Dans l’environnement commercial actuel en rapide évolution, garder une longueur d’avance sur la concurrence nécessite une innovation et une adaptation constantes. La gestion de la chaîne d’approvisionnement, un domaine constamment sous tension, a connu des avancées significatives ces dernières années grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA). En utilisant des outils et des solutions complétés par les capacités technologiques et méthodologiques de l’IA, y compris l’apprentissage automatique (ML), les entreprises peuvent améliorer leurs processus de prévision de la demande et améliorer leur excellence opérationnelle.
Cela a un impact direct sur leur efficacité et sur la nécessité pour eux de réaliser des économies.
L’apprentissage automatique est un type d’IA qui permet aux applications logicielles de prédire plus précisément les résultats sans être explicitement programmées. Pour ce faire, il est composé d’algorithmes capables d’apprendre automatiquement et d’améliorer leurs capacités. Les cas d’utilisation incluent les moteurs de recommandation, la détection des fraudes, la détection des cybermenaces, mais aussi l’automatisation des processus métier (BPA) et la maintenance prédictive.
En ce qui concerne la gestion de la chaîne d’approvisionnement, les solutions augmentées par les technologies d’IA (AI-driven) fournissent aux décideurs des informations critiques, leur permettant de faire des choix plus éclairés dans des domaines tels que la prévision de la demande, les retours prévus, la réduction des ruptures de stock, la prévision de nouveaux produits, et optimisation des prix.
« Les solutions basées sur l’IA aident les entreprises à atteindre des performances de niveau supérieur dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement » – McKinsey
Selon McKinsey, les solutions basées sur l’IA pour la chaîne d’approvisionnement (y compris des fonctionnalités telles que les modèles de prédiction et l’analyse de corrélation) permettent de mieux comprendre les causes et les effets dans les chaînes d’approvisionnement, en améliorant : les modèles de prévision de la demande, la transparence de bout en bout, l’entreprise intégrée planification, optimisation de la planification dynamique, automatisation des flux physiques.
- Prévision de la demande l’utilisation de l’apprentissage automatique est plus flexible et précise que les méthodes traditionnelles. Il permet une infusion rapide de nouvelles informations, ce qui les rend plus adaptables et bénéfiques pour les entreprises.
- La numérisation et l’automatisation des transactions B2B sur un réseau numérique rationalisent la connectivité et augmentent la transparence avec les clients, les fournisseurs et les partenaires commerciaux.
- En étendant les principes de Sales and Operations Planning (S&OP) à l’ensemble de la chaîne de valeur, Planification d’entreprise intégrée (IBP) établit une connexion cohérente et optimisée entre la stratégie et l’exécution.
- Planification de la chaîne d’approvisionnement L’optimisation permet une planification efficace et une adaptation rapide aux besoins de l’entreprise pour des processus métier complexes dans le cadre des contraintes et des exigences de l’organisation.
- La gestion traditionnelle de la chaîne d’approvisionnement ne peut plus suivre le niveau croissant des exigences de la demande. Pour conserver un avantage concurrentiel, il est crucial que l’entreprise adopte technologies d’automatisation intelligentes.
Les modèles ML sont conçus pour apporter des avantages significatifs à l’entreprise grâce à leur adaptabilité et leur précision. Par example:
- Augmentation des ventes : pas d’attente pour les longs délais de livraison
- Satisfaction client : leurs produits sont toujours disponibles
- Optimiser les coûts de personnel : analyses de la demande future
La chaîne d’approvisionnement, ainsi que toutes les opérations de l’entreprise, peuvent tirer parti de l’apport des nouvelles technologies, notamment l’automatisation et l’IA, et des approches numériques telles que la stratégie basée sur les données. Les résultats attendus immédiats incluent des flux de travail rationalisés et une efficacité accrue des processus.
Les domaines technologiques comprennent l’Internet des objets (IoT), l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, l’analyse avancée et l’analyse prédictive, la reconnaissance optique de caractères (OCR) et la robotique d’entrepôt, mais la liste ne s’arrête pas là.
Stratégie basée sur l’IA
La prévision est un élément clé de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Il fournit aux responsables les éléments nécessaires pour planifier plus efficacement les cycles de production et opérer avec les niveaux d’agilité et de transparence requis dans des environnements de production en constante évolution. Des informations précises leur permettent de comparer les prévisions de la demande du marché avec les niveaux de stock réels afin d’assurer un approvisionnement suffisant pour respecter les calendriers de livraison. Cette capacité est particulièrement critique lorsque les produits sont stockés selon des contraintes de juste-à-temps.
Une prévision efficace de la chaîne d’approvisionnement donne aux responsables des opérations les renseignements opérationnels essentiels nécessaires pour éliminer de manière proactive les goulots d’étranglement à leur source. Les plates-formes pilotées par l’IA sont conçues pour prévoir ces goulots d’étranglement afin qu’ils puissent être évités. En effet, les algorithmes ML optimisent les processus de planification de la distribution et de contrôle logistique. Ils peuvent également être utilisés pour concevoir des outils de simulation. Cela facilite l’équilibrage des composants opérationnels clés tels que la gestion des stocks, l’emballage, le transport et la logistique sortante.
