Aperçu de l'IA dans la gestion de la Supply Chain

Les entreprises font de plus en plus appel à l'IA pour optimiser le flux de marchandises (du sourcing des matières premières à la livraison sans oublier la production) et gagner en efficacité. Les Supply Chains sont complexes ; leur gestion nécessite du temps et des efforts de diverses équipes dans l'entreprise, notamment les achats, l'assurance qualité et la production. En raison de la disponibilité accrue des solutions de gestion de la Supply Chain optimisées par l'IA, les entreprises de toute taille ont à présent accès à des outils révolutionnaires. Ces derniers améliorent les processus des entreprises et génèrent des insights approfondis sur les données de leurs Supply Chains.

Cas d'utilisation de l'IA dans la gestion de la Supply Chain

Les entreprises utilisent l'IA de différentes façons dans la gestion de la Supply Chain. Voici quelques exemples :

• Automatiser et assurer le suivi de nombreuses tâches individuelles et communications nécessaires pour déplacer des ressources entre différents maillons de la Supply Chain. Par exemple, les assistants digitaux ou les copilotes d'IA facilitent la communication de routine en automatisant la réponse aux demandes des fournisseurs, la confirmation des commandes et la mise à jour du statut de livraison. À la clé, une optimisation de la communication et une réduction des retards.
• Utiliser des algorithmes de Machine Learning pour analyser en temps réel de grands volumes de données issues de diverses sources, et ainsi identifier des schémas ou des écarts pouvant être le signe de retards ou de goulets d'étranglement.
• Rationaliser les opérations de Supply Chain en automatisant la création et la gestion des commandes d'achat, le suivi des expéditions, la notification des parties impliquées en cas de problème et l'ajustement dynamique des niveaux de stocks.

Comment fonctionne l'IA dans la gestion de la Supply Chain ?

De nombreuses technologies d'IA sont utilisées dans la gestion de la Supply Chain, notamment l'automatisation des processus, les algorithmes d'optimisation, les modèles de Machine Learning pilotés par les données et l'IA générative. Si certaines applications d'intelligence artificielle sont entraînées à partir de larges jeux de données à différentes étapes de la Supply Chain, d'autres reposent sur des règles prédéfinies ou des modèles mathématiques. Une fois mis en œuvre, ces systèmes sont en mesure d'analyser des schémas, d'optimiser les processus et de générer des insights pour améliorer la prise de décision.

Avant d'examiner en détail les mécanismes et les exemples propres à l'IA dans la gestion de la Supply Chain, intéressons-nous aux types de données fréquemment traités par les systèmes d'IA pour la gestion de la Supply Chain :

• Données sur les stocks : niveaux de stocks en temps réel, points de commande et entrepôts
• Données de performance des fournisseurs : fiabilité des fournisseurs, délais de livraison et problèmes de qualité
• Données sur la logistique et le transport : itinéraires, consommation de carburant, délais de livraison et frais de transport
• Données sur la demande client : commandes, retours, préférences des clients et tendances saisonnières
• Données sur la météo et la circulation : données externes telles que les conditions météorologiques et de circulation
• Données de production et des machines : temps d'exploitation, échéanciers d'entretien et performances des équipements
• Données sur les coûts fournisseurs : coûts des matières premières, de l'expédition et du personnel
• Données des capteurs IoT : température, humidité ou état des équipements issus des appareils de l'Internet des Objets (IoT) dans les entrepôts, les camions et les usines
• Données de marché et économiques : indicateurs macroéconomiques tels que le prix des marchandises et les tendances sur le marché
• Données réglementaires et de conformité : données en lien avec les réglementations commerciales, la conformité environnementale et les normes de sécurité

Ces données peuvent être diverses et volumineuses, mais beaucoup d'entreprises utilisent des solutions d'IA spécialisées pour les analyser plus efficacement. De cette analyse découle une vue bien plus holistique (et moins coûteuse) de la Supply Chain que ce que pourraient générer des systèmes sans IA.

