Ces dernières années ont attiré l’attention du public sur la fragilité des chaînes d’approvisionnement mondiales. Ces vastes réseaux logistiques, vitaux pour les fabricants de tous les pays, ont été bouleversés par les retards de transport, mis à rude épreuve par les arrêts de travail et en proie à une complexité et une interconnectivité croissantes qui exacerbent leurs inefficacités de longue date.
Les planificateurs de la chaîne d’approvisionnement qui cherchent à démêler ces réseaux noués bénéficient d’un coup de pouce grâce à une technologie de pointe qui offre un potentiel énorme, mais encore largement inexploité. Ils mettent l’intelligence artificielle au service de rendre les chaînes d’approvisionnement plus efficaces et plus résilientes alors que nous nous dirigeons vers un avenir de plus en plus mondialisé.
Qu’est-ce que l’IA dans la chaîne d’approvisionnement ?
Les entreprises utilisent l'IA pour gérer et optimiser les activités de la chaîne d'approvisionnement, telles que la surveillance de la qualité des produits, l'équilibrage des niveaux de stocks et l'identification des itinéraires de livraison économes en carburant, avec plus d'efficacité que les logiciels traditionnels.
L'intelligence artificielle (IA) est un terme général désignant les applications qui simulent l'intelligence humaine et effectuent des tâches complexes. Ses sous-domaines incluent l'apprentissage automatique (ML) , dans lequel les systèmes apprennent en consommant de grandes quantités de données plutôt qu'en étant programmés avec des instructions étape par étape. Grâce à ce processus d'apprentissage, les systèmes d'IA peuvent surpasser les logiciels traditionnels dans des fonctions telles que le déchiffrement des informations contenues dans des flux vidéo, l'interprétation de textes parlés et écrits, la prévision du comportement futur du marché, la prise de décisions dans des scénarios complexes et la découverte d'informations enfouies dans de vastes ensembles de données.
Ces types de fonctionnalités s'avèrent extrêmement utiles pour gérer et optimiser les flux de travail dans presque toutes les étapes de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, les systèmes de chaîne d'approvisionnement alimentés par des algorithmes de ML peuvent découvrir des modèles et des relations au sein d'ensembles de données qui sont souvent imperceptibles pour les humains ou les systèmes non IA, afin de pouvoir prévoir plus précisément la demande des clients, ce qui conduit à une gestion des stocks plus efficace sur le plan économique . L’IA peut également analyser des facteurs tels que le trafic et les conditions météorologiques pour recommander des itinéraires d’expédition alternatifs, réduisant ainsi le risque de retards imprévus et améliorant les délais de livraison. Il peut surveiller les espaces de travail pour détecter les mauvaises procédures de contrôle de qualité et les violations en matière de santé et de sécurité. Et de nouveaux cas d’utilisation apparaissent constamment à mesure que les professionnels de la chaîne d’approvisionnement continuent d’expérimenter cette technologie.
Points clés à retenir
- Les organisations utilisent l'IA pour optimiser l'expédition et la livraison, gérer la capacité des entrepôts, suivre les stocks, prévoir la demande de pièces et de composants spécifiques, améliorer la sécurité des travailleurs et contribuer à garantir l'intégrité des enregistrements de transactions tout au long des chaînes d'approvisionnement mondiales.
- Même si l’IA peut apporter d’énormes gains de productivité à la chaîne d’approvisionnement tout en réduisant les coûts opérationnels, la mise en œuvre de la technologie peut s’avérer difficile et coûteuse, en particulier lorsqu’elle implique la formation de modèles de ML personnalisés sur des données propriétaires.
- Les fabricants et les prestataires logistiques peuvent prendre des mesures pour préparer leurs chaînes d’approvisionnement à l’intégration des systèmes d’IA et à la manière dont ces systèmes peuvent transformer la gestion et l’exploitation de leurs réseaux logistiques.
L'IA dans la chaîne d'approvisionnement expliquée
Les entreprises utilisent des systèmes d'IA dans leurs chaînes d'approvisionnement pour optimiser les itinéraires de distribution, augmenter la productivité des entrepôts, rationaliser les flux de travail des usines, etc.
