Le paysage de la logistique a subi une transformation significative ces dernières années, avec la croissance explosive du commerce électronique dans les années 2000, suivie d'un ralentissement en 2022. Au lendemain de la frénésie du commerce électronique, le besoin de rationalisation des opérations et d'optimisation des processus devient encore plus crucial. à mesure que les attentes des consommateurs évoluent et que les entreprises cherchent à surmonter les hauts et les bas saisonniers.
C’est là que l’intelligence artificielle (IA) émerge pour changer la donne, offrant des solutions innovantes aux défis auxquels est confronté le secteur de la logistique.
Dans cet article, nous explorons 5 façons convaincantes d’exploiter l’IA dans la logistique, en soulignant son importance pour améliorer l’efficacité et répondre aux demandes changeantes d’une ère de commerce électronique.
Qu’est-ce que l’IA en logistique ?
L'intelligence artificielle (IA) est une technologie qui transforme rapidement le secteur de la logistique.
Il fait référence à l'utilisation d'algorithmes et d'apprentissage automatique pour automatiser et optimiser divers processus logistiques et est déjà utilisé pour automatiser des tâches de routine et fournir des informations qui étaient auparavant impossibles à obtenir !
L'intelligence artificielle est particulièrement adaptée à la logistique en raison des réseaux étendus du secteur. En analysant les données, l’IA peut prédire les futurs volumes de production et de transport, conduisant ainsi à une utilisation plus efficace des ressources. Par conséquent, les tâches sont de plus en plus déléguées à des systèmes numériques auto-apprenants.
Le rôle de l’intelligence artificielle dans la logistique
Le rôle de l’IA dans la logistique est, à terme, de rationaliser les opérations de traitement des commandes, de gestion des stocks, de chaîne d’approvisionnement et de distribution afin d’offrir une expérience client améliorée.
Il peut être utilisé pour automatiser les tâches de routine afin de réduire les coûts, d’améliorer l’efficacité et de fournir un meilleur service client. L'IA dans la logistique du commerce électronique assure également le suivi et la surveillance en temps réel des colis, ce qui améliore l'expérience client globale. De plus, l’IA accélère l’analyse des données, permettant aux entreprises de prendre des décisions intelligentes et d’améliorer leurs opérations.
Cela est dû au fait que l’IA est capable de traiter et de filtrer de grandes quantités de données , qui peuvent ensuite être utilisées pour créer des prévisions sur les développements futurs de l’intralogistique. Placer certains articles dans un certain ordre ou sélectionner des itinéraires de prélèvement qui minimisent le temps de déplacement ne sont que deux des nombreuses façons d'optimiser les opérations de l'entrepôt.
Dans l'ensemble, l'utilisation de l'IA dans la logistique du commerce électronique devient de plus en plus essentielle dans l'environnement commercial en évolution rapide d'aujourd'hui. Cependant, les recherches montrent que tout le monde dans le secteur de la logistique n'est pas prêt à adopter des stratégies basées sur l'IA.
Les défis de l'adoption de l'IA
Malgré les avantages évidents de la mise en œuvre de l’IA tout au long du parcours logistique ; De la prévision de la demande et de la gestion de la chaîne d'approvisionnement jusqu'à l'exécution et au dernier kilomètre, de nombreuses entreprises sont confrontées à plusieurs défis qui peuvent constituer des obstacles à l'adoption de la technologie de l'IA.
Ces défis se présentent à travers des obstacles stratégiques et opérationnels, la clarté des processus et les structures de gouvernance, la décision sur quoi se concentrer sur l'utilisation de l'IA et la garantie que les types de données et les interfaces (API) nécessaires sont établis.
Coût de mise en œuvre et de maintenance
Premièrement, la mise en œuvre de la technologie de l’IA nécessite souvent des investissements importants en matériel, logiciels et infrastructures, qui peuvent s’avérer coûteux. Des recherches montrent qu'en 2023, les entreprises dépenseront en moyenne 267 euros par employé en logiciels, ce qui signifie qu'elles doivent soigneusement réfléchir aux dépenses des employés et aux frais généraux de l'entreprise.
De plus, une maintenance, des mises à jour et une formation continues peuvent être nécessaires pour garantir que le système d'IA fonctionne correctement et fournit des résultats précis, ce qui peut également augmenter le coût global. Pour les petites entreprises ou celles disposant de budgets limités, ces dépenses peuvent être prohibitives et les empêcher d’adopter pleinement la technologie de l’IA.
