Une chaîne d'approvisionnement est un vaste écosystème de livraison de produits ou de services aux clients finaux étape par étape. Cela implique de gérer de nombreux processus – de la fourniture de matériaux, de la communication avec les fournisseurs à la livraison effective des marchandises aux consommateurs.

De toute évidence, il existe de nombreux points faibles dans le domaine de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Voici quelques-uns des plus courants :

  • les attentes des clients en constante évolution,
  • mauvaise planification,
  • retards et pauses constants,
  • structure de processus compliqués,
  • manque de transparence,
  • trop de procédures manuelles,
  • coûts et risques élevés.

De nombreux défis de la chaîne d'approvisionnement peuvent être résolus par l'automatisation et l'utilisation de systèmes intelligents. Cette approche peut faciliter le processus de prise de décision dans un domaine aussi complexe sur la base de rapports de données clairs et d'une analyse intelligente des données.

Comme rechercher dit, les entreprises qui ont déjà introduit l'intelligence artificielle dans leurs processus de chaîne d'approvisionnement ont bénéficié de 61% de réduction des coûts et de 53% d'augmentation des revenus. Tout cela grâce à l'analyse prédictive et à la prévision de la demande du marché et des opportunités de vente accompagnée d'une optimisation logistique.

Processus de gestion de la chaîne d'approvisionnement

Pour bien comprendre l'influence que les systèmes intelligents peuvent avoir dans cette industrie, plongeons d'abord dans les principaux aspects qui composent la chaîne d'approvisionnement.

Il comprend plusieurs groupes d'activités intercorrélées :

  • Planification amélioré par l'IA aide à prévoir la demande de produits et les ressources pour les opérations commerciales.
  • Approvisionnement est une étape où les entreprises évaluent les fournisseurs potentiels, conviennent des conditions de coopération et examinent leurs performances. Plus l'entreprise est complexe, plus les quantités de données à traiter sont importantes. Par conséquent, une automatisation appropriée ne peut être sous-estimée.
  • Fabrication est l'étape de production réelle où les systèmes intelligents peuvent augmenter considérablement les résultats potentiels. Parmi une optimisation forte, les autres opportunités sont le suivi des performances, une maintenance efficace, le contrôle des coûts et la gestion de la qualité.
  • Gestion de l'inventaire permet de contrôler les conditions de stock et de gérer les opérations d'entrepôt et de vente. Toutes ces procédures peuvent être optimisées avec l'IA et l'analyse de données. De plus, des systèmes intelligents permettent d'évaluer les performances de chaque canal de vente, de planifier le réapprovisionnement des stocks et de réduire les pertes.
  • Logistique & transport sont responsables de la gestion des commandes et de l'ensemble du processus de livraison des marchandises. C'est probablement la partie qui a tant à améliorer et à automatiser, notamment l'optimisation de l'utilisation du carburant, les directions d'itinéraire, le suivi des expéditions, l'entretien des véhicules, la gestion des retours, le contrôle des retards, le choix des transporteurs, et bien plus encore.

Toutes ces parties de la chaîne d'approvisionnement comportent de nombreux facteurs cachés. Les systèmes intelligents peuvent découvrir les risques potentiels, rendre les opérations transparentes, trouver des dépendances entre chaque étape et prévoir les résultats potentiels. Tout cela rend le processus de prise de décision proactif, ce qui entraîne moins de risques et plus d'opportunités.

Des idées à l'action

L'automatisation des processus de la chaîne d'approvisionnement permet d'effectuer de nombreuses opérations plus rapidement. L'analyse de données fournit des informations intéressantes sur chaque étape des opérations. L'intelligence artificielle nous permet de convertir les idées en actions.

Il forme ce qu'on appelle l'automatisation cognitive qui aide à trouver certains modèles dans le système ou le comportement des personnes en fonction du traitement de grandes quantités de données et réagit de la même manière qu'un humain. L'automatisation cognitive simule les décisions et les actions humaines. En même temps, cela élimine les erreurs humaines.