Cas d'utilisation de l'IA dans la gestion de la Supply Chain

Améliorer l'efficacité des opérations minières

L'intelligence artificielle transforme les premières étapes de la Supply Chain minière en augmentant l'efficacité et la fiabilité. Grâce à l'analyse des données des capteurs présents sur des équipements stratégiques tels que les camions et les forages, l'IA s'appuie sur les données historiques pour prévoir les éventuels dysfonctionnements des équipements, laissant aux équipes de maintenance le temps d'intervenir avant la panne. De plus, l'intelligence artificielle optimise en temps réel les itinéraires des systèmes de transport autonomes (AHS) afin que les camions empruntent les meilleures voies et économisent du carburant.

Optimiser la gestion des entrepôts

L'IA aide les entreprises à considérablement améliorer la gestion des stocks dans les entrepôts. En analysant de vastes jeux de données sur les commandes clients, les niveaux de stocks et les mouvements des produits, les systèmes d'IA anticipent la demande avec précision et optimisent les niveaux de stocks. Grâce aux insights pilotés par l'IA, les entreprises réorganisent leurs entrepôts pour gagner en efficacité et réduire les délais de retrait. En définitive, cette reconfiguration accélère le traitement des commandes et améliore l'efficacité opérationnelle dans son ensemble.

Optimiser la logistique

Les entreprises logistiques s'appuient sur des systèmes pilotés par l'IA pour optimiser les itinéraires de livraison. Ces systèmes analysent des données telles que les informations sur les colis, les destinations, les schémas de circulation et les conditions météorologiques afin d'identifier le meilleur chemin en temps réel. Cette technologie évite des millions de kilomètres chaque année, soit une réduction de la consommation de carburant et des coûts d'exploitation avec en parallèle une hausse de la fiabilité et de la prévisibilité des délais de livraison.

10 avantages de l'IA dans la gestion de la Supply Chain

La mise en œuvre de technologies d'IA dans la gestion de la Supply Chain présente de nombreux atouts : hausse de l'efficience, réduction des coûts, amélioration de l'efficacité globale. La gestion des risques, la conformité et d'autres aspects moins évidents de la Supply Chain peuvent aussi en bénéficier, avec pour résultat un effet potentiellement significatif sur le résultat net et la compétitivité de l'entreprise.

Voici les avantages offerts par les technologies d'IA dans la gestion de la Supply Chain :

1. Efficacité accrue : l'automatisation des tâches de routine répétitives réduit le temps et les efforts requis pour la gestion des opérations sur la Supply Chain, les ressources humaines pouvant se concentrer sur des activités plus stratégiques.
2. Amélioration de la fiabilité des équipements : les solutions de maintenance prédictive alertent les équipes lorsque l'entretien des machines s'impose et peuvent même ajuster les plans de production en fonction des temps d'arrêt dans un souci de fluidité.
3. Prise de décision plus intelligente : les insights en temps réel ainsi que l'analytique prédictive donnent aux entreprises le pouvoir de prendre des décisions éclairées rapidement, et donc de réagir efficacement à l'évolution des conditions de marché et des événements mondiaux.
4. Hausse de la précision  : l'IA élimine les erreurs et améliore la prise de décision humaine de bien des façons, notamment en automatisant la saisie de données manuelle sujette aux erreurs et en fournissant des insights approfondis pour la prévision de la demande.
5. Efficacité des installations et des collaborateurs  : grâce à des technologies telles que les jumeaux numériques, les entreprises optimisent la configuration des installations à l'aide de modèles virtuels 3D ; l'utilisation de l'IA générative dans la Supply Chain (copilotes par exemple) permet quant à elle d'accélérer la recherche de ressources par les collaborateurs.
6. Gestion des fournisseurs  : l'IA analyse les métriques de performance des fournisseurs, compare les prix et fournit des recommandations de sélection, ce qui aide les entreprises à obtenir des conditions favorables, à rationaliser les processus Achats, ainsi qu'à réduire les coûts et les délais.
7. Gestion des risques : l'anticipation et l'identification des risques, dont les défaillances des fournisseurs et les fluctuations de marché, permettent aux entreprises d'élaborer des plans d'urgence et de renforcer la résilience sur la Supply Chain.
8. Évolutivité : les services d'IA dans le cloud évoluent en fonction des besoins des entreprises, lesquelles peuvent gérer de plus grands volumes de données ou des réseaux de Supply Chain plus complexes à la demande.
9. Conformité en matière de durabilité  : grâce au suivi de l'impact environnemental sur la Supply Chain et aux mesures de réduction de cet impact, les entreprises atteignent leurs objectifs de durabilité, respectent les exigences réglementaires et deviennent de bonnes citoyennes.
10. Visibilité de bout en bout  : le suivi et la transparence optimisés par l'IA sur la Supply Chain favorisent la détection précoce des retards et des goulets d'étranglement, ce qui accélère la mise en place d'actions correctives.