Les fabricants de produits finis comptent souvent sur des centaines, voire des milliers de composants expédiés par des partenaires du monde entier pour arriver dans leurs installations d'assemblage selon un calendrier coordonné. L’IA prouve qu’elle peut trouver des modèles et des relations enfouis dans de vastes ensembles de données qui aident à optimiser ces réseaux logistiques, qui couvrent les cargos, les camions de livraison, les entrepôts et les centres de distribution. L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement nécessite également le suivi des biens physiques à chaque fois qu’ils changent de main. Ici, l’IA peut automatiser la documentation grâce à sa capacité à saisir, extraire et classer intelligemment les données intégrées dans des fichiers texte pour garantir l’intégrité des transactions multipartites.
Certains fabricants tirent parti de l’IA pour leurs prévisions, en l’utilisant pour prédire la capacité de production et optimiser la capacité des entrepôts en fonction de la demande des clients. Certains font appel à l’IA pour signaler les retards potentiels et les dysfonctionnements des équipements avant qu’ils n’entraînent des problèmes de production. D’autres utilisent l’IA pour obtenir des informations opérationnelles à partir d’importants flux de données provenant de la prolifération d’appareils et de capteurs Internet des objets (IoT) installés dans leur infrastructure de stockage et de transport.
Même si l’IA offre de nombreux avantages potentiels à la chaîne d’approvisionnement, la mise en œuvre de cette technologie peut s’avérer difficile et coûteuse. L'exécution d'applications intelligentes en production nécessite des systèmes informatiques puissants (soit des serveurs périphériques sur site, soit des instances basées sur le cloud) qui doivent généralement recevoir des données provenant de capteurs et d'appareils intégrés déployés sur le terrain dans le cadre d'une approche Industrie 4.0 . Les entreprises réalisent généralement les plus grands avantages lorsqu’elles entraînent des modèles d’apprentissage automatique sur leurs propres ensembles de données, un processus encore plus gourmand en calcul et dépendant des données.
Transparence de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement avec l'IA
Les chaînes d'approvisionnement modernes sont devenues si complexes, enchevêtrées et étendues que les fabricants ont du mal à maintenir une surveillance de bout en bout du flux de matériaux et de marchandises arrivant dans leurs installations. La capacité unique de l’IA à analyser rapidement de grands ensembles de données peut éclairer le fonctionnement interne des réseaux logistiques, même les plus complexes.
Lors de l'ingestion de flux massifs de données enregistrées et d'autres signaux logistiques, les algorithmes intelligents formés grâce à l'apprentissage automatique font souvent apparaître des informations précieuses, telles que les causes de variabilité ou les moyens d'améliorer la capacité des processus comportant des éléments de temps fixes et variables qui conduisent à des goulots d'étranglement. basés sur l'IA Et les outils de gestion de la chaîne d'approvisionnement (SCM) sont meilleurs que les systèmes traditionnels pour suivre de grandes quantités de fournitures en temps réel lorsqu'elles passent par des partenaires intermédiaires de fabrication et de distribution avant de devenir des produits finis. Cette visibilité et cette traçabilité améliorées peuvent aider les fabricants à identifier les fournisseurs qui enfreignent potentiellement les pratiques d'approvisionnement en matière de qualité ou d'approvisionnement éthique.
En améliorant la transparence de la chaîne d'approvisionnement, l'utilisation de l'IA peut générer des économies de temps et d'argent, que nous décrirons plus en détail plus tard. Cela peut également aider les fabricants à garantir que les composants qu’ils utilisent pour fabriquer leurs produits proviennent de normes éthiques, de qualité et de durabilité, une responsabilité que les régulateurs et de nombreux consommateurs attendent d’eux. Les organisations ne peuvent tout simplement pas se permettre de travailler avec des fournisseurs, même ceux basés à l'étranger, qui enfreignent les règles du travail, de bonne gouvernance ou environnementales, et les outils d'analyse intégrés aux applications de chaîne d'approvisionnement basées sur l'IA peuvent identifier des modèles qui révèlent un approvisionnement frauduleux ou contraire à l'éthique.
9 avantages de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement
Les fabricants ont été à l’avant-garde de l’innovation en matière d’IA, expérimentant et déployant diverses formes de technologie dans les nombreuses installations de production, centres de stockage et de distribution et véhicules de transport dans les chaînes d’approvisionnement modernes. Cela peut apporter un certain nombre d’avantages.
