La démo présentée par Nicolas Rouyer lors de l'événement Supply Chain GraphTalk Paris souligne l'importance d'un jumeau numérique pour une supply chain efficace, en intégrant des données diversifiées pour éliminer les silos. Neo4j permet d'optimiser la gestion du cycle de vie des produits, la planification et d'améliorer la résilience et la durabilité. Des exemples d'application avec Lockheed Martin montrent comment l'utilisation de la base de données de graphes a conduit à des gains en agilité et en efficacité opérationnelle.

1. Démo
Supply Chain
GraphTalk Paris, 13 novembre 2024
Nicolas Rouyer, Sr Sales Engineer, Neo4j

2. Hello !
Nicolas Rouyer
Sr Sales Engineer @neo4j (5+years)
J’aime les autocollants !
Violoniste
@rrrouyer
nico@neo4j.com

3. Supply Chain Digital twin
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Objectifs
1. Vision holistique et transparence
2. Simulation et anticipation des
risques
3. Optimisation des coûts
4. Amélioration de la résilience
5. Collaboration et alignement
interservices
6. Collecte et analyse de données
avancées
7. Durabilité et optimisation des
ressources

4. La Supply
Chain est un
Graphe
● Clients
● Commandes
● Employés
● Fournisseurs
● Matières
● Produits
● Usines
● Centres Logistiques
● Expéditions
● News
● Etc…
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5. Mais les données Supply Chain sont silotées
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Commandes Produits Fabrication
Fournisseurs Exécution
des
Commandes
Transport Météo Géospatial Third Party

6. Cas d’Usage
Jumeau Numérique Supply Chain
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6

7. Neo4j Inc. All rights reserved 2024
7
Mapping Product Data
Challenge
Solution
Lockheed Martin Space Systems devait éliminer les silos de
données afin d'intégrer les processus et les informations
provenant de systèmes disparates tout au long du cycle de
vie de ses produits.
Une base de données de graphes Neo4j alimente une
solution Product 360 pour révéler les relations entre les
données et améliorer la gestion du cycle de vie des produits
Impact
Lockheed Martin Space Systems a réduit les coûts, gagné en
agilité dans la planification, et amélioré l'efficacité et la
prévisibilité de l'ensemble de ses opérations

8. Démo
Google + Neo4j Supply Chain Twin Architecture
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9. Architecture Google + Neo4j Supply Chain Twin
Neo4j Inc. All rights reserved 2024
9
BigQuery
Supply Chain
Twin L2 Data
Dataflow Graph Database
Bloom
Graph Data
Science
Keymaker Framework
Supply Chain
Twin Application
Analysts
Supply Chain Service
GDELT Data
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2
3
4
5
6 Google Applications
Products
Flex
Templates
Solutions Workbench
A
Solution Accelerators

10. Neo4j Inc. All rights reserved 2024
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Modèle de Graphe Supply Chain

11. Neo4j Inc. All rights reserved 2024
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Evaluation du risque
Supply Chain
● Analyser les pièces les plus critiques et
calculer le score de risque de centralité de la
pièce à l'aide de la centralité critique
● Calculer le score de risque de localisation
sur la base des coordonnées de l'adresse du
fabricant
● Calculer le score de risque de commande sur
la base des niveaux de stock actuels et des
quantités commandées
=> Fournir des informations exploitables en
simulant davantage de stocks et de commandes et
en modifiant à la volée la pondération des risques

12. Merci !
nicolas.rouyer@neo4j.com
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