Objets connectes : Tous les achats seront-ils prévisibles ou est-ce de la science-fiction ?

Prenons deux cas concrets :
- Une société de service dispose de dizaines de photocopieurs répartis dans leurs bâtiments. Il serait très possible d’obtenir en temps réel les consommations de chaque machine et de pouvoir réajuster les contrats – ce qui est le cas pour la flotte automobile – ou relocaliser annuellement les photocopieurs pour éviter des pénalités de fins de contrats en cas de sous/sur-consommation.
- Dans le domaine des consommables industriels, les objets connectes peuvent remonter en temps réel des données de consommation et de production et les relier entre elles pour faire du prédictif. L’usage de l’outillage, ou des équipements de protections individuelles, pourrait s’adapter à la production en temps réel. Le but : que l’acheteur ait une visibilité suffisante des besoins pour adapter sa stratégie en conséquence.
Cependant, deux challenges majeurs subsistent :
- Les objets connectes travaillent de manière indépendante. Il n’existe pas encore de plateforme universelle qui faciliterait le dialogue entre tous les objets connectés d’une entreprise au sein d’un même système d’information.
- Il n’existe pas non plus d’utilisation unique des objets connectés comme expliqué sur le site Recode. Comment les adapter à des usages et à des priorités ?
Aujourd’hui, la gestion de la flotte automobile est en avance sur le sujet : les véhicules sont de plus en plus connectés, ce qui permet aux entreprises d’avoir une vue en temps réel sur la consommation de carburant, les usages de conduite de chaque conducteur et, par conséquent, de pouvoir définir une politique de formation pour ses conducteurs.
Pour l’heure, les besoins en hardware et software pour traiter le Big Data sont encore très spécifiques. Demain, imaginez le champ du possible pour les entreprises industrielles fournissant des équipements (petits ou gros) : telle que l’électricité, les équipements de protection individuelle, les fournitures de bureau ou l’alimentation.
BME est en train de modeler l’architecture de sa solution Sourcing Forcepour l’adapter à la Big Data Achat. L’idée : qu’à terme, via des API, il soit possible de recevoir des données très importantes, de les structurer et de les exploiter sans consommation excessive de serveurs pour définir des stratégies eAchats performantes. Le futur est déjà demain !
En savoir plus :
- Découvrez Sourcing Force : une solution e-achat complète pour la gestion de votre flotte automobile
Olivier Audino, Président Directeur Général
Diplômé de Grenoble Ecole de Management.
Avant de fonder Buy Made Easy, Olivier a travaillé 7 ans à la Direction des Achats de General Electric, United Technologies et du groupe SEB.
C’est en partageant avec les opérationnels et les chefs d’entreprise en France et en Europe qu’est née l’idée de proposer une place de marché simple d’utilisation et exclusivement dédiée aux attentes des professionnels.