Repenser la supply chain textile face à une reprise en demi-teinte

Le secteur du textile a affiché une croissance de + 218 % au mois d’avril 2022^[1]. Cette embellie doit néanmoins être relativisée car l’année 2021 n’était pas propice à la consommation des ménages, compte tenu de l’incertitude sanitaire et des confinements à répétition. Si aujourd’hui reprise de la consommation il y a, sa pérennité reste incertaine au vu du contexte économique compliqué : inflation persistante, hausse des prix des matières premières et des frais d’expédition ou encore de nombreuses perturbations sur les chaînes d’approvisionnement mondiales.

De nouvelles perturbations à anticiper

La hausse du prix des matières premières dans un contexte inflationniste poussant les consommateurs à prioriser plus que jamais leurs achats est une mauvaise nouvelle pour tous les secteurs et particulièrement celui du textile, impacté donc tant sur l’offre que la demande L’embellie post-pandémique aura peu duré et nous pouvons d’ores et déjà voir que les performances seront fortement hétérogènes tant d’un point de vue géographique que sectoriel. En effet, les États-Unis et la Chine tirent la croissance vers le haut, alors que l’Europe est à la traîne. Nul doute que les secteurs du discount et du luxe sur-performeront, tandis que le milieu de gamme continuera à stagner.

La demande, de plus en plus volatile, impliquera par ailleurs un impératif de gestion des risques et de résilience des offres.      

Malgré ces défis, le contexte actuel présente de grandes opportunités de développement en matière de transformation numérique et de durabilité. Cela est rendu possible notamment grâce à la mise en œuvre de processus de merchandising et de planification de la chaîne d’approvisionnement, plus flexibles et permettant le maintien des ventes des produits, malgré la fluctuation constante de la demande et les contraintes de capacité d’approvisionnement.

Visibilité des données : la planification et le jumeau numérique

En investissant dans des plateformes de nouvelle génération autour de l’IA (intelligence artificielle) et de l’apprentissage automatique (ML pour machine learning), les entreprises du secteur textile pourront non seulement combler le fossé entre la demande et l’offre, mais aussi sentir la demande et prédire les changements de préférences des consommateurs.

Car comprendre les tendances et le comportement des consommateurs est depuis longtemps une préoccupation majeure pour de nombreuses industries. Cela est particulièrement vrai dans celui du textile et de l’habillement où les tendances sont temporaires et les produits ne sont pas considérés comme de première nécessité.

Il est difficile d’analyser avec précision l’ensemble des informations qui permettront d’avoir une visibilité complète et d’arriver à être pleinement réactif. En effet, il faut aujourd’hui pouvoir analyser rapidement les données sur les consommateurs et le marché, les ventes et les expéditions, les informations sur les produits et les fournisseurs, ainsi que les données sur les stocks et les ventes qui se trouvent bien souvent dans des applications distinctes. Cette multitude de sources et d’ensembles de données déconnectés, se traduit par un manque évident de visibilité et de possibilité de corriger un problème dans les temps car la mode implique une grande réactivité.

Dans un monde où les perturbations sont la nouvelle norme, disposer d’un jumeau numérique qui identifie les signaux du marché et de l’offre représente un incroyable avantage concurrentiel. Il existe aujourd’hui des plateformes de nouvelle génération qui offrent un avantage considérable car elles ont été créées directement en format numérique et proposent des architectures ouvertes, en traitant et en affichant tous les types de données et leurs différentes sources. Avec cette visibilité en temps réel sur l’ensemble de leurs chaînes de valeur, les entreprises sont désormais équipées pour mieux surveiller la demande et les signaux provenant de la chaîne d’approvisionnement.

Transformation numérique, planification de la demande et de l’approvisionnement

Ces plateformes aident également les organisations à mieux prévoir la demande et à s’adapter à la volatilité du marché. Elles ont la capacité d’aider les entreprises à sentir, analyser, planifier ou encore de façonner la demande. Pour ce faire, elles prennent en compte l’historique de la chaîne de valeur de bout en bout, les données actuelles et futures, de même que les facteurs internes et externes, grâce aux algorithmes d’IA et de ML.

Mais pour que ces investissements technologiques soient concluants, il faut avant tout équilibrer l’offre et la demande. Les chaînes d’approvisionnement doivent être plus agiles et plus rentables afin de répondre à la demande du marché. Il faut donc anticiper tous les scénarios possibles, planifier les capacités et les flux ou encore optimiser les stocks en étroite collaboration avec les fournisseurs. De plus, avec la visualisation des données en temps réel, les entreprises vont améliorer leurs résultats, mais surtout réduire leur impact environnemental. Cela permettra d’avoir une industrie plus humaine et plus durable, grâce à des ventes optimiser, des stratégies adaptées selon les zones géographiques et les besoins du des consommateurs.

[1] Source : IFM Panel (Panel distributeurs de l’Institut Français de la Mode)

Tribune rédigée par Tanguy Caillet, SVP Global Industry Solutions, o9 Solutions et Vikram Murthi, Vice President Industry Strategy, o9 Solutions

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