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[Avis d'expert] L'intelligence artificielle au service de la logistique et de la supply chain

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[Avis d'expert] L'intelligence artificielle au service de la logistique et de la supply chain
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Appliquée aux flux d'informations et de marchandises, l'IA devrait permettre d'affiner les prévisions de vente et les process de contrôle de la production.

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L'IA permet aux systèmes de prendre des décisions intelligentes et d'effectuer des tâches de manière automatisée, de prédire ce qu'il va se passer, qui ne nécessite pas l'intervention humaine. Si dans d'autres domaines, l'IA est encore au stade de la fiction, dans la supply chain, elle imprègne chaque année un peu plus les différentes facettes des opérations. Appliquée aux flux d'informations et de marchandises, l'IA devrait permettre d'affiner les prévisions de vente et les process de contrôle de la production. Selon le Gartner, elle sera intégrée à 25% des solutions de supply chain d'ici 2023. Avec des bénéfices réels et stratégiques, l'IA apparaît comme une solution pleine de promesses.

Une réactivité renforcée grâce à une supply chain intelligente

Faire de la prédiction pour améliorer l'efficacité

Pour améliorer l'efficacité de la supply chain il est indispensable de pouvoir améliorer la prévision de la demande. Car tout cela, a un impact sur la production, la planification des stocks, l'équilibrage de la demande et de l'offre, l'optimisation des processus de livraison et la réduction de ses délais...

Le machine learning se base sur les données. Il est par exemple de plus en plus utilisé pour déterminer quel sera le meilleur itinéraire d'expédition d'un colis, optimiser la tournée d'un livreur, ou affecter les marchandises à tel ou tel entrepôt intermédiaire dans leurs trajets vers les clients.

La maintenance prédictive

"Selon une étude du cabinet McKinsey, la maintenance prédictive permettra aux entreprises d'économiser 630 milliards de dollars d'ici 2025." La maintenance prédictive permet de prévenir les différentes pannes et ainsi de prédire une défaillance des équipements. Pour cela, les données de productions doivent être analysées pour identifier des templates et ainsi prévoir les problèmes qui peuvent survenir. La surveillance des défaillances permet donc de planifier la maintenance avant que le problème ne survienne.

Les templates peuvent être entraînés en combinant des données de l'IoT, des journaux de maintenance, des données de performances historiques et également celles des sources externes. On sait que les programmes de maintenance prévisionnelle peuvent entraîner une augmentation de 10% du retour sur investissement, une baisse de 25 à 30% des coûts de maintenance, une baisse de 70 à 75% des pannes et une baisse de 35 à 45% des temps d'arrêt.

L'objectif de la mise en place d'un système de prédiction du comportement des clients est d'évaluer le comportement futur des acheteurs à partir de données de comportements passés. Ces systèmes permettent de segmenter les clients et d'effectuer des actions marketing personnalisées et ainsi beaucoup plus efficaces que des systèmes avec des approches générales.

Les opérations back-office et la RPA L'IA aide la RPA à être plus efficace. Cela permet une automatisation cognitive. L'IA permet ainsi de gagner du temps, de réduire les coûts et d'augmenter la productivité et la précision des opérations.

La détection d'anomalies financières

L'IA est utilisée pour réduire la fraude. Amazon l'applique depuis plus d'une 10aine d'années et revendique une augmentation considérable de la fiabilité de sa chaîne logistique. Également une réduction massive des erreurs d'expédition, et une diminution des fraudes et des créances non recouvrables liées à l'approvisionnement et aux commandes. Et donc, au final, une amélioration de son efficacité opérationnelle sur toute la chaîne.

Le nettoyage des données en langue étrangère On sait, que dans certaines situations, il peut y avoir des problèmes liés à la langue et cela peut être très difficile à gérer. Cela peut de temps à autres entraîner de gros problèmes et des décisions commerciales très inefficaces. Le NLP peut être une très bonne solution pour déchiffrer beaucoup de données en langues étrangères. On peut ainsi éviter les problèmes potentiels et rationaliser les actions de conformité et d'audit qui n'étaient pas disponibles auparavant en raison de problèmes de langue.

Des décisions éclairées par L'IA L'un des apports de l'IA est de faciliter la prise de décision de la supply shain. L'intelligence artificielle permet aussi d'obtenir des suggestions d'actions pour optimiser les techniques d'approvisionnement mais, aussi les techniques financières.

Les grandes tendances d'optimisation de la supply chain

1. Connaissance client - Il est nécessaire de la placer au centre des opérations. C'est-à-dire de mettre le client au coeur 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 et l'IA.

2. Accroître la transparence - La transparence d'une supply chain 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 - Une multitude d'entreprises sont en difficulté pour 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 les responsables sont plus à même d'allouer les ressources nécessaires.

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