Aujourd’hui, la plupart des entreprises sont confrontées à des défis pour améliorer leur efficacité, réduire leurs coûts et satisfaire aux exigences toujours croissantes des consommateurs. L’un des domaines qui suscite un grand intérêt est la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Les chaînes d’approvisionnement traditionnelles étant devenues complexes, le besoin d’efficacité est devenu plus critique compte tenu de la baisse des coûts et des attentes de livraison plus rapides. Les entreprises utilisent des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour résoudre ces problèmes. Lorsque l’IA et l’apprentissage automatique sont appliqués à la gestion de la chaîne d’approvisionnement, cela est bénéfique car cela permet aux entreprises d’automatiser les processus, de prévoir les niveaux de demande et de rendre les opérations logistiques efficaces. Dans ce blog, nous discuterons des avantages de l’IA et de l’apprentissage automatique dans l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement, des défis et des applications pratiques que les entreprises peuvent utiliser.
IA et apprentissage automatique – Impact sur l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement
L'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement aide les entreprises à gérer une grande quantité de données, à effectuer des analyses à une vitesse supérieure à celle des personnes impliquées et à interpréter les résultats avec plus de précision que nécessaire. Ces capacités, toutes exploitées à un moment donné, englobent l'autogestion du flux de travail, l'optimisation gestion de travail répétitif et d’anticipation concurrentielle quasi parfaite transformant la productivité organisationnelle au sein de la chaîne d’approvisionnement.
Augmentation de la productivité : Les ressources humaines sont économisées grâce à l’utilisation de l’IA dans des activités qui nécessitent traditionnellement de la main-d’œuvre, telles que la saisie de données, la gestion des stocks, le traitement des commandes, etc., dans lesquelles les erreurs humaines ont été réduites.
Analyses prédictives: Les entreprises peuvent utiliser l’apprentissage automatique pour identifier des modèles à partir de données historiques et déterminer comment ces modèles évolueront à l’avenir, ce qui leur permet à leur tour de planifier des réductions en cas de baisse de la demande.
Prise de décision en temps réel : Grâce aux systèmes d’intelligence artificielle, les données collectées peuvent également être utilisées pour prendre des décisions de contrôle des stocks ainsi que des décisions de commande et de distribution au fur et à mesure que les données arrivent.
Principaux avantages de l'IA et de l'apprentissage automatique Efficacité des chaînes d'approvisionnement
Prévision de la demande et gestion des stocks
Pour pouvoir maximiser l'efficacité de chaque maillon de la chaîne d'approvisionnement, il est essentiel de prévoir avec précision la demande. Dans la plupart des cas, les entités commerciales se sont appuyées sur les modèles historiques de ventes pour essayer de prévoir la demande, ce qui, bien franchement, ne donne le plus souvent aucun résultat et se solde soit par des ruptures de stock, soit par un gaspillage de stocks excédentaires.
Ces technologies d’IA et d’apprentissage automatique utilisent des données internes et externes, notamment les ventes antérieures, l’activité des clients, les tendances du secteur, la météo et les facteurs macroéconomiques. Elles peuvent ainsi fournir des prévisions de la demande avec une plus grande précision. Ces informations aident les entreprises à trouver le bon moment pour réduire les stocks, dimensionner correctement la demande et la capacité et optimiser la rotation des stocks et les coûts de stockage.
Par exemple, des entreprises mondiales telles qu’Amazon et Walmart ont également intégré l’utilisation de systèmes de prévision de la demande assistés par l’IA pour améliorer la gestion de leur chaîne d’approvisionnement en éliminant les scénarios de rupture de stock et de surstock.
Améliorations dans la logistique et le transport
La logistique et le transport font partie intégrante de toute chaîne d’approvisionnement et l’amélioration de ces éléments est susceptible d’apporter des avantages en termes de performance globale. L’IA et l’apprentissage automatique peuvent être appliqués à l’optimisation des itinéraires de livraison pour améliorer l’efficacité et réduire les coûts opérationnels, notamment la consommation de carburant et le temps nécessaire à l’expédition. Ces technologies fonctionnent en interprétant des informations telles que les conditions de circulation et de météo, le coût du carburant, entre autres, et en faisant des choix concernant le mouvement des marchandises dans la chaîne d’approvisionnement.
En outre, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prévoir les retards de livraison prévus et suggérer des modes de transport ou des itinéraires de transport alternatifs. Cela permet de réduire les coûts de transport, d'améliorer les délais et de minimiser les effets négatifs sur l'environnement.
Par exemple, UPS dispose également d’une application au sein de HAX appelée ORION – On-Road Integrated Optimization and Navigation – qui est un outil d’optimisation des itinéraires basé sur l’IA et utilisé par les chauffeurs-livreurs. ORION aide les livreurs à déterminer les itinéraires optimaux en tenant compte de paramètres tels que l’état de la route et la quantité et l’emplacement estimés des colis par le client. Le système a aidé UPS à réduire la distance parcourue de plusieurs millions de kilomètres et à économiser sur la consommation de carburant.