Manque de ressources
L’IA étant un phénomène technologique relativement nouveau, de nombreuses entreprises ne disposent pas de l’expertise technique ou des ressources nécessaires pour mettre en œuvre et gérer efficacement les systèmes d’IA.
Dès 2011, une étude de McKinsey & Company estimait que d’ici 2018, les États-Unis à eux seuls seraient confrontés à une pénurie de 140 000 à 190 000 personnes dotées de compétences analytiques approfondies, rendant inutiles certains aspects de l’IA si les mégadonnées qu’elle produit sont incompréhensibles. Ils ont également estimé que 1,5 million de gestionnaires et d’analystes n’auraient pas le savoir-faire nécessaire pour utiliser l’analyse du Big Data pour prendre des décisions efficaces.
De toute évidence, l’éducation constitue un obstacle majeur à l’entrée, car le coût d’embauche et de formation d’employés qualifiés en technologie d’IA augmente encore le coût global de mise en œuvre et de maintenance mentionné ci-dessus.
« Les gens doivent donc être formés à l'utilisation de la solution correspondante dans leur travail quotidien. » - Entreprise numérique
Préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité
Lors de l’utilisation de systèmes d’IA pour gérer les données sensibles des clients, les violations historiques de la cybersécurité ont laissé les entreprises sans confiance en leurs solutions technologiques. Dans ce cas, il est important de déterminer si l’IA est appropriée à intégrer : certains processus peuvent se prêter à d’autres formes d’automatisation.
1. Maintenance prédictive et intelligence artificielle
La maintenance prédictive est un domaine critique dans lequel l'intelligence artificielle transforme le secteur de la logistique, car les temps d'arrêt peuvent être coûteux en retards et en perte de revenus.
Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive est une approche proactive de la maintenance qui utilise des algorithmes d'analyse de données et d'apprentissage automatique pour prédire quand une maintenance est nécessaire, aidant ainsi les entreprises de logistique à identifier les problèmes avant qu'ils ne surviennent.
Il s'agit d'une technique utilisée pour prédire quand des tâches de maintenance, telles que la réparation ou le remplacement d'équipement, sont nécessaires. Cela se fait en analysant les données et en identifiant des modèles qui indiquent quand une maintenance est susceptible d'être nécessaire.
En combinant les données historiques et les données actuelles, les entreprises peuvent prendre des décisions intelligentes et résoudre les problèmes avant qu'ils ne deviennent graves et n'entraînent des temps d'arrêt. Il est très rentable, puisqu'il permet d'économiser environ 8 à 12 % par rapport à la maintenance préventive et jusqu'à 40 % par rapport à la maintenance réactive (selon le département américain de l'Énergie).
L’IA est utilisée dans la maintenance prédictive pour analyser de grands volumes de données et identifier des modèles difficilement reconnaissables par les humains.
Par exemple, l’IA peut être utilisée pour analyser les données de machines telles que des bandes transporteuses ou des chariots élévateurs afin d’identifier des modèles indiquant quand une maintenance est requise. Cela peut inclure des changements dans la température de la machine, des vibrations ou d'autres facteurs pouvant indiquer qu'un problème se développe.
En utilisant l’IA pour analyser ces données, les entreprises peuvent identifier les problèmes avant qu’ils ne deviennent graves et prendre des mesures préventives qui minimisent les perturbations de leurs activités.
Non seulement la maintenance prédictive peut économiser les machines physiques, mais elle peut également constituer une approche précieuse pour les mises à jour et la maintenance de l'infrastructure informatique, garantissant des performances optimales et minimisant les temps d'arrêt. En tirant parti de l’IA et de l’analyse prédictive, les entreprises peuvent surveiller et évaluer de manière proactive la santé de leurs systèmes informatiques et composants d’infrastructure.
Cela implique la collecte et l'analyse de données provenant de diverses sources, telles que les journaux système, les mesures de performances et les modèles historiques, pour identifier les problèmes ou anomalies potentiels pouvant entraîner des pannes du système ou une dégradation des performances.
Avantages de l’IA dans la maintenance prédictive
L’utilisation de l’IA dans la maintenance prédictive change le paysage logistique et présente de nombreux avantages pour les entreprises, notamment :
- Réduit les temps d'arrêt : en identifiant les problèmes avant qu'ils ne deviennent graves, l'IA peut aider les entreprises à éviter les temps d'arrêt imprévus des machines et des systèmes, qui peuvent être coûteux en termes de perte de productivité et de revenus.