En tirant parti des techniques de ML, les modèles de prévision peuvent être formés pour prédire les tendances de la demande en fonction des données historiques de l’entreprise, des données exogènes ou des données en temps réel. Ces types d’actions ont un impact significatif sur la fonctionnalité à long terme de l’ensemble de la chaîne de valeur, ce qui se traduit par une productivité et une efficacité accrues.
La solution d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement basée sur l’IA exploite les prédictions et les recommandations de ML pour augmenter les processus de prise de décision qui en résultent. Cela améliore les performances de l’ensemble de la mise en œuvre de la chaîne d’approvisionnement. Il fournit aux fabricants un aperçu de l’impact potentiel de différentes actions en termes de temps, de coût et de revenus.
La grande valeur ajoutée du ML réside dans sa capacité à faire en sorte que le système s’adapte et améliore ses recommandations à mesure que les conditions évoluent grâce à un apprentissage continu.
« D’ici 2025, 83 % des CSCO prévoient d’introduire une gestion des stocks en temps réel basée sur l’IA ; 83 % supplémentaires prévoient d’introduire des actifs autocontrôlés et autocorrecteurs ; et 81 % se tournent vers des processus et des flux de travail activés par l’IA pour une détection de la demande en temps réel. » -IBM
Stratégie de données
De nombreuses organisations ont aujourd’hui du mal à obtenir les informations nécessaires pour prendre des décisions rapides et éclairées qui correspondent à leurs objectifs. En exploitant la puissance de l’automatisation basée sur l’IA, il est possible d’analyser de grandes quantités de données, d’identifier des modèles et d’évaluer les compromis à un niveau d’efficacité qui surpasse les méthodes traditionnelles.
De nombreuses organisations disposent de données mais n’ont pas la capacité de les utiliser efficacement. Des solutions avancées, telles que l’exploration de processus, nous permettent de libérer la puissance des données opérationnelles et d’identifier les causes profondes des frictions de la chaîne d’approvisionnement. L’intégration de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement a pour but d’aider la prise de décision humaine dans les activités de planification complexes, telles que la prévision de la demande, la détermination des délais d’achat, etc.
Lorsqu’elle s’appuie sur une plate-forme de données moderne, l’IA peut être utilisée pour prévoir une série d’événements inattendus, tels que des événements météorologiques, des goulots d’étranglement dans les transports et des grèves, ce qui permet d’anticiper les problèmes et de réacheminer les expéditions autour d’eux.
Des outils et une méthodologie d’analyse de données avancés permettent l’identification en temps réel des tendances basées sur des modèles de données historiques et externes. En produisant des analyses statistiques et prédictives, les algorithmes d’IA et de ML renforcent les capacités d’anticipation et de réaction des équipes supply chain.
Enfin, en offrant une meilleure compréhension de l’écosystème, les solutions basées sur les données permettent aux équipes de la chaîne d’approvisionnement de comprendre ce qui stimule la demande, de faire des prévisions plus précises et d’optimiser les niveaux de stocks.
Selon IDC, «Il ne suffit pas de pouvoir voir ; vous devez également être capable d’agir rapidement. Il ne suffit pas de pouvoir agir rapidement ; il faut voir où et comment agir.” Ils précisent que l’un des leviers clés à mettre en œuvre pour y parvenir est la capacité des équipes de la Supply Chain à tirer parti des technologies numériques telles que l’intelligence artificielle et l’analytique avancée.
« Les entreprises doivent faire confiance à la capacité de l’IA à apprendre en permanence et à prendre des décisions qui optimisent les performances. Les premières entreprises à maîtriser les défis montreront la voie en capturant la pleine valeur d’une chaîne d’approvisionnement autorégulée. – Groupe de conseil de Boston
Conclusion
Les systèmes de chaîne d’approvisionnement sont soumis à de fortes pressions pour des raisons financières, géopolitiques et écologiques. Une stratégie axée sur les données/IA peut aider les chaînes d’approvisionnement à améliorer leurs performances en devenant plus adaptables et agiles pour faire face aux perturbations inattendues.
Un exemple de cela est la façon dont Amazon utilise les données et l’IA pour optimiser ses opérations d’entrepôt, ce qui se traduit par des économies de coûts et une efficacité accrue.
Même si elles ne le savent pas encore, toutes les entreprises souhaitent utiliser les données et l’IA au sens le plus large possible. Ils souhaitent utiliser l’apprentissage automatique, la compréhension du langage naturel, la vision par ordinateur, etc., soutenus par une stratégie de données d’entreprise.
Les entreprises qui suivent cette approche peuvent s’attendre à voir des résultats considérables en termes de réduction des coûts et de croissance des bénéfices tout en améliorant la durabilité.