5 défis posés par l'IA dans la gestion de la Supply Chain

Les défis ne manquent pas dans le cadre de la mise en œuvre de l'IA dans la gestion de la Supply Chain, mais grâce à une bonne recherche et à une bonne planification, on peut tout à fait les relever :

1. Défis liés aux données : des données erronées ou hors de propos sont susceptibles d'entraver la génération d'insights et de recommandations fiables par les modèles d'IA, compliquant la collecte d'insights pertinents et exploitables.
2. Capacité et applicabilité : les entreprises qui ne comprennent pas bien les capacités de l'IA et leur applicabilité peuvent rencontrer des difficultés lors de l'identification, de la détermination du périmètre, de la hiérarchisation et de l'évaluation coût-bénéfice des cas d'utilisation de l'IA.
3. Réglementations : compte tenu de l'évolution constante des règles visant à régir les implications éthiques de l'IA, la confidentialité et la sécurité, les entreprises ont besoin de mettre en œuvre des directives claires en faveur d'un usage responsable de l'IA.
4. Préparation organisationnelle : beaucoup d'entreprises utilisent des systèmes hérités et on-premise ne pouvant pas toujours s'intégrer instantanément aux solutions d'IA générative, ce qui cause un problème d'interopérabilité et suscite des préoccupations de sécurité pour les données sensibles.
5. Élément humain : la résistance au changement peut ralentir l'adoption de l'IA ; les entreprises doivent convaincre les équipes d'adopter de nouveaux outils dans le respect du principe de « l'humain dans la boucle », et ce afin que les systèmes d'IA soient toujours supervisés par un être humain.

L'IA dans la gestion de la Supply Chain de divers secteurs

Les solutions d'intelligence artificielle jouent un rôle et offrent des avantages différents en fonction des secteurs. Voici quelques exemples propres à chaque secteur :

Retail  : suivi des tendances de vente et prévision de la demande, prévention du surstock ou des pénuries pour les articles populaires tels que les vêtements, l'électronique et les produits alimentaires. Les détaillants utilisent aussi l'IA pour rationaliser les achats en facilitant les négociations avec les fournisseurs.

Alimentation et boissons  : gestion facilitée des marchandises périssables grâce à l'analyse des conditions de stockage et à l'optimisation des itinéraires. Les entreprises se servent de l'intelligence artificielle pour prévoir la demande de produits laitiers ou agricoles par exemple, et pour veiller à leur réapprovisionnement juste-à-temps afin d'éviter le gaspillage.

E-commerce  : amélioration du traitement des commandes via l'optimisation et l'automatisation des opérations dans les entrepôts, avec pour résultat une accélération des livraisons et une réduction des erreurs. Les entreprises telles qu'Amazon utilisent l'IA pour gérer les robots d'entrepôt et les flottes de livraison, ce qui leur permet de gagner en efficacité.

Automobile  : rationalisation de la production dans l'industrie automobile via l'automatisation des commandes et la gestion des réseaux de fournisseurs dans le monde. Avec l'IA, les usines disposent des bons composants, comme des pneus et des moteurs, sans surstock.

Santé  : suivi du flux de médicaments et dispositifs médicaux par les entreprises pharmaceutiques, prévision de la demande pour les fournitures essentielles. Les hôpitaux et les pharmacies sont approvisionnés en quantité suffisante de produits vitaux comme les vaccins ou les outils chirurgicaux.

Mode  : prévision des tendances en matière de style et optimisation des Supply Chains pour répondre à la demande saisonnière. Les entreprises se servent de l'intelligence artificielle pour tout gérer, du sourcing des tissus à la distribution, afin que les dernières collections arrivent à temps dans les magasins de Retail et sur les plateformes en ligne.