- Identifie les problèmes avant qu'ils ne surviennent : l'IA peut détecter des modèles et identifier les problèmes, aidant ainsi à éviter les pannes d'équipement, les conditions de travail dangereuses et les réparations/remplacements d'urgence, qui peuvent être beaucoup plus coûteux que la maintenance prédictive elle-même. L’IA pourrait également être utilisée comme mécanisme d’avertissement si les adresses ou autres points de données ne sont pas indiqués correctement.
- Améliore la durée de vie des équipements : en identifiant tôt les besoins de maintenance, l'IA peut aider les entreprises à prolonger la durée de vie de leurs équipements, réduisant ainsi le besoin de remplacements coûteux et améliorant l'efficience et l'efficacité globales des opérations logistiques.
L'utilisation de l'analyse prédictive dans le secteur de la logistique devient de plus en plus importante à mesure que les entreprises cherchent à réduire leurs coûts et à améliorer leur efficacité. En utilisant l’IA pour analyser les données et prévoir les besoins de maintenance, les entreprises peuvent résoudre les problèmes avant qu’ils n’affectent leurs opérations et leur productivité.
2. Comment l'IA rationalise l'exécution des commandes
L’IA peut rationaliser l’exécution des commandes de plusieurs manières. Une solution consiste à automatiser les tâches répétitives et chronophages, telles que le tri, l’étiquetage et l’emballage, ce qui peut permettre de gagner un temps précieux et de réduire les erreurs.
L’IA peut également optimiser la préparation et l’acheminement des commandes, réduisant ainsi le temps nécessaire à l’exécution des commandes et améliorant les délais de livraison, ainsi qu’analyser les données des clients pour prédire la demande et optimiser les niveaux de stocks, réduisant ainsi les surstocks et les sous-stocks.
Avantages de l'IA dans l'accomplissement
En rationalisant les processus, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité dans les domaines suivants :
- Traitement des commandes : réception des commandes, vérification de celles-ci et mise à jour des systèmes d'inventaire. L’IA entre en jeu dès le début du processus d’identification des erreurs dans les données de commande, avec la capacité d’identifier, par exemple, si une commande comporte une combinaison inhabituelle d’articles ou une adresse incorrecte. En détectant des modèles et des anomalies pouvant indiquer des erreurs potentielles dans les commandes futures, cela peut contribuer à réduire les erreurs dans l'exécution des commandes, ce qui peut entraîner une meilleure satisfaction des clients et moins de retours ou de réclamations.
- Picking et emballage : localiser les articles commandés, les emballer et les préparer pour l'expédition. Ici, les méthodes automatisées peuvent réduire les erreurs humaines et optimiser l’efficacité de l’entrepôt en collectant simultanément les produits stockés au même endroit, même pour plusieurs commandes.
- Expédition : l'IA est utilisée dans l'expédition pour optimiser la sélection du transporteur, les itinéraires de transport, l'étiquetage des colis, l'organisation du transport et l'envoi des produits au client, ainsi que pour surveiller l'état de l'expédition et identifier les retards ou problèmes potentiels.
- Livraison : livrer les produits au client. Nous approfondirons celui-ci dans la section suivante…
3. IA et optimisation des itinéraires
Nous avons tous utilisé Google Maps pour trouver le moyen le plus efficace de se rendre d'un point A à un point B. Est-ce l'itinéraire le plus économe en carburant ? L'itinéraire le plus économique ? Est-ce que cela évite les péages ou les autoroutes ? Ce type d’optimisation d’itinéraire est devenu une seconde nature lorsque nous sautons dans nos voitures et partons vers une nouvelle destination.
Une approche similaire peut être appliquée à la logistique du commerce électronique, mais à plus grande échelle…
Qu’est-ce que l’optimisation d’itinéraire ?
L’optimisation des itinéraires est un aspect essentiel de la logistique, car elle détermine l’itinéraire le plus efficace pour transporter les marchandises d’un point à un autre. En logistique, cela se fait en tenant compte de divers facteurs tels que la distance, les conditions de circulation et les horaires de livraison.
En utilisant l’IA pour analyser de grands volumes de données, les entreprises de logistique peuvent optimiser leurs itinéraires de livraison afin de réduire les coûts de carburant, d’améliorer les délais de livraison et d’améliorer la sécurité des chauffeurs.
