un profil complet du produit. Alors que la fiche produit couvre les attributs et les spécifications du produit, la fiche article aborde en détail certains aspects spécifiques de la gestion des stocks, tels que les références des pièces et les niveaux de stock, ainsi que le fiche article décrit en détail les matières premières et les composants utilisés dans la production.
Ensemble, ces éléments offrent une vue globale des informations relatives aux produits et aux matières, garantissant ainsi une gestion précise des données de référence de l'entreprise dans tous les systèmes concernés. Pour plus d'informations sur les stratégies de gestion des données ERP, Consultez l'article ici.
À mesure que les organisations se développaient, un volume important de données produit était généré au sein des différents services et silos. Bien souvent, des lacunes dans divers processus ainsi que l'absence de pratiques en matière de gestion et de gouvernance des données ont entraîné une « dilution » ou une « contamination » de ces données produit.
Ainsi, la nécessité d'une base de données de référence produits gérée de manière centralisée s'est immédiatement imposée comme une évidence auprès des grandes entreprises du monde entier, et les principaux éditeurs de progiciels de gestion intégrée (ERP) ont commencé à développer des solutions prêtes à l'emploi pour la gestion centralisée des données de référence produits (PMDM) au sein de leurs offres.
Par exemple, SAP a lancé PMDM, un ensemble de fonctionnalités pouvant faciliter le développement de produits et les processus de changement, ainsi que d'autres fournisseurs qui ont lancé leur Outils MDM pour aider les entreprises à mettre en œuvre des solutions de gestion des données de référence, notamment les données de référence produit, qui constituent l'un des domaines de données concernés. Cette solution permet de gérer et de contrôler de manière centralisée les données relatives aux produits, ainsi que de les intégrer dans l'ensemble des systèmes internes et externes
Quels sont les champs disponibles dans une fiche produit ?
Voici quelques exemples de champs disponibles dans une instance de données de base produit au sein de n'importe quel système ERP d'une entreprise.
Voici quelques exemples courants de données relatives aux produits qui sont généralement disponibles. Celles-ci peuvent varier en fonction du progiciel de gestion intégré (ERP) et du secteur d'activité de l'entreprise.
Pourquoi les entreprises en ont-elles une ?
Dans le cas d'entreprises de plus petite taille, dotées d'équipes réduites et proposant un nombre limité de gammes de produits, la gestion centralisée des informations sur les produits ne pose pas de problème majeur, car la plupart des équipes travaillent de manière assez cohérente et ces informations sont stockées selon un système relativement simple.
Cependant, la situation se complique considérablement pour les grandes entreprises dont le chiffre d'affaires annuel dépasse $100 millions. Dans ces cas-là, la gestion des données sur différentes plateformes — telles que les systèmes CRM, les ERP et les bases de données externes — devient encore plus complexe.
Les incohérences ou les divergences dans la disponibilité des données peuvent entraver des processus clés et entraîner des pertes d'efficacité au sein de la chaîne d'approvisionnement et des fonctions de mise sur le marché. Gestion des données de référence dans le cloud (MDM) est l'instance chargée de régler ces problèmes.
Grâce aux solutions MDM dans le cloud intégrées aux systèmes ERP, les entreprises peuvent accéder en temps réel à des données produit précises, cohérentes et issues d'une source unique. CLa solution MDM basée sur Loud offre un contrôle centralisé qui rassemble plusieurs silos de données, permettant ainsi aux entreprises de gérer facilement l'intégrité des données, d'améliorer la collaboration entre les équipes et de prendre des décisions fondées sur les données.
Dans les secteurs caractérisés par une forte distribution et proposant une gamme de produits étendue, une solution PMDM basée sur le cloud permet une gouvernance des données simplifiée, avec un contrôle renforcé des informations produit, une gestion rationalisée des stocks et des processus optimisés de la chaîne d'approvisionnement, tout en réduisant les coûts et les risques.
Une entreprise du secteur pétrolier et gazier était confrontée à des incohérences dans les informations relatives à ses produits clés, tels que les fluides de forage, les conduites et les produits chimiques. Par exemple, les matériaux utilisés pour les conduites étaient répertoriés avec des qualités et des spécifications variables, comme API 5L, classe B et API 5L X65, dans les systèmes d'approvisionnement, de gestion des stocks et de maintenance.
Par ailleurs, les données chimiques de l'entreprise n'étaient pas cohérentes, et différents niveaux de viscosité ont été enregistrés pour les fluides de forage, tandis que les fiches de données de sécurité (FDS) de produits chimiques tels que Xylène et méthanol n'étaient pas cohérentes. Cela a entraîné des retards dans les achats, affecté la performance des projets et eu des répercussions sur les rapports de conformité réglementaire.
