Diffuser l’intelligence artificielle dans la chaîne d’approvisionnement

Supply-chain

L’arrivée massive des nouvelles technologies entraîne une connectivité plus grande et une capture des données toujours plus importante, ce qui met les chaînes d’approvisionnement à rude épreuve. Amélioration de la qualité de production, prévision de la demande, maintenance prédictive, maîtrise des coûts de transport ; la mise en place d'outils de Machine Learning – apprentissage automatique – dans le domaine de la chaîne d'approvisionnement permet de nombreux bénéfices.

Définition de la chaîne d’approvisionnement.

Elle regroupe la logistique des biens ou personnes mais aussi le transport de celles-ci. Le terme logistique, aussi appelé « Supply Chain » en anglais, englobe l’ensemble des techniques et moyens utilisés pour optimiser la gestion des marchandises. Elle est considérée comme la colonne vertébrale de nombreux secteurs d’activités telles que le pharmaceutique, l’automobile, le transport ou encore l’aérospatial.

Les enjeux de la chaîne d’approvisionnement

Aujourd’hui la chaîne d’approvisionnement représente le nerf de la guerre commerciale. En effet, elle se retrouve à devoir satisfaire les producteurs et industries avec des matériaux de construction qui parcourent des trajets immenses par différents moyens de transport. La gestion des entrepôts où sont stockés les produits avant d’être dispatchés dans les unités commerciales nécessite de prédire le nombre de places disponibles ainsi que les ressources humaines qui doivent être allouées. Les commerçants qui gèrent leurs stocks et commandes en fonction de temps des livraisons dictées par les producteurs. Et enfin le client final, consommateur du bien qui souhaite recevoir ou avoir à disposition le bien pourle consommer. Il est donc particulièrement important d’utiliser des technologies capables de réaliser des prédictions du comportement des consommateurs.

Les apports de l’IA dans la chaîne logistique


Soumis à une forte concurrence et ayant des chaînes d’approvisionnement toujours plus complexes, les entreprises rencontrent de nombreuses contraintes de rentabilité. Les responsables et directeurs de la logistique se tournent alors vers les nouvelles technologies : travail en réseau, Internet des Objets (en anglais : Internet of Things, IoT) et l’intelligence artificielle pour optimiser la « Supply Chain ». Ces technologies de pointes permettent de collecter de larges quantités de données et d’optimiser l’ensemble des opérations et interactions entre ces outils


L’humain est dépassé et ne peut plus traiter autant d’éléments à corréler entre eux. La machine (au sens large) et la puissance de calcul du Machine Learning peut relever le défi d’aujourd’hui. En effet, celui-ci peut harmoniser, synchroniser et accélérer la chaîne logistique. Il est intéressant pour les responsables et directeurs de la logistique de se tourner vers cette solution qui permet de tirer parti de la collection et de l’analyse des données.

Une prévision optimisée avec les nouvelles technologies

Prévoir, anticiper ou encore devancer, voilà les gains de l’intelligence artificielle. Cependant, avec l’arrivée des capteurs embarqués et de l’IoT, les données sont devenues de plus en plus nombreuses et difficiles à traiter en temps réel. Si les systèmes alimentés par des algorithmes de Machine Learning permettent de traiter l’ensemble de ces données, c’est la capacité de pouvoir prédire en temps réel qui, aujourd’hui, semble devenir profondément intéressante. En effet, la notion de «suivi en temps réel » prend tout son intérêt, pour les entreprises souhaitant développer la meilleure chaîne d’approvisionnement . Les solutions de Machine Learning automatisées tel que Prevision.io, permettent d’insérer des données au fur et à mesure que celles-ci soient collectées et les traitent automatiquement sans forcément effacer la prédiction précédente. C’est une agilité sans précédent qui est un des atouts les plus importants de l’autoML.


Désormais, il est donc possible d’effectuer des prédictions sur les comportements des consommateurs pour optimiser les actions de l’entreprise.

Une réactivité renforcée grâce à une chaîne d’approvisionnement intelligente

Dans un secteur en perpétuelle course contre la montre, les solutions d’IA sont l’un des moyens les plus efficaces pour traiter et analyser la totalité des données disponibles : historiques des ventes sur plusieurs années, les stocks etc. L’analyse de ces données-là permettent de mettre en place des scénarios de prévision des ventes et ainsi d’anticiper le potentiel de commandes d’approvisionnement. Il est donc possible de planifier l’intégralité des opérations pour les points de vente comme les entrepôts. Cela permet ainsi d’allouer les ressources nécessaires humaines ou équipements supplémentaires pour des périodes prédéfinies. Les entreprises bénéficient alors d’une optimisation de la totalité de la chaîne logistique.

Des décisions éclairées par L'IA

L’un des apports de l’intelligence artificielle est d’éclairer la prise de décision des responsables du Supply Chain ou de la chaîne d’approvisionnement et autres experts métiers. Elle permet également d’obtenir des suggestions d’actions pour optimiser les techniques d’approvisionnement mais, aussi financières. Exemple : Opter pour une chaîne d’approvisionnement découpée par département ou fonction pour une optimisation globale.

Quelles sont les grandes tendances d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement

1. La connaissance client

Si cette notion semble prise par de nombreux acteurs, il est nécessaire de la placer au centre des opérations aussi. C’est-à-dire de mettre le client au cœur du processus d’achat, la mise sur marché, de la vente et de la livraison du service. Effectuer des prédictions sur les comportements des consommateurs est une avancée permise par le Machine Learning.

2. Accroître la transparence

La transparence d’une chaîne d’approvisionnement demande de recueillir les données sur les biens en fabrication, les intervenants concernés et les étapes que traverse ce bien. Par la suite, il s’agit de rendre accessible l’ensemble des données collectées pour comprendre les écarts afin que des mesures nouvelles les prennent en compte.

3. Diminuer la complexité

Nombreuses sont les entreprises en difficulté à remonter à la source du problème. Les équipes en amont ne prennent pas en compte les équipes en aval. La transparence apporte un soutien énorme mais, en segmentant l’offre commerciale avec le besoin (humain ou matériel) les responsables sont plus à même d'allouer les ressources nécessaires : « One size does not fit all ».

Notre logiciel de Machine Learning automatisé Prevision.io vous accompagne quotidiennement sur l’ensemble des cas d’usages : prévision du flux de marchandises, préparation des commandes, optimisation des itinéraires de transport. N’hésitez pas à prendre contact avec nos équipes pour discuter ensemble comment transformer votre chaîne logistique.


Prevision.io -

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