1. Amélioration de l’efficacité de l’entrepôt
L’IA peut rendre les entrepôts plus efficaces en aidant à organiser leurs rayonnages et à concevoir leurs agencements. En évaluant les quantités de matériaux transportés dans les allées de l'entrepôt, les modèles ML peuvent suggérer des agencements d'étage qui accélèrent l'accès et le temps de déplacement des stocks, de la réception aux rayonnages en passant par les stations d'emballage et d'expédition. Ils peuvent également planifier des itinéraires optimaux pour les travailleurs et les robots afin d'acheminer les stocks plus rapidement, augmentant ainsi les taux d'exécution. Et en analysant les signaux de demande provenant des systèmes de marketing, de chaîne de production et de point de vente, les systèmes de prévision basés sur l'IA aident les fabricants à équilibrer les stocks par rapport aux coûts de possession, optimisant ainsi davantage la capacité des entrepôts.
2. Coûts d'exploitation réduits
Grâce à la capacité de l'IA à apprendre des comportements complexes et à travailler dans des conditions imprévisibles, les tâches répétitives, telles que le comptage, le suivi et la documentation des stocks, peuvent être réalisées avec une plus grande précision et moins de travail ; les goulots d’étranglement sont identifiés et atténués. En identifiant les inefficacités et en apprenant des tâches répétitives, l’IA peut réduire le coût d’exploitation d’une chaîne d’approvisionnement complexe.
L’IA peut également faire économiser de l’argent aux fabricants et aux responsables de la distribution en réduisant les temps d’arrêt des équipements vitaux. Les systèmes intelligents, en particulier ceux qui traitent les données des appareils IoT dans les usines intelligentes, peuvent identifier les dysfonctionnements et les pannes à un stade précoce ou les prédire avant qu'ils ne surviennent, limitant ainsi les perturbations et les pertes financières associées.
3. Moins d’erreurs et moins de gaspillage
L’IA peut généralement détecter les comportements anormaux des humains et des machines beaucoup plus tôt que les humains. C'est pourquoi les fabricants, les exploitants d'entrepôts et les compagnies maritimes forment des algorithmes pour révéler les failles de leurs flux de travail, les erreurs des employés et les défauts des produits. Les caméras installées dans les centres logistiques, les chaînes de montage et les véhicules de livraison alimentent les systèmes de vision par ordinateur qui utilisent l'IA pour inspecter le travail afin de réduire les rappels, les retours et les reprises. Le système peut détecter les erreurs des travailleurs et des machines avant que les produits ne soient mal assemblés ou envoyés vers les mauvaises destinations, ce qui permet d'économiser du temps et du gaspillage de matériaux. Les systèmes intelligents peuvent également effectuer une analyse des causes profondes, en évaluant de grands volumes de données pour trouver des corrélations qui expliquent les échecs et permettre aux équipes de réaliser de meilleures solutions plus rapidement.
L’IA est également directement intégrée aux systèmes ERP utilisés pour gérer les transactions financières à mesure que les marchandises circulent dans la chaîne d’approvisionnement, aidant ainsi les entreprises à éviter des erreurs coûteuses de facturation et de paiement.
4. Une gestion des stocks plus précise
Les fabricants profitent des capacités de l’IA pour gérer leurs niveaux de stocks avec plus de précision et d’efficacité. Par exemple, les systèmes de prévision basés sur l'IA peuvent utiliser les informations d'inventaire partagées par un client en aval pour évaluer la demande de ce client. Si le système détermine que la demande du client diminue, il ajustera les prévisions de demande du fabricant en conséquence.
Les fabricants et les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement déploient également de plus en plus de systèmes de vision par ordinateur (en installant des caméras sur l'infrastructure de la chaîne d'approvisionnement, les racks, les véhicules et même les drones) pour classer les marchandises en temps réel et surveiller la capacité de stockage des entrepôts. L'IA enregistre également ces flux de travail dans les registres d'inventaire et automatise le processus de création, de mise à jour et d'extraction d'informations de la documentation d'inventaire.
5. Opérations optimisées grâce à des simulations
Les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent exécuter des simulations basées sur l'IA pour mieux comprendre les opérations des réseaux logistiques mondiaux complexes et identifier les moyens de les améliorer.