Comment l'IA améliore la durabilité dans la gestion de la Supply Chain

L'IA favorise grandement la durabilité sur les Supply Chains, car elle optimise les processus, réduit le gaspillage et améliore l'efficacité des ressources. La planification des trajets est un exemple parlant. En effet, l'IA optimise les itinéraires en fonction des données sur la circulation, la météo et la cartographie afin de réduire la consommation de carburant. Les outils d'analytique prédictive pilotés par l'IA aident les détaillants à stocker les bonnes marchandises au bon endroit et au bon moment, mais aussi à réduire la surproduction, limiter les surstocks et prévenir le gaspillage, des facteurs clés de durabilité sur la Supply Chain.

Les entreprises équipées d'outils d'IA pour la gestion des prestataires identifient les fournisseurs qui appliquent des pratiques durables, un gage de sourcing responsable des articles. En surveillant l'impact environnemental des fournisseurs et en repérant tout écart par rapport aux objectifs de durabilité, les entreprises entretiennent des partenariats éthiques et durables tout au long de la Supply Chain.

L'IA pour les solutions de gestion de la Supply Chain : comment se préparer

La mise en œuvre de solutions d'IA pour la gestion de la Supply Chain demande une planification minutieuse. Tout commence par l'audit des processus actuels, l'objectif étant d'identifier où l'intelligence artificielle pourrait apporter le plus de valeur. Il est par exemple important de repérer les goulets d'étranglement et les pertes d'efficacité actuels que l'IA pourrait facilement éliminer. Après l'identification de ces domaines, les entreprises peuvent préparer le terrain pour des solutions d'IA plus complètes. Elles doivent entre autres choisir entre une solution sur mesure ou standard, prête à l'emploi, selon ce qui est le plus pertinent pour elles.

Ensuite vient l'étape du nettoyage des données. L'IA a besoin de données précises et de grande qualité pour fonctionner correctement. Les entreprises doivent s'assurer de collecter les bonnes données et de les rendre accessibles aux applications d'IA concernées. La formation des collaborateurs est également de mise, car le personnel doit comprendre comment fonctionnent les outils d'IA et comment les utiliser dans un souci de productivité.

Avoir une stratégie et une feuille de route claires, voilà les éléments qui comptent probablement le plus lorsque vous préparez votre Supply Chain à l'arrivée de l'IA. La mise en œuvre simultanée de multiples solutions d'IA ne sera peut-être pas l'option la plus pratique. Un plan détaillant l'ordre des étapes, avec un calendrier réaliste, fluidifie les choses.

Liste de contrôle pour la préparation IA

Audit des processus actuels

• Identifier les pertes d'efficacité, les goulets d'étranglement et les tâches répétitives  : examinez les domaines clés de la Supply Chain (stocks, logistique, production) afin d'identifier les ralentissements, les erreurs et les tâches gourmandes en ressources. Donnez la priorité aux processus chronophages ou sujets aux erreurs humaines.
• Déterminer les domaines qui pourraient le plus bénéficier des solutions d'IA  : concentrez-vous sur les domaines à fort impact comme la prévision de la demande, la gestion des stocks et l'optimisation logistique, c'est-à-dire là où l'intelligence artificielle est synonyme de rapidité, de précision et d'économies.

Évaluation de l'état de préparation des données

• S'assurer du nettoyage, de la précision et du caractère actuel des données  : procédez à des audits réguliers de vos données pour éliminer les doublons, corriger les erreurs et garantir la cohérence sur toutes les plateformes.
• Organiser et conserver les données dans une base multimodale  : toutes les IA ne consomment pas les mêmes données de sorte qu'une base de données multimodale au sein d'un seul et même système permet de répondre à divers besoins.

Définition d'objectifs mesurables

• Définir des objectifs clairs pour la mise en œuvre de l'IA  : définissez des objectifs précis, par exemple réduire les erreurs de commande de 20 % ou les délais de livraison de 15 %, et associez ces objectifs à des KPI de la Supply Chain.
• Aligner les objectifs de l'IA sur les stratégies d'ensemble  : assurez-vous que les initiatives d'IA soutiennent les objectifs globaux de l'entreprise, par exemple l'amélioration de la satisfaction client ou la réduction de l'impact environnemental.