Comment l’IA est utilisée dans l’optimisation des itinéraires ?
Les algorithmes d'IA peuvent traiter des données provenant de diverses sources telles que des capteurs de trafic, le suivi GPS et les prévisions météorologiques pour déterminer le meilleur itinéraire possible.
Par exemple, l’IA peut être utilisée pour analyser les données de trafic en temps réel afin d’identifier l’itinéraire le plus rapide pour les véhicules de livraison, en tenant compte à la fois des véhicules à conduite manuelle et des véhicules autonomes. Cela inclut la prise en compte de facteurs tels que les fermetures de routes, les accidents et les embouteillages. L’IA peut également être utilisée pour optimiser les itinéraires en fonction des conditions météorologiques, en tenant compte de facteurs tels que la pluie ou la neige.
Avantages de l'IA dans l'optimisation des itinéraires
L’utilisation de l’IA dans l’optimisation des itinéraires présente de nombreux avantages pour les entreprises de logistique, notamment :
- Réduit les coûts de carburant : en identifiant les itinéraires les plus efficaces, l’IA peut aider les entreprises à réduire les coûts de carburant, qui peuvent représenter une dépense logistique importante.
- Améliore les délais de livraison : en sélectionnant les itinéraires les plus rapides et les plus efficaces, l'IA peut aider les entreprises à améliorer les délais de livraison, ce qui peut améliorer l'expérience client globale.
- Améliore la sécurité des conducteurs : l'IA peut être utilisée pour optimiser les itinéraires en fonction de facteurs tels que les conditions routières et la météo, ce qui peut contribuer à améliorer la sécurité des conducteurs.
Dans l’ensemble, l’utilisation de l’IA dans l’optimisation des itinéraires devient de plus en plus importante dans le secteur de la logistique. En utilisant l’IA pour analyser les données et optimiser les itinéraires, les entreprises peuvent économiser du temps et de l’argent, tout en améliorant l’expérience globale de livraison.
4. Gestion des stocks avec l'IA
La gestion des stocks est une fonction essentielle pour toute entreprise de commerce électronique. Le succès d’une entreprise de commerce électronique dépend en partie de l’efficacité avec laquelle elle gère ses stocks. Cependant, la gestion des stocks peut être une tâche difficile, en particulier pour les entreprises qui traitent un grand nombre de SKU (Stock Keeping Units).
C’est là que l’intelligence artificielle (IA) peut changer la donne !
Dans cette section, nous explorerons comment l'IA est utilisée dans la gestion des stocks et les avantages qu'elle peut apporter aux entreprises de commerce électronique.
Qu’est-ce que la gestion des stocks ?
La gestion des stocks est le processus de gestion et de suivi des marchandises qu'une entreprise a en stock. Cela implique de gérer les niveaux de stocks, de commander et de réapprovisionner les produits et de garantir que les stocks sont gérés efficacement.
Comment l’IA est utilisée dans la gestion des stocks ?
Les systèmes de gestion des stocks basés sur l'IA peuvent aider les entreprises de commerce électronique à prendre de meilleures décisions en matière d'inventaire en automatisant de nombreux processus manuels impliqués. Traditionnellement, ces processus manuels incluent des tâches telles que l'inventaire physique des stocks, la saisie manuelle des données pour suivre les niveaux de stock et la réorganisation manuelle des articles lorsque les niveaux de stock sont faibles. Ces processus peuvent prendre du temps, être sujets à des erreurs humaines et ne pas fournir d'informations en temps réel sur les niveaux de stocks et les tendances de la demande.
D’un autre côté, l’IA peut être utilisée pour analyser de grands volumes de données et fournir des informations sur les niveaux de stocks, la demande et l’offre en temps réel. Cela comprend l'analyse des données des systèmes de point de vente, des données de ventes historiques et des données des fournisseurs.
Il peut également être utilisé pour prédire la demande de produits (nous y reviendrons plus tard), aidant ainsi les entreprises à ajuster leurs niveaux de stocks et à éviter le surstock ou le sous-stock. Cela peut aider les détaillants à réduire les coûts associés à la conservation des stocks et à améliorer les délais d'exécution des commandes.
Avantages de l'IA dans la gestion des stocks
L'utilisation de l'IA dans la gestion des stocks présente de nombreux avantages pour les entreprises de logistique, notamment :
- Réduit le surstockage et le sous-stockage : en analysant les données et en prévoyant la demande de produits, l'IA peut aider les entreprises à éviter le surstockage ou le sous-stockage des entrepôts, ce qui peut entraîner une augmentation des frais généraux de stockage ou une perte de revenus pour les articles demandés mais non en stock.