Ils utilisent de plus en plus l'IA en conjonction avec des jumeaux numériques, des représentations graphiques 3D d'objets et de processus physiques, tels que des produits assemblés ou des lignes de production en usine. Les planificateurs des opérations peuvent simuler diverses méthodes et approches sur des jumeaux numériques (dans quelle mesure la production augmenterait-elle s'ils ajoutaient de la capacité au point A par rapport au point B ?) et évaluer les résultats sans perturber les opérations du monde réel. Lorsque l’IA sélectionne les modèles et contrôle les flux de travail, ces simulations deviennent plus précises que celles exécutées avec les méthodes informatiques traditionnelles. Cette application de l'IA peut aider les ingénieurs et les responsables de production à évaluer les impacts de la refonte des produits, de l'échange de pièces ou de l'installation de nouvelles machines dans l'usine.
En plus des jumeaux numériques 3D, l'IA et le ML peuvent également aider à créer des modèles visuels 2D de processus externes afin que les planificateurs et les responsables des opérations puissent évaluer l'impact potentiel d'un changement de fournisseur, d'une réorientation des itinéraires d'expédition et de distribution ou d'une relocalisation des centres de stockage et de distribution, par exemple.
6. Amélioration de la sécurité des travailleurs et des matériaux
Les systèmes d'IA peuvent surveiller les environnements de travail tout au long de la chaîne d'approvisionnement, tels que les chaînes de montage, les installations de stockage et les véhicules d'expédition, et signaler les conditions qui mettent en danger la sécurité des travailleurs et du public. Cela peut impliquer d'utiliser la vision par ordinateur pour imposer l'utilisation d'équipements de protection individuelle (EPI) ou vérifier que les travailleurs respectent les autres protocoles de sécurité de l'entreprise et les normes de l'Administration de la sécurité et de la santé au travail. Cela pourrait également signifier traiter les données des systèmes embarqués sur des véhicules tels que les camions et les chariots élévateurs pour vérifier si les conducteurs les conduisent de manière sobre et sûre. Lors de la surveillance des équipements d’usine, l’IA peut aider à prédire les dysfonctionnements et d’autres situations potentiellement dangereuses. Et les dispositifs de sécurité portables alimentés par l'IA peuvent accroître la protection : envisagez des gilets dotés de capteurs qui se connectent aux systèmes d'IA, analysant les mouvements des employés de l'entrepôt et les alertant du risque de blessure en fonction de leur posture, de leurs mouvements ou de leur emplacement dans l'entrepôt.
Les systèmes d'IA informés par des capteurs répartis dans les installations de distribution et les véhicules contribuent également à garantir que les matières dangereuses sont correctement manipulées et éliminées, protégeant ainsi ceux qui vivent et travaillent à proximité. L’IA peut automatiser les tâches dangereuses, permettant ainsi aux travailleurs d’éviter les situations présentant des risques. Par exemple, les robots intelligents peuvent utiliser des algorithmes d'IA ainsi que des caméras et des capteurs pour tracer l'itinéraire le plus efficace à travers un entrepôt, puis transporter des matières dangereuses tout en évitant les objets sur leur passage et en transmettant les résultats à un système de gestion d'entrepôt. Si des accidents et des pannes se produisent, l’IA peut effectuer une analyse des causes profondes pour découvrir leurs causes exactes et éviter les répétitions.
7. Livraisons plus rapides
Les fabricants qui assemblent des produits via des chaînes d'approvisionnement complexes sont particulièrement dépendants de livraisons ponctuelles et bien coordonnées ; l’arrivée tardive d’un seul composant peut retarder tout un calendrier de production. AI se charge de réduire ces retards de livraison.
Les entreprises de logistique utilisent l'apprentissage automatique pour former des modèles qui optimisent et gèrent les itinéraires de livraison par lesquels les composants circulent tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Ces modèles peuvent prioriser les expéditions en fonction des volumes de commandes, des promesses de livraison, des délais contractuels, de l'importance du client ou de la disponibilité des produits. Et ils peuvent fournir à tous les nœuds du réseau de distribution des heures d’arrivée estimées plus précises, identifiant les expéditions qui, si elles sont retardées, risquent de créer des problèmes plus importants.