GESTION DES FOURNISSEURS ET DES VENDEURS
Grâce aux systèmes basés sur l'IA, les entreprises peuvent mieux gérer leurs réseaux de fournisseurs et de vendeurs. Par exemple, ces systèmes peuvent évaluer les fournisseurs en fonction de leurs délais de livraison, du prix des produits et de la qualité. En effectuant le suivi et l'évaluation des performances des fournisseurs, les modèles d'IA ont la capacité de prévoir les prévisions futures concernant la chaîne d'approvisionnement, par exemple en identifiant les risques qui peuvent survenir, tels que les retards dans les livraisons, les problèmes de qualité et bien d'autres problèmes possibles.
D'autre part, grâce au Machine Learning, les entreprises peuvent gérer efficacement leurs fournisseurs et leurs communications avec eux, en établissant un système de signalisation où une commande est passée lorsque les approvisionnements chutent à un certain niveau. Cela augmente la productivité en utilisant moins de travail manuel et en garantissant que les ressources appropriées sont disponibles au bon moment.
GESTION D'ENTREPÔT ET D'INVENTAIRE
L’IA et l’apprentissage automatique améliorent également l’efficacité des entrepôts grâce à un meilleur conditionnement des articles et à des techniques de préparation des commandes. Ces systèmes évaluent et examinent la demande, les mouvements ainsi que les délais d’approvisionnement d’un produit afin de fournir le meilleur agencement de stockage qui utilisera le moins d’espace possible. Cela réduit le temps et l’énergie consacrés à la recherche et à la sélection des produits, ce qui contribue à une livraison plus rapide des commandes.
Outre ces avantages, les robots et les systèmes d’automatisation dotés d’intelligence artificielle peuvent également être utilisés dans les processus de prélèvement, de tri et d’emballage, améliorant ainsi l’efficacité tout en réduisant les coûts de main-d’œuvre. Des entreprises comme Ocado et Alibaba ont franchi une étape supplémentaire en ajoutant des systèmes robotisés aux étagères de leurs entrepôts, qui servent à améliorer la vitesse et la précision de l’exécution des commandes en appliquant l’intelligence artificielle.
Gestion des risques SC
La gestion de la chaîne logistique est exposée à différentes formes de risques tels que les catastrophes naturelles, la guerre, l'instabilité politique ou économique. Ces risques peuvent dans une certaine mesure être combattus grâce à l'IA et à la technologie de l'apprentissage automatique en assimilant une multitude d'informations provenant de différentes sources telles que les prévisions météorologiques, la couverture médiatique et les performances passées.
Les outils d’IA qui gèrent les risques peuvent être chargés d’évaluer les facteurs susceptibles d’affecter la chaîne d’approvisionnement et de concevoir des moyens de les prévenir. Par exemple, un modèle d’apprentissage automatique qui prédit un retard de matières premières en raison de l’arrivée imminente d’un ouragan peut aider l’entreprise à faire face à la situation en réorientant ses transports ou en recherchant d’autres options d’approvisionnement.
De plus, ils aident les entreprises à mesurer les niveaux de risque de leurs fournisseurs et à identifier les faiblesses qui pourraient conduire à la mesure initiale.
Suivi et transparence en temps réel
Les chaînes d’approvisionnement des entreprises deviennent plus visibles grâce à l’utilisation accrue de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Les systèmes de suivi basés sur l’IA permettent de localiser en temps réel les marchandises et les niveaux de stock. Cette transparence offre aux entreprises la latitude nécessaire pour surveiller leurs chaînes d’approvisionnement en temps réel, quel que soit leur niveau, qu’il s’agisse de la production ou même de la livraison.
Ces informations aident les entreprises à réagir plus rapidement en cas de retard ou de perturbation, rassurant ainsi les clients quant à la commande et à la livraison des articles à temps. En outre, les entreprises peuvent atteindre des niveaux de stock optimaux grâce à une visibilité en temps réel des niveaux de stock, ce qui permet de résoudre les problèmes de surstockage ou de sous-stockage.
Satisfaction client améliorée
Offrir un service client de qualité est devenu une nécessité pour toute entreprise opérant sur le marché contemporain. Grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning, les entreprises peuvent orienter davantage leurs chaînes d’approvisionnement vers le client. L’intégration de chatbots IA, qui informent les clients sur la disponibilité des produits, le statut d’expédition des commandes et les délais de livraison, est un excellent exemple d’amélioration de l’engagement.
De plus, les entreprises sont en mesure de proposer des offres contrastées en fonction des attentes des acheteurs en prévoyant qui achètera probablement quel article à quel moment et en adaptant les promotions en conséquence. Cela augmente la satisfaction des clients, ce qui aide les entreprises à vendre encore plus et à favoriser la fidélisation des clients.
Durabilité et impact environnemental
L’IA et l’apprentissage automatique peuvent également aider les entreprises à réduire l’impact environnemental de leurs opérations de chaîne d’approvisionnement. Un routage plus efficace peut optimiser le transport des marchandises, réduire la consommation de carburant et les pratiques de gaspillage, et l’IA peut jouer un rôle clé dans la réalisation des avantages liés à la durabilité.