- Augmente la précision : l'IA peut être utilisée pour améliorer la précision des données d'inventaire en supprimant les erreurs humaines. Cela peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées concernant les niveaux de stocks et l’exécution des commandes.
- Améliore les délais d'exécution des commandes : en prévoyant avec précision la demande de produits et en gérant les niveaux de stocks, l'IA peut aider les entreprises à améliorer les délais d'exécution des commandes grâce à une préparation et un emballage plus rapides, en identifiant les goulots d'étranglement et en optimisant les itinéraires de livraison, améliorant ainsi l'expérience client globale.
Alors que les entreprises cherchent à réduire leurs coûts, à améliorer leur efficacité et à fournir un meilleur service client, l’IA est une solution idéale pour analyser les données et gérer les niveaux de stocks.
5. L'IA dans la prévision de la demande
La prévision de la demande est un aspect crucial de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, en particulier pour les entreprises de commerce électronique. Une prévision précise de la demande peut aider les entreprises de commerce électronique à optimiser leurs niveaux de stocks, à améliorer la planification de leur chaîne d'approvisionnement et à minimiser le risque de rupture de stock et de gaspillage.
Cependant, la prévision de la demande peut s’avérer une tâche complexe et difficile, en particulier pour les entreprises traitant d’un grand nombre de produits et de segments de marché. C’est là que l’intelligence artificielle (IA) peut faire une différence significative.
Qu’est-ce que la prévision de la demande ?
La prévision de la demande est le processus de prévision de la demande future pour un produit ou un service. Dans le commerce électronique, la prévision de la demande est essentielle pour que les entreprises optimisent leurs opérations de chaîne d'approvisionnement et s'assurent qu'elles disposent de suffisamment de stocks pour répondre à la demande des clients, en particulier pendant les hautes saisons.
Comment l'IA est utilisée dans la prévision de la demande du commerce électronique
Les systèmes de prévision de la demande basés sur l'IA peuvent aider les entreprises de commerce électronique à faire des prévisions de ventes plus précises et à optimiser leurs niveaux de stocks, ce qui se traduira par une amélioration de l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement et une meilleure satisfaction des clients.
En analysant de grandes quantités de données provenant de diverses sources, notamment des données historiques sur les ventes, l’activité des médias sociaux et les tendances du marché, l’IA peut fournir des prévisions précises sur la demande future.
L’IA peut également être utilisée pour identifier des modèles et des tendances dans le comportement des clients, ce qui peut aider les entreprises à ajuster leurs stratégies marketing et leurs offres de produits pour mieux répondre à la demande des clients.
Avantages de l'IA dans la prévision de la demande
L'utilisation de l'IA dans la prévision de la demande présente de nombreux avantages pour les entreprises de commerce électronique, notamment :
- Améliore la précision des prévisions de ventes : l'IA peut fournir des prévisions plus précises de la demande future, aidant ainsi les entreprises à mieux planifier leurs niveaux de stocks et les opérations de leur chaîne d'approvisionnement.
- Permet une meilleure planification de la chaîne d'approvisionnement : en prévoyant avec précision la demande future, les entreprises peuvent optimiser leurs opérations de chaîne d'approvisionnement pour garantir qu'elles disposent de suffisamment de stocks pour répondre à la demande des clients tout en minimisant le gaspillage et les ruptures de stock.
- Aide à réduire le gaspillage et à minimiser les ruptures de stock : l’IA peut aider les entreprises à éviter le surstockage ou le sous-stockage, éliminant ainsi le risque de perte de revenus ou d’augmentation des coûts.
Dans l’ensemble, l’utilisation de l’IA dans la prévision de la demande transforme le mode de fonctionnement des entreprises de commerce électronique. En tirant parti de l’IA pour analyser les données et prédire la demande future, les entreprises peuvent optimiser les opérations de leur chaîne d’approvisionnement, améliorer la satisfaction des clients et augmenter leurs revenus.