8. Amélioration de la durabilité de la chaîne d’approvisionnement
En améliorant l’efficacité opérationnelle, l’IA peut rendre les chaînes d’approvisionnement plus durables et réduire leur impact environnemental nocif. Par exemple, les modèles formés au ML peuvent aider les organisations à réduire leur consommation d'énergie en optimisant les chargements de camions et les itinéraires de livraison afin que les camions consomment moins de carburant lors de la livraison des fournitures. L’IA peut également contribuer à réduire la quantité de produits gaspillés à différentes étapes de la chaîne d’approvisionnement. Envisagez une planification de la production basée sur l'IA qui analyse les niveaux de stocks passés, les prévisions de la demande actuelle et l'état de maintenance des machines en temps réel pour garantir qu'un fabricant ne produit pas trop.
L’IA est également utilisée pour analyser les cycles de vie des produits finis et fournir des informations qui contribuent à une économie circulaire, où les matériaux sont réutilisés et recyclés. Et les systèmes de planification de la chaîne d’approvisionnement et d’approvisionnement dotés d’IA intégrée peuvent contribuer à accroître la transparence entre les fournisseurs et leur permettre d’adhérer aux normes de durabilité environnementale et sociale, comme la rémunération équitable des travailleurs.
9. Prévision plus précise de la demande
L'IA est devenue la référence en matière de prévision de la demande sur la base à la fois de signaux de données internes, tels que les pipelines de ventes et les pistes marketing, et de signaux externes, tels que les tendances plus larges du marché, les perspectives économiques et les tendances saisonnières des ventes. Les planificateurs de la chaîne d'approvisionnement peuvent utiliser l'IA intégrée dans un logiciel de planification de la demande pour estimer non seulement la demande, mais également l'impact potentiel de scénarios tels que des ralentissements économiques ou des événements météorologiques extrêmes sur la demande, ainsi que sur leurs propres coûts, capacités de production et capacité à effectuer des livraisons. .
Les défis de l'IA dans la supply chain
Mettre l’IA au service de la planification et de la gestion des chaînes d’approvisionnement ne peut pas se faire du jour au lendemain. Même si la technologie offre un énorme potentiel de réduction des coûts et de simplification des processus, elle peut parfois s’avérer coûteuse et difficile à déployer. Les entreprises sont confrontées à certains défis courants lorsqu’elles intègrent des informations dans leurs opérations de chaîne d’approvisionnement.
- Frais de formation . Comme pour toute nouvelle technologie, la mise en œuvre de l’IA et son intégration dans les environnements de production nécessitent de former les personnes qui interagiront avec ces nouveaux systèmes, parfois intimidants. Former les employés et vaincre leur résistance au changement nécessite généralement de prévoir des temps d'arrêt, ce qui a un coût. Avant cette interruption, les partenaires tout au long de la chaîne d'approvisionnement devraient travailler avec leurs fournisseurs ou intégrateurs d'IA pour développer des programmes de formation à la fois constructifs et abordables, même s'il convient de noter que toute approche de formation entraînera probablement un coût financier.
-
Coûts de démarrage et d'exploitation . Les coûts de
mise en œuvre de l’IA vont généralement au-delà de l’achat et de
l’intégration du matériel et des logiciels qui exécutent ces systèmes.
Les algorithmes d’apprentissage automatique n’ont pas toujours besoin
d’être créés à partir de zéro ; il existe des modèles prédéfinis qui
peuvent être modifiés pour s'adapter à une multitude de cas
d'utilisation de la chaîne d'approvisionnement. Toutefois, pour tirer
le meilleur parti des avantages, les entreprises doivent entraîner les
modèles sur leurs propres données. La collecte, l'agrégation, la
validation, la transformation et le nettoyage de grandes quantités de
données de qualité peuvent nécessiter un effort considérable. Si les
entreprises ne préparent pas correctement un ensemble de données de
haute qualité, elles risquent de se voir rappeler la vieille maxime : «
garbage in, garbage out ». La formation du modèle ML avec ces données
est une phase de calcul intensive qui nécessite généralement des
serveurs alimentés par des unités de traitement graphique (GPU), ce qui
peut entraîner une augmentation des factures de services cloud et
monopoliser les ressources sur site.