L'entreprise a relevé ces défis en mettant en place une solution de gestion des données de référence produit (PMDM). Celle-ci a permis de regrouper l'ensemble des informations relatives aux produits et de normaliser certaines caractéristiques importantes, telles que le diamètre des tuyaux, leur épaisseur, le type de matériau et leur composition chimique.
Un code produit unique a été attribué à chaque produit, et toutes les données associées — telles que les pressions nominales, les plages de viscosité et les consignes de sécurité — ont été synchronisées entre les différents systèmes. La solution PMDM s'est intégrée aux systèmes ERP et d'approvisionnement, permettant ainsi des mises à jour en temps réel, évitant les doublons et imposant des règles de validation des données.
Grâce à cela, l'entreprise a constaté des améliorations substantielles en matière de précision des achats, de planification des projets et de conformité réglementaire (par exemple, OSHA, EPA). La mise en commun des données sur les produits a également permis d'optimiser la planification de la maintenance des canalisations, de réduire au minimum les risques pour la sécurité et de garantir que les fluides de forage présentaient une viscosité bien définie pour des performances optimales pendant les opérations.
Les défis liés à la gestion des données produit
La plupart des entreprises ne sont pas en mesure de stocker et de gérer les données produit dans un référentiel central en raison de toute une série de problèmes, ce qui souligne l'importance du PMDM. Les raisons de cette situation sont détaillées ci-dessous.
Absence de normalisation des données: Les organisations complexes qui fonctionnent en silos utilisent généralement des conventions de nommage, des unités de mesure et des formats différents pour un même produit, ce qui peut rendre la centralisation des données assez difficile
Gouvernance et propriété des données: Chaque enregistrement de données mis à jour dans le système devrait, dans l'idéal, faire l'objet d'un contrôle visant à détecter les doublons, à vérifier les champs obligatoires et à s'assurer de la validité des données, et s'accompagner d'un système d'approbation définissant clairement les responsabilités et la propriété des données afin de tirer le meilleur parti de la base de données produits. – Ces processus et systèmes font défaut dans les entreprises qui n'ont pas réfléchi en détail à leur base de données produits en amont.
Complexités techniques: Nous avons déjà mentionné que la gestion des données sur l'ensemble des systèmes afin d'obtenir une vue d'ensemble unifiée est l'un des principaux objectifs du PMDM. Cependant, la mise en œuvre de cette approche peut s'avérer techniquement complexe et nécessiter une expertise multiplateforme.
Problèmes d'évolutivité: La gestion d'un référentiel produit est relativement simple pour une entreprise dont les cas d'utilisation sont limités. Cependant, à mesure que la taille et la complexité de l'ensemble de données augmentent, l'effort nécessaire à la gouvernance et à la gestion des données devient tout simplement disproportionné, ce qui pose des problèmes d'évolutivité.
Plusieurs variantes de produit : Les grandes entreprises peuvent proposer des milliers de produits comportant de nombreuses variantes (par exemple, taille, couleur, conditionnement). Il peut s'avérer un peu difficile de gérer ces variantes et de s'assurer que les données appropriées sont associées à chacune d'entre elles.
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Stratégies relatives aux données de référence des produits
En principe, la stratégie visant à rationaliser la gestion des données de référence des produits n'est pas très différente de celle d'un stratégie de mise en œuvre de la gestion des données de référence génériques, qui repose essentiellement sur trois éléments clés.
Plusieurs plateformes de données de référence proposent des solutions de gouvernance des données prêtes à l'emploi qui intègrent également des modules dédiés à la gestion des données produit.
Quels sont les avantages d'un « Product Master » ?
Partout dans le monde, les organisations s'efforcent de tirer le meilleur parti d'un référentiel produit, principalement pour bénéficier des avantages que nous détaillons ci-dessous.
Opérations de la chaîne logistique
C'est sans conteste l'un des avantages les plus recherchés liés à la gestion d'une base de données produits. Voici quelques processus de la chaîne d'approvisionnement qui peuvent en tirer parti.
Processus d'approvisionnement
Bien géré données de base des achats notamment les données de base des articles dans SAP, est essentiel pour optimiser les processus d'approvisionnement. Voici quelques-uns des avantages :
Précision des achats : La standardisation des données produit permet aux équipes d'approvisionnement de commander les bons articles, ce qui réduit les erreurs et les incohérences dans les bons de commande.
Une production efficace : La précision des données de la nomenclature (BOM) garantit des cycles de production sans erreur, ce qui permet de réduire au minimum les temps d'arrêt et le gaspillage de matériaux.