L'automatisation cognitive peut analyser les données plus rapidement et plus en profondeur par rapport aux personnes. Il forme une tendance à passer du travail manuel aux algorithmes informatiques qui peuvent analyser rapidement l'écosystème et trouver les points faibles ainsi que les opportunités de croissance.

Dans l'ensemble, l'analyse des données et l'intelligence artificielle peuvent optimiser et améliorer les performances de la chaîne d'approvisionnement.

Cas d'utilisation de l'analyse de données et de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement

L'analyse de données et l'intelligence artificielle peuvent présenter de nombreuses solutions pour chaque partie de la gestion de la chaîne d'approvisionnement – de la planification à la logistique.

Voyons ce que cette combinaison de technologies innovantes peut exactement améliorer et quels résultats certaines entreprises ont déjà obtenus après avoir investi dans des systèmes intelligents.

Prévision de la demande

L'IA utilise des données réelles reçues de l'analyse de données et permet de traiter les prévisions plus rapidement et avec plus de précision par rapport aux méthodes plus traditionnelles.

Avec une prévision précise de la demande de main-d'œuvre, de ressources, de disponibilité des stocks et bien d'autres choses, les organisations obtiennent de meilleurs résultats en termes de réduction des coûts opérationnels, de processus rationalisés et d'une plus grande satisfaction client.

Un bon exemple de système de prévision de la demande est un Alliage Plate-forme ML qui surveille les données de divers points de vente, analyse la tendance à l'aide de plusieurs modèles de prévision et fournit des prévisions pour la demande future.

Planification de l'approvisionnement

Lors de l'analyse des données et de l'application de l'IA, les entreprises peuvent non seulement prédire la demande, mais utiliser ces données pour planifier le flux de leur chaîne d'approvisionnement. Les données en temps réel aident à faire une planification dynamique et à réduire le gaspillage.

Par exemple, si nous considérons une chaîne de pharmacies, nous nous rendons parfaitement compte que chaque point de vente vend un pourcentage différent des mêmes pilules. Au lieu de commander une nouvelle provision de médicaments, les responsables peuvent simplement analyser les statistiques de vente et transférer les restes d'une pharmacie à une autre et ainsi économiser de l'argent sur les fournitures.

Entrepôt intelligent

Le fonctionnement de l'entrepôt peut également être amélioré par l'analyse des données et l'intelligence artificielle. Comme il existe de nombreux obstacles qui créent une pression dans le département, divers algorithmes intelligents peuvent influencer l'optimisation des processus d'entrepôt. Cela inclut la prévision de la demande, l'optimisation des stocks, l'efficacité du flux de matériaux et bien d'autres choses pour gérer diverses situations telles que les retours de commandes, les changements saisonniers de la demande, etc.

Par exemple, le EPG Le système de contrôle d'entrepôt assure la surveillance du flux de matériaux et le transfert des matériaux de l'entrepôt à l'étape de production à l'aide de robots d'entrepôt.

Visibilité de la chaîne d'approvisionnement

Les technologies innovantes permettent de suivre chaque étape de la chaîne d'approvisionnement avec précision et transparence totale. L'historique de chaque produit peut être suivi de la planification à la production et même à la dernière étape de son expédition à l'acheteur. Il améliore les résultats de l'ensemble du processus de livraison, l'authenticité du produit et le succès de l'expédition.

Cela aide non seulement les responsables à effectuer leur travail et leurs opérations ordinaires, mais les parties prenantes de l'entreprise reçoivent des informations complètes sur l'état de la chaîne d'approvisionnement plus rapidement et plus facilement.

Par exemple, la société FoodServiceCo a déclaré avoir reçu toute la visibilité de la chaîne d'approvisionnement à l'aide de la solution IoT et de l'analyse des données. Il a amélioré la communication entre les conducteurs et les gestionnaires influençant le chiffre d'affaires positif des opérations.

