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BASF passe sa chaîne de valeur sur un graphe de données

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Pour piloter sa chaîne d'approvisionnement complexe, le numéro un mondial de la chimie délaisse Excel et les bases de données classiques pour la technologie de graphe. Tous les employés visualisent désormais l'ensemble de la chaîne, et non uniquement le segment qui les concerne.

PublicitéIl va sans dire que la chaîne d'approvisionnement d'un industriel comme BASF, numéro un mondial de la chimie avec 65,3 Md€ de CA en 2024, plus de 230 sites de production et 70 000 fournisseurs, est extrêmement complexe. Le moindre changement dans le plan de production en amont de la chaîne a des milliers de répercussions en aval. Jusqu'à présent, chaque service visualisait en détail son propre segment de la chaîne, mais n'avait qu'un accès partiel aux éléments concernant les segments en amont et en aval.

Les différents services passaient ainsi parfois des semaines à compiler des données pour répondre à certaines questions pourtant stratégiques : quel est l'impact d'une hausse des prix des matières premières ? Quels produits peuvent être délocalisés en cas de goulots d'étranglement ? Comment stabiliser la production en cas de risques d'approvisionnement ?

Une plateforme d'analyse sur un graphe de données

Pour prendre plus rapidement des décisions éclairées, BASF a finalement décidé de développer une plateforme d'analyse appelée Wedecide, basée sur la technologie de graphe de données de Neo4j. Contrairement aux bases traditionnelles, ce type de système n'indexe pas les data dans des tables, mais les organise sous forme de noeuds et d'arcs entre ces différents noeuds. Ce modèle permet d'interroger des relations complexes entre données et de visualiser les informations dans leur contexte global. Les flux de matières ou les dépendances entre fournisseurs et les structures de coûts peuvent par exemple être représentés et analysés de manière plus intuitive. Ce système est particulièrement intéressant dans des scénarios comportant de nombreux objets en réseau et des relations dynamiques.

« Les graphes de données sont particulièrement adaptés à l'analyse de data fortement interconnectées et à la visualisation des relations qui existent entre celles-ci, explique Konrad Hippius, directeur des marchés de la pharmacie, des sciences de la vie et des services financiers chez Neo4j. Dans le contexte de l'IA, par exemple, les graphes de connaissance derrière les LLM donnent un accès plus précis aux informations techniques structurées et fournissent des réponses actualisées, spécifiques au domaine ».

De quelques semaines à quelques secondes

BASF a donc organisé et relié au sein d'un graphe les données sur les matériaux, les processus, les sites et les coûts et cartographié les dépendances entre les différentes data points. Pour la première fois, l'industriel visualise ainsi l'ensemble de sa chaîne de valeur sous la forme d'un système en réseau. Et de cette façon, les utilisateurs interrogent les dépendances entre les données et gèrent plus facilement des dizaines de milliers de recettes, de machines et de produits semi-finis et finis.

PublicitéLa plateforme Wedecide intègre les données venant de SAP, des différents MES (manufacturing exécution system) et d'autres systèmes internes. Et le graphe de BASF compte déjà environ 1,5 milliard de noeuds. Les informations qui n'étaient auparavant accessibles que dans Excel ou des bases de données traditionnelles et nécessitaient des recherches fastidieuses peuvent désormais générer des analyses approfondies à partir de quelques clics de l'utilisateur. Selon l'industriel, les délais pour obtenir une analyse sont passés de plusieurs semaines à quelques secondes.

Preuve par l'exemple lors de la crise du gaz

1 800 responsables produits et stratégie chez BASF utilisent déjà la solution. Ils analysent les marges, les coûts, les capacités de production ou la rentabilité de chaque produit et de chaque site en temps réel. Ils utilisent également des simulations, des analyses visuelles et des prévisions basées sur des données actuelles. L'intérêt de la plateforme a été démontré, par exemple, lors de la crise énergétique qui a perturbé l'approvisionnement en gaz en Europe. BASF s'est alors servi de Wedecide pour identifier les produits et les procédés directement dépendants du gaz naturel. Sur cette base, il a pris des décisions concernant les procédés de production prioritaires et les usines pouvant poursuivre normalement leurs activités. L'industriel a modélisé des scénarios de prix et de rentabilité, évalué spécifiquement les sites individuels concernés et planifié les relocalisations de production. Il a également fait appel à des fournisseurs externes dans des délais très courts pour honorer les commandes critiques des clients malgré les contraintes de ressources.

« Avec Wedecide, nous avons créé une méthodologie commune à toute l'entreprise et une base de données centralisée, insiste Marcus Monasterio, product owner de Valorate WeDecide chez BASF. Tout le monde s'appuie sur les mêmes résultats pour prendre des décisions communes. Qui plus est, les utilisateurs métier reçoivent des réponses en quelques secondes. Les cycles de modélisation accélérés nous ont fait gagner une à deux semaines dans les prises de décision stratégique. »

Article rédigé par

bernd Reder, CIO Allemagne (adapté par E.Delsol)

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