Coordination logistique : Des données précises sur les dimensions et le poids des produits permettent une planification optimale du fret, ce qui réduit les coûts de transport et les retards.
Gestion des stocks
En mettant en œuvre les stratégies adaptées pour la gestion des données de base des stocks, Les opérations de la chaîne logistique sont optimisées, ce qui se traduit par les avantages suivants :
- Prévision de la demande : En offrant une vue claire et précise des caractéristiques des produits, des tendances historiques et des niveaux de stock, PMDM permet d'améliorer les prévisions de la demande, réduisant ainsi les risques de surstock ou de rupture de stock.
- Optimisation du stock de sécurité : Garantit que les marges de sécurité des stocks sont calculées avec précision à partir de données fiables, ce qui permet de réduire au minimum les coûts de stockage excédentaires tout en maintenant les niveaux de service.
- Visibilité multicanal : Permet le suivi en temps réel des stocks dans les entrepôts, les centres de distribution et les points de vente, facilitant ainsi une répartition optimisée.
Gestion des produits
Gestion du cycle de vie: Assurer l'exactitude des données produit tout au long de leur cycle de vie, en garantissant des transitions en douceur, du développement jusqu'à l'arrêt de la commercialisation. Cela permet aux équipes de rester sur la même longueur d'onde concernant l'état d'avancement des produits et les prochaines étapes.
Innovation: Utilisez les données détaillées sur les performances des produits et les retours d'expérience des clients pour identifier des opportunités d'innovation. Cela permet de s'adapter rapidement aux demandes et aux tendances du marché.
Collaboration: Assurer la coordination entre les équipes produit, marketing, commerciales et service client en leur donnant accès aux mêmes informations actualisées sur les produits, ce qui favorise une prise de décision efficace et un fonctionnement sans heurts.
Gestion des relations avec les fournisseurs
Même si ces avantages ne sautent pas forcément aux yeux au premier abord, un système PMDM bien intégré et planifié, associé à un fichier fournisseurs à jour et fiable, peut améliorer considérablement l'efficacité des achats, réduire les risques opérationnels et garantir le bon fonctionnement et la rentabilité de votre chaîne d'approvisionnement.
Il y a un un module distinct dédié à la gestion des données de base des fournisseurs, qui joue un rôle crucial dans la rationalisation des processus d'approvisionnement et l'amélioration des relations avec les fournisseurs. En intégrant ce module à d'autres systèmes, les organisations peuvent bénéficier des avantages suivants :
- Communication standardisée avec les fournisseurs : Des spécifications claires du produit permettent de réduire au minimum les malentendus ou les erreurs lors des négociations d'achat ou de la passation de commande.
- Suivi des performances des fournisseurs : Les données de référence sur les produits peuvent être associées à des indicateurs de performance des fournisseurs (par exemple, délais de livraison, taux de défauts) afin d'évaluer et d'optimiser les relations avec ces derniers.
- Amélioration des décisions d'approvisionnement : En conservant une vue d'ensemble des spécifications des produits et des options proposées par les fournisseurs, les équipes chargées des achats peuvent identifier des alternatives rentables ou recourir à deux sources d'approvisionnement pour les articles essentiels.
Planification de la demande
- Harmonisation entre les différents niveaux de la chaîne d'approvisionnement : Le PMDM garantit que tous les maillons de la chaîne d'approvisionnement partagent la même compréhension des caractéristiques des produits, ce qui permet de réduire les goulots d'étranglement.
- Moins d'erreurs dans le traitement des commandes : Des informations correctes sur les produits permettent de réduire au minimum les erreurs d'expédition, ce qui améliore les taux de livraison dans les délais et la satisfaction des clients.
- Planification dynamique des réapprovisionnements : Permet de prendre des décisions fondées sur les données en matière de réapprovisionnement des stocks, grâce à une analyse en temps réel des tendances des ventes et des niveaux de stock.
Tirer parti de l'intelligence artificielle dans Product Master
Comme pour la plupart des fonctions à l'échelle de l'entreprise, l'intelligence artificielle est en train de transformer le paysage de la gestion des données de référence (PMDM) et, plus généralement, de la gestion des données dans son ensemble. Cette évolution se traduit principalement par la mise en place d'un processus bien plus précis, efficace et, surtout, moins chronophage pour garantir l'excellence des données de référence.
Voici quelques exemples illustrant comment les modèles d'apprentissage automatique dynamisent un processus, autrement manuel et fastidieux, visant à garantir la qualité des données de référence.