Les recherches montrent que « la mise en œuvre réussie d’une gestion de la chaîne d’approvisionnement basée sur l’IA a permis aux premiers utilisateurs d’améliorer leurs coûts logistiques de 15 %, leurs niveaux de stocks de 35 % et leurs niveaux de service de 65 %, par rapport à des concurrents plus lents ». Selon DataRobot , « l'IA peut réduire les coûts et minimiser les défis de la chaîne d'approvisionnement en conduisant à des choix plus éclairés dans tous les aspects de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. »
Comment l’IA est mise en œuvre :
- Hiérarchisation et évaluation des cas d'utilisation : identifiez les cas d'utilisation à forte valeur ajoutée qui peuvent être mis en œuvre avec un minimum d'effort, en tenant compte du calendrier nécessaire à l'IA pour améliorer efficacement la productivité et optimiser la prise de décision.
- Cadrage et planification détaillés : définissez le problème à résoudre, déterminez les utilisateurs et leurs exigences, et établissez des indicateurs clés pour évaluer le succès. Élaborer un plan de projet et documenter la solution proposée.
- Préparation des données et création de modèles : préparer les données en garantissant la compatibilité et les interfaces fonctionnelles, puis créer et tester les modèles initiaux.
- Déploiement et formation des utilisateurs : Mettre en œuvre le produit de données et lancer les opérations d'IA. Cependant, il est crucial de donner la priorité à la formation des utilisateurs afin qu’ils utilisent efficacement la solution dans leur travail quotidien, même après la mise en œuvre.
Réflexions finales sur l'IA dans la logistique
L'intelligence artificielle est véritablement une force avec laquelle il faut compter dans le secteur de la logistique, offrant des opportunités incroyables pour automatiser les tâches de routine, améliorer l'efficacité et réduire les coûts.
En mettant en œuvre ces utilisations de l’IA dans la logistique, les entreprises peuvent récolter les fruits et garder une longueur d’avance sur la concurrence. Qu'il s'agisse de logistique plus traditionnelle ou de logistique de commerce électronique, toutes les entreprises peuvent récolter les fruits de l'IA, même si le commerce électronique a tendance à se prêter plus facilement à la mise en œuvre de l'IA étant donné sa nature en ligne et sa dépendance à la technologie.
Avec les progrès continus de la technologie de l’IA, les possibilités pour le secteur de la logistique sont infinies ; intégration et compatibilité des données, évolutivité, prévisions précises, combler les lacunes en matière de compétences et de connaissances, améliorer l'efficacité, la liste est longue !
Codept et automatisation logistique
Sans intégrer strictement l'IA, Codept propose une solution qui apporte des algorithmes et des automatisations aux entreprises pour les aider à réduire les coûts, à rationaliser les processus et, à terme, à améliorer l'efficacité opérationnelle.
Réduire les coûts
La solution particulière de Codept aide les entreprises à réduire leurs coûts non seulement grâce à un modèle de tarification juste et transparent, mais également grâce à notre solution elle-même.
Avec de simples frais de traitement par commande et un coût d'intégration unique, les entreprises économisent de l'argent à long terme puisqu'elles sont déjà configurées pour évoluer, sans frais cachés plus tard.
Sans oublier que notre solution elle-même permet aux entreprises d'économiser du temps et de l'argent en automatisant des tâches auparavant manuelles. Cela réduit les coûts opérationnels et les frais généraux du personnel.
Rationalisation des processus
Nous avons établi des processus avec une vérification automatisée des erreurs dans les données de commande et nos systèmes sécurisés, les mises à jour régulières du système et les nouvelles normes ISO garantissent des transferts de données sûrs et efficaces. Cette fonctionnalité permet de gagner du temps sur la vérification manuelle et le croisement des données, permettant ainsi de maintenir les processus logistiques en mouvement.
Efficacité opérationnelle
Chez Codept, nous comprenons les pressions exercées sur les ressources informatiques épuisées et la capacité limitée dont disposent les entreprises dans ce domaine. Notre intégration unique facilite le processus de configuration et d'adoption, ce qui signifie que le personnel informatique est libre de travailler sur des rôles stratégiques de plus haut niveau et des priorités plus urgentes, telles que la stratégie ou les outils et technologies comme l'IA. Non seulement nous simplifions la configuration et l'intégration, mais nous prenons également en charge les activités de support, ce qui réduit considérablement la charge de travail des ressources informatiques internes.
De plus, la technologie de pointe de la plateforme d'intégration de Codept aide spécifiquement les entreprises à réduire leurs temps d'arrêt grâce à une détection précoce des erreurs, une surveillance proactive des systèmes, des mises à jour logicielles régulières et des tests d'infrastructure, garantissant une disponibilité de 99,97 %.