L’exploitation et la gestion de systèmes d’IA à grande échelle sur un réseau logistique mondial ne sont pas un effort unique. Bien que l'exécution de systèmes d'IA ne nécessite pas autant de calcul que leur formation, il s'agit d'un processus continu qui nécessite des plates-formes puissantes, qu'il s'agisse de serveurs de périphérie ou de machines virtuelles basées sur le cloud. Cependant, ces solutions basées sur le cloud rendent la technologie de l'IA plus accessible et plus abordable. Et certains fournisseurs d'infrastructures cloud proposent des plates-formes de science des données gérées qui simplifient le processus de création de modèles de ML, d'automatisation de leur évolution et de gestion des flux de travail d'IA. - Systèmes complexes . Les systèmes d'IA comportent de nombreuses pièces mobiles, notamment des appareils et des capteurs qui diffusent des données en temps réel, des serveurs alimentés par GPU utilisés pour la formation initiale et évolutive des modèles d'apprentissage automatique, des serveurs de périphérie et cloud qui exécutent ces modèles en production et des applications qui agir sur les modèles découverts ou les recommandations formulées. Les organisations doivent intégrer ces éléments à travers les nombreux nœuds d’une chaîne d’approvisionnement mondiale. Ils doivent également surveiller systématiquement ces systèmes et ajuster leurs performances, ainsi qu'identifier et corriger les problèmes.
Exemples d'IA dans la chaîne d'approvisionnement
Prenons l’exemple d’un hypothétique constructeur automobile américain qui assemble trois modèles populaires dans son usine du Michigan. Les dizaines de milliers de pièces et composants, tels que l'acier, les pneus, les bougies d'allumage et les aiguilles pour jauges, proviennent principalement d'usines et de centres de fabrication situés dans une douzaine d'États américains, ainsi qu'au Canada, en Chine, en Allemagne, au Japon et au Mexique. . Certains composants sont produits dans des installations que l'entreprise possède et exploite, tandis que d'autres proviennent de distributeurs tiers.
Notre hypothétique constructeur automobile reçoit fréquemment des livraisons massives, certaines de l'étranger sur des cargos et d'autres par camion depuis l'extérieur de l'État ou à travers les frontières nord-américaines. Ces fournitures doivent éventuellement être fusionnées à l'usine du Michigan pour l'assemblage final en SUV, camion ou berline. Mais ils doivent d’abord être commandés, payés, suivis, reçus et stockés dans de grands entrepôts de capacité limitée que l’entreprise entretient à proximité de l’usine.
Comme si gérer une chaîne d'approvisionnement aussi vaste et complexe n'était pas assez difficile, le constructeur automobile doit faire face à l'inflation qui rend les fournitures plus chères à l'achat et à la hausse des coûts de l'énergie qui ronge ses marges bénéficiaires. Augmenter les prix des véhicules finis pourrait aider, mais les responsables commerciaux estiment que cela réduirait la demande des clients. Et, au lendemain de la pandémie, l’entreprise doit se conformer aux nouvelles réglementations qui régissent les environnements de travail en usine, notamment l’application de l’utilisation des EPI.
Les dirigeants concernés demandent aux consultants en technologie s’ils peuvent bénéficier de l’IA et à quel stade de la chaîne d’approvisionnement. Leur réponse est oui, et presque partout.
Pour commencer, l’IA peut surpasser les logiciels de base de l’entreprise lors de la prévision des ventes de chaque type de véhicule en fonction des tendances. Il peut également modéliser avec plus de précision la façon dont les ventes peuvent être affectées par des scénarios tels que la hausse du prix de l’essence ou une pénétration inattendue du marché des véhicules électriques. Ces prévisions intelligentes sont une aubaine pour les planificateurs de la chaîne d'approvisionnement : elles les aident à se procurer la bonne quantité de fournitures pour répondre à la demande sans encourir de coûts de commande supplémentaires, sans surstocker leurs entrepôts ou sans avoir à stocker des stocks excédentaires. Les prévisions donnent également aux planificateurs la confiance nécessaire pour investir dans l’ouverture de diverses lignes de production ou pour économiser de l’argent en fermant diverses lignes de production et contribuent à garantir que ces lignes disposent du personnel approprié.
Les caméras connectées à des modèles visuels basés sur l'IA peuvent surveiller les lignes de production et les installations de distribution du constructeur automobile pour s'assurer que les travailleurs respectent les protocoles de sécurité et environnementaux. D'autres modèles entraînés par l'apprentissage automatique peuvent analyser les données logistiques pour aider à optimiser les itinéraires d'expédition, les chargements de marchandises et les opérations d'entrepôt, améliorant ainsi les livraisons dans les délais. Enfin, l’IA et les modèles décisionnels peuvent automatiser les processus répétitifs impliqués non seulement dans la gestion des fournitures physiques, mais également dans la tenue des registres d’inventaire et de transactions nécessaires pour garantir que toutes les parties de la chaîne d’approvisionnement soient payées équitablement et à temps.