Nettoyage automatisé des données
Un modèle entraîné, en particulier s'il dispose d'un contexte historique de données produit spécifiques à un secteur d'activité, est bien plus à même de corriger les enregistrements individuels de données de référence dans les trois domaines suivants.
Enrichissement automatisé
Les équipes chargées des achats, des opérations et des produits s'appuient généralement sur les fiches de données de référence pour disposer d'une vue d'ensemble complète des fiches relatives à un produit donné. Cependant, lors de la création et de la modification de ces fiches, certaines informations clés ne sont tout simplement pas mises à jour, que ce soit en raison d'erreurs humaines, de problèmes systémiques ou d'un manque d'informations.
Une solution de gestion des données produit intelligente et bien conçue peut désormais exploiter des modules d'IA pour enrichir les informations provenant de sources propres, de bases de données tierces ou via l'enrichissement Web.
Classification ou normalisation des données produit
L'un des principaux enjeux liés à la gestion des données de référence concerne les données non structurées, c'est-à-dire les données saisies dans des champs non structurés tels que « description succincte » ou « description détaillée ».
Il est donc difficile de prendre des décisions à grande échelle, car les logiciels d'automatisation et d'analyse s'appuient généralement sur des champs de données structurés pour fonctionner efficacement.
Toute solution de gestion des données de référence digne de ce nom peut mettre en œuvre des solutions d'intelligence artificielle pour analyser les données et en extraire les attributs clés, les unités de mesure et d'autres informations essentielles, puis les associer automatiquement aux champs correspondants et créer des « tâches » que les responsables de catégorie devront « vérifier » et « valider » avant leur déploiement dans la version de production d'une base de données de référence.
Conclusion
Une gestion efficace des données de référence produit (PMDM) est essentielle pour optimiser les opérations commerciales, de l'approvisionnement à la gestion des stocks.
Grâce à des données produit fiables, les entreprises peuvent simplifier leur chaîne d'approvisionnement, réduire au minimum le gaspillage opérationnel et améliorer leurs décisions en matière d'approvisionnement. De plus, des données produit précises constituent un élément clé de la logistique : elles permettent d'assurer l'exactitude des expéditions, de minimiser les erreurs de traitement des commandes et de rationaliser les coûts de transport.
La mise en place d'un système PMDM bien organisé permet non seulement d'améliorer les opérations internes, mais aussi d'optimiser la logistique, rendant ainsi les processus de livraison encore plus fluides et moins coûteux.
Foire aux questions
Quel est un exemple de fiche produit ?
Une fiche produit regroupe toutes les informations relatives à un produit donné. Exemple : pour une tablette de chocolat, les matières premières (cacao, lait, huile de palme), les fournisseurs de cacao, les distributeurs, les machines et les pièces détachées constituent autant d'éléments d'information qui seront enregistrés dans la fiche produit.
Comment créer une fiche produit ?
Les différents systèmes ERP proposent des méthodes variées pour créer ou mettre à jour une fiche produit ; celles-ci sont décrites dans leur documentation. En voici quelques-unes parmi les plus courantes : 1. Fiche produit SAP 2. Référentiel des produits Oracle 3. Référentiel des produits Informatica
Quelle est la différence entre le PIM (gestion des informations produit) et les données de référence ?
Une base de données de référence, ou une base de données de référence produit, regroupe des informations complètes sur un produit, notamment, mais sans s'y limiter, ses fournisseurs, les matières premières nécessaires, les informations relatives à l'emballage, les équipements requis, etc. Le PIM, quant à lui, concerne davantage les informations relatives à la mise en rayon, au marketing, aux promotions et à la distribution des produits.
Comment les données de référence produit sont-elles gérées dans SAP ?
SAP gère les données de référence produit à l'aide d'outils tels que « Material Master » dans S/4HANA et « SAP Master Data Governance » (MDG). Ces outils centralisent la création des données, garantissent leur exactitude et intègrent les informations sur les produits dans différents modules tels que les ventes, les achats et la production. Parmi leurs fonctionnalités figurent des workflows de validation, la détection des doublons et les mises à jour en temps réel. SAP prend également en charge l'enrichissement des données et la gestion du cycle de vie, ce qui permet une intégration transparente avec des systèmes tiers et garantit des données cohérentes et de haute qualité à l'échelle de l'entreprise.
Quels logiciels OU solutions peut-on utiliser pour gérer la base de données produits ?
Plusieurs solutions logicielles, notamment Integrity© et Harmonize© de Verdantis, permettent de relever les défis majeurs liés aux données de référence des produits – Cet article présente également les principales solutions logicielles dédiées à la gestion des données de référence.