Analyses prédictives

L'analyse des données permet de repérer certains scénarios de comportement, d'attribuer des anomalies et de prédire les attitudes futures des équipements, des systèmes, des personnes, des transports, etc. Les entreprises peuvent utiliser l'analyse prédictive pour détecter les conditions changeantes et traiter les problèmes potentiels avant même qu'ils ne surviennent. Il minimise les pertes de temps, de coûts et d'autres risques.

De plus, l'analyse prédictive équilibre le système de la chaîne d'approvisionnement entre les indicateurs de la demande et de l'offre. Il réduit le gaspillage et améliore les résultats de livraison.

Un autre aspect important ici est la prévention de la fraude. La chaîne d'approvisionnement nécessite de compléter les commandes passées par les clients. Occasionnellement, il arrive que certains clients se comportent comme des fraudeurs lors de la commande d'un produit, trouvent le moyen de le remplacer par un exemplaire endommagé, demandent l'annulation de la commande et le remboursement.

Bien sûr, il existe de nombreuses autres activités frauduleuses que certaines personnes peuvent effectuer dans chaque créneau commercial. Cela peut concerner non seulement la chaîne d'approvisionnement, mais également d'autres industries.

Par exemple, les réseaux sociaux sont récemment devenus un autre canal de vente important pour de nombreuses entreprises, agissant ainsi comme une partie de la chaîne d'approvisionnement. La principale raison en est le grand nombre d'utilisateurs, ce qui entraîne un grand nombre de fraudeurs. Dans cette situation, l'analyse prédictive est un véritable coup de main qui permet de suivre certains schémas comportementaux et d'attribuer des anomalies.

Une startup célèbre a déjà utilisé une combinaison d'apprentissage automatique, d'analyse prédictive et de réseaux de neurones profonds pour détecter de tels cas qui ont révélé plus de 80 % des fraudeurs avant même qu'ils ne commettent un crime. Ces actions ont permis de réduire considérablement le nombre d'activités frauduleuses et d'économiser énormément d'argent.

Choses autonomes

Les choses autonomes fonctionnent sans interaction avec les humains, soutenues par la puissance de l'intelligence artificielle. Ils comprennent les véhicules autonomes, les voitures autonomes, les robots, les drones. Elle est le moteur des transformations majeures de l'industrie automobile. De nombreuses marques automobiles adoptent la notion de véhicules autonomes et connectés.

Par exemple, Renault a lancé plusieurs programmes liés à la mise en œuvre de l'intelligence artificielle. Une équipe dédiée travaille dur pour améliorer sa chaîne d'approvisionnement via la précision des prévisions, le délai d'exécution des clients, la sensibilisation aux risques des fournisseurs, etc.

conclusion

Les cas d'utilisation de l'analyse de données et de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement sont divers. Ceux spécifiés ne sont que quelques-uns des plus remarquables et rapportent déjà des bénéfices à ceux qui les ont mis en œuvre dans leurs opérations commerciales.

Plus le volume de la chaîne d'approvisionnement et les opérations correspondantes que votre entreprise doit effectuer sont importants, plus vous gagnerez de bénéfices en mettant en œuvre des innovations numériques avec des technologies de mégadonnées et d'intelligence artificielle dans vos procédures. En outre, cela influence fortement le potentiel de croissance de votre entreprise.

Ces technologies peuvent aider à améliorer chaque étape de la gestion de la chaîne d'approvisionnement en prévoyant correctement la demande, en améliorant la gestion logistique, en réduisant la paperasserie et en automatisant les opérations manuelles.

En conséquence, vous pouvez obtenir une chaîne d'approvisionnement stable avec une visibilité totale, un flux de travail efficace, des coûts opérationnels réduits, une résistance aux interruptions et des revenus accrus.

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