De plus, grâce à l'optimisation du transporteur, les clients peuvent créer des étiquettes standardisées en utilisant l'adresse du destinataire, le poids de la commande et d'autres spécifications du produit, en envoyant automatiquement ces informations au transporteur, qui renvoie ensuite l'étiquette qui peut ensuite être imprimée et apposée sur le colis en conséquence. . De plus, les clients peuvent choisir leur transporteur en fonction de l'emplacement, des spécifications du produit ou des méthodes de livraison spécialisées et/ou de facteurs éthiques tels que la durabilité, ce qui non seulement améliore l'efficacité opérationnelle, mais peut également atteindre des objectifs commerciaux plus larges.
FAQ sur l’IA dans la logistique
Quel est le rôle de l’IA dans la logistique du commerce électronique, en particulier ?
L'IA joue un rôle crucial dans la logistique du commerce électronique, aidant les entreprises à rationaliser leurs opérations et à améliorer leur efficacité. Il peut être utilisé pour l’optimisation des itinéraires, la maintenance prédictive, la gestion des stocks, la prévision de la demande et le service client.
En quoi la logistique du commerce électronique est-elle différente de la logistique traditionnelle ?
La logistique traditionnelle et la logistique du commerce électronique présentent certaines similitudes, mais il existe également des différences clés. La logistique traditionnelle fait généralement référence au processus de gestion du mouvement des biens physiques d'un endroit à un autre, généralement au sein d'une chaîne d'approvisionnement qui implique plusieurs parties telles que des fabricants, des distributeurs et des détaillants.
La logistique du commerce électronique, quant à elle, fait spécifiquement référence à la logistique impliquée dans la gestion et l'exécution des commandes en ligne des clients. Cela implique souvent des étapes supplémentaires telles que le traitement des commandes, la préparation et l'emballage, ainsi que la livraison du dernier kilomètre à l'adresse du destinataire. La logistique du commerce électronique a également tendance à mettre davantage l'accent sur la rapidité et la précision, car les clients s'attendent à des délais de livraison plus rapides et sont plus susceptibles de laisser des avis négatifs ou de choisir un concurrent si leur commande est retardée ou incorrecte. En conséquence, la logistique du commerce électronique nécessite souvent des technologies plus avancées telles que l’IA et l’automatisation pour répondre à ces demandes.
Comment l’IA peut-elle aider les entreprises à réduire les coûts de la logistique du commerce électronique ?
L'IA peut aider les entreprises à réduire leurs coûts de plusieurs manières, par exemple en optimisant les itinéraires de livraison, en prévoyant les besoins de maintenance pour réduire les temps d'arrêt et en réduisant le surstockage/le gaspillage des stocks.
Quels sont les avantages de l’utilisation de l’IA dans la logistique du commerce électronique ?
Les avantages de l'utilisation de l'IA dans la logistique du commerce électronique comprennent une réduction des temps d'arrêt, des délais de livraison améliorés, une sécurité accrue des conducteurs, une précision accrue dans la gestion des stocks, des délais d'exécution des commandes améliorés, une précision améliorée dans les prévisions de ventes, une meilleure planification de la chaîne d'approvisionnement et des réponses plus rapides et plus précises aux clients. enquêtes.
L’IA remplace-t-elle les travailleurs humains dans la logistique du commerce électronique ?
Même si l’IA automatise certaines tâches, elle ne remplace pas nécessairement les travailleurs humains dans la logistique du commerce électronique. Au lieu de cela, cela augmente leurs capacités, les aidant à travailler plus efficacement et à prendre de meilleures décisions.
Comment les entreprises peuvent-elles mettre en œuvre l’IA dans la logistique du commerce électronique ?
Les entreprises peuvent mettre en œuvre l’IA dans la logistique du commerce électronique en identifiant d’abord les domaines dans lesquels elle peut apporter le plus de valeur. Ils peuvent ensuite explorer différentes solutions d’IA disponibles sur le marché ou développer des solutions personnalisées en interne. Il est également important de former les employés à l’utilisation et à l’intégration des solutions d’IA dans les flux de travail existants.
Comment les solutions logicielles peuvent-elles aider les entreprises de logistique à réduire leurs frais généraux ?
Les solutions logicielles peuvent réduire considérablement les frais généraux en réduisant la quantité de saisie manuelle requise pour traiter et exécuter les commandes.