Par exemple, DHL a introduit l’intelligence artificielle dans les domaines de la réduction des coûts logistiques et de la minimisation des émissions grâce à un ensemble d’outils et de processus. L’analyse des données en temps réel de la flotte aide DHL à réduire la quantité de carburant utilisée pour les livraisons et donc les niveaux d’émissions en réorientant avec précision les véhicules de livraison.
Mise en œuvre pratique de l'IA et de l'apprentissage automatique dans les chaînes d'approvisionnement
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique modifient le fonctionnement des chaînes d'approvisionnement dans divers secteurs. En voici quelques exemples :
Amazon: L'entreprise utilise l'IA pour gérer ses niveaux de stock et prévoir la demande, garantissant ainsi que lorsque les clients souhaitent effectuer un achat, ils peuvent être sûrs que ces produits sont disponibles. Grâce à l'aide d'algorithmes d'IA intégrés aux équipements de ses centres de distribution, l'entreprise maximise le nombre de commandes préparées et emballées en peu de temps.
Régate: Cette société de transport maritime internationale utilise la technologie de l'IA pour améliorer la logistique et minimiser les frais de livraison. La société de transport maritime utilise des technologies d'IA qui prennent en compte de nombreuses variables telles que les itinéraires disponibles, le carburant et les conditions météorologiques en vigueur et fournit des informations qui aident à réduire les coûts globaux.
Coca Cola: Dans le cas de Coca-Cola, l'entreprise applique une technologie d'intelligence artificielle pour améliorer ses activités de chaîne d'approvisionnement, de la production à la distribution. Grâce à l'analyse commerciale, l'entreprise peut planifier avec précision son volume de production afin d'éviter les excédents ou les pénuries en utilisant l'apprentissage automatique pour identifier les aspirations des clients.
Problèmes liés à l’obtention de solutions d’IA et d’apprentissage automatique dans les chaînes d’approvisionnement.
Même si la mise en œuvre de l’IA et du Machine Learning offre de nombreux avantages, les entreprises sont susceptibles de rencontrer certains défis, en particulier à ce stade. Ces défis sont les suivants :
Qualité des données: L'IA et l'apprentissage automatique exigent la bonne données être pleinement opérationnel. Le manque de données de bonne qualité peut causer plus de mal que de bien en prédisant de manière erronée et en aboutissant à de mauvaises conclusions. Les entreprises ont tendance à rencontrer des problèmes parce qu'il n'existe pas de données propres, bien organisées et/ou régulièrement mises à jour.
Intégration avec les systèmes existants : De nombreux outils stratégiques qui renforcent la gestion de la chaîne d'approvisionnement et la prise de décision peuvent nécessiter des changements organisationnels dans les systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement. Cela peut devenir compliqué et nécessiter du temps et certaines compétences.
Prix: Un autre aspect important à noter est que les organisations supportent des coûts considérables lors de la mise en œuvre et de l’opérationnalisation des technologies d’IA et d’apprentissage automatique.
Cela est particulièrement vrai dans le cas des petites et moyennes entreprises ou organisations. Mais dans la plupart des cas, les gains à long terme sont supérieurs à l'investissement initial.
Pour aller plus loin
L’IA et l’apprentissage automatique dans la chaîne d’approvisionnement continuent d’être un domaine en pleine croissance, les entreprises du monde entier bénéficiant d’une efficacité, d’une réduction des coûts et d’une satisfaction client substantielles qui étaient impossibles à atteindre sans l’intégration de ces technologies. Ces technologies transforment la façon dont les entreprises gèrent leurs chaînes d’approvisionnement en améliorant la prévision de la demande, l’optimisation logistique et tout ce qui se trouve entre les deux.
Les organisations modifient leurs méthodes de travail traditionnelles pour répondre aux besoins en constante évolution de leur marché grâce à l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique.
FAQs
Réponse : – L'IA améliore l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement en automatisant les tâches répétitives, en optimisant la gestion des stocks, en prévoyant la demande et en fournissant un suivi en temps réel des marchandises et des expéditions. Grâce à l'utilisation de concepts liés à l'IA, les entreprises peuvent gérer les données et prendre des décisions sans perdre de temps, ce qui réduit le coût des opérations.
Réponse : – L’utilisation du Machine Learning va au-delà de l’exploitation de la demande historique ; elle implique de déterminer la demande future en évaluant les performances passées, les tendances générales et les facteurs externes avec beaucoup plus de précision que la méthode traditionnelle. Cela signifie que les entreprises seront en mesure de gérer leurs niveaux de stock, de minimiser les niveaux de gaspillage et de réduire les risques de rupture de stock ou même de surstockage.
Réponse : – Il existe certains obstacles, comme le manque de données de bonne qualité, l’absence d’outils pour assurer l’intégration des systèmes d’IA aux systèmes de chaîne d’approvisionnement existants et les coûts liés à l’application de l’intelligence artificielle. Néanmoins, les avantages considérables que les entreprises qui utilisent l’IA obtiennent, notamment en termes d’efficacité et de réduction des dépenses, valent bien l’investissement.