Audit des processus actuels

• Identifier les pertes d'efficacité, les goulets d'étranglement et les tâches répétitives  : examinez les domaines clés de la Supply Chain (stocks, logistique, production) afin d'identifier les ralentissements, les erreurs et les tâches gourmandes en ressources. Donnez la priorité aux processus chronophages ou sujets aux erreurs humaines.
• Déterminer les domaines qui pourraient le plus bénéficier des solutions d'IA  : concentrez-vous sur les domaines à fort impact comme la prévision de la demande, la gestion des stocks et l'optimisation logistique, c'est-à-dire là où l'intelligence artificielle est synonyme de rapidité, de précision et d'économies.

Évaluation de l'état de préparation des données

• S'assurer du nettoyage, de la précision et du caractère actuel des données  : procédez à des audits réguliers de vos données pour éliminer les doublons, corriger les erreurs et garantir la cohérence sur toutes les plateformes.
• Organiser et conserver les données dans une base multimodale  : toutes les IA ne consomment pas les mêmes données de sorte qu'une base de données multimodale au sein d'un seul et même système permet de répondre à divers besoins.

Définition d'objectifs mesurables

• Définir des objectifs clairs pour la mise en œuvre de l'IA  : définissez des objectifs précis, par exemple réduire les erreurs de commande de 20 % ou les délais de livraison de 15 %, et associez ces objectifs à des KPI de la Supply Chain.
• Aligner les objectifs de l'IA sur les stratégies d'ensemble  : assurez-vous que les initiatives d'IA soutiennent les objectifs globaux de l'entreprise, par exemple l'amélioration de la satisfaction client ou la réduction de l'impact environnemental.

Élaboration d'une stratégie et d'une feuille de route pour l'IA

• Hiérarchiser les projets d'IA en fonction de leur impact et de leur faisabilité  : évaluez de potentiels projets d'IA d'après leur retour sur investissement et leur facilité de mise en œuvre, et commencez par les projets qui promettent des gains rapides.
• Créer un calendrier pour le déploiement progressif de l'IA  : décomposez l'adoption de l'IA en phases, et commencez par les domaines avec le plus grand potentiel de réduction des coûts ou de gain d'efficacité.

Investissement dans les bons outils et technologies

• Choisir entre des solutions préconfigurées et sur mesure  : il existe un large éventail de solutions d'IA préconfigurées pour la Supply Chain sur le marché ; déterminez si l'une d'entre elles répond à vos besoins avant d'investir dans une solution personnalisée.
• Sélectionner des plateformes ou des outils d'IA en phase avec les besoins de votre Supply Chain  : pensez à des outils tels que l'analytique prédictive pour la prévision de la demande, le Machine Learning pour l'optimisation des itinéraires, et la vision par ordinateur pour le contrôle qualité.
• Vérifier la capacité d'évolution des systèmes en fonction de vos besoins IA  : optez pour des plateformes cloud capables de gérer un volume croissant de données et de s'étendre au gré de la complexité sur votre Supply Chain.

Formation de vos collaborateurs

• Former à l'utilisation des outils d'IA et à leur intégration dans les workflows quotidiens : organisez des formations pratiques pour vos équipes afin qu'elles comprennent les interfaces d'IA et leur rôle dans la gestion des systèmes.
• Favoriser la collaboration entre les systèmes d'IA et l'expertise humaine  : encouragez une culture dans laquelle les collaborateurs utilisent les insights générés par l'IA pour améliorer leur prise de décision plutôt que pour remplacer leur capacité de jugement.

Suivi et ajustement

• Évaluer et ajuster les performances de l'IA en continu  : assurez le suivi régulier de l'impact de l'IA à partir de métriques clés (économies, vitesse, etc.) et ajustez les algorithmes si nécessaire.
• Utiliser des insights pilotés par les données pour affiner les stratégies d'IA et maximiser les résultats  : tirez parti de l'analytique en temps réel pour optimiser les systèmes d'IA en continu et saisir de nouvelles opportunités d'amélioration.

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