Les véritables constructeurs automobiles améliorent leur efficacité, réduisent les erreurs, augmentent la précision comptable et redéployent leurs employés pour mieux répondre aux besoins de l'entreprise, leur permettant ainsi d'économiser de l'argent dans presque tous les domaines de leurs opérations de chaîne d'approvisionnement. Pensez à Mazda Motor Logistics , qui utilise Oracle Transportation Management pour vous aider à identifier le transporteur, l'itinéraire et le niveau de service optimaux lors de la distribution de voitures et de pièces détachées automobiles dans toute l'Europe, augmentant ainsi les livraisons à temps.
Comment préparer votre chaîne d'approvisionnement à l'IA
Les entreprises trouvent souvent difficile et coûteux de faire fonctionner pleinement l’IA dans des environnements de production. Ils peuvent prendre ces mesures, avant même d'identifier un projet spécifique, dans certains cas, pour préparer un système de planification et de gestion de la chaîne d'approvisionnement existant afin de renforcer l'intelligence.
1. Auditer la création de valeur
Avant de décider d'un nœud spécifique de leur chaîne d'approvisionnement à renforcer avec l'IA, les fabricants peuvent trouver utile d'auditer l'ensemble de leur réseau logistique pour identifier les goulots d'étranglement, les pertes de productivité et les processus sujets aux erreurs. Ces audits aident les planificateurs commerciaux à identifier les domaines où les investissements en IA et autres technologies peuvent générer le plus de valeur.
2. Créer une stratégie et une feuille de route
Une initiative de modernisation de la chaîne d’approvisionnement implique généralement de multiples problèmes à résoudre, des avantages à atteindre et des dirigeants à apaiser. Mais la plupart des fabricants ne peuvent pas se permettre les dépenses et les temps d'arrêt liés à une mise à niveau simultanée. Avant de décrire des projets spécifiques, décidez des priorités. Ensuite, élaborez une stratégie pour une transformation de grande envergure qui répond aux préoccupations les plus urgentes dès les premiers stades. Créez une feuille de route qui garantit que chaque projet en cours de route permettra le suivant et disposera d'un financement adéquat.
3. Concevoir une solution
Après avoir identifié la facette spécifique des opérations de la chaîne d’approvisionnement qui bénéficiera le plus d’une injection d’IA, le travail de conception de la solution commence. Considérez les types de systèmes nécessaires (tels que les applications basées sur le cloud, les serveurs périphériques, les plates-formes de science des données et les appareils et capteurs connectés à Internet) et la manière dont ils devront s'intégrer les uns aux autres et aux ressources informatiques existantes. C'est à ce stade que la plupart des entreprises, si ce n'est pas déjà fait, choisissent de faire appel à un intégrateur de systèmes ou à un autre type de conseil possédant une expertise industrielle.
4. Sélectionnez un fournisseur
De nombreux fournisseurs de technologies proposent des solutions de chaîne d’approvisionnement, et la plupart d’entre eux affirment qu’une certaine forme d’IA est intégrée à leurs produits. Mais comme l’IA est un terme large qui décrit un ensemble diversifié de capacités, il existe des différences majeures entre les offres. Choisir un fournisseur de technologie, c'est comme s'engager dans une relation à long terme, qui, espérons-le, durera bien au-delà du projet en cours. Les fabricants, conseillés par leurs intégrateurs de systèmes, doivent évaluer soigneusement les capacités technologiques, les prix et les modèles de support de chaque soumissionnaire, ainsi que sa culture d'entreprise, pour trouver une solution adaptée.
5. Mise en œuvre et intégration
Une fois qu’une entreprise a sélectionné un fournisseur de technologie, elle commence le processus de mise en œuvre et d’intégration. En règle générale, un intégrateur de systèmes travaille en étroite collaboration avec les équipes informatiques internes et le fournisseur pour installer les systèmes, les intégrer à ceux existants et effectuer des tests avant de les déployer en production. La phase de mise en œuvre nécessite généralement un certain temps d'arrêt, ainsi qu'une période de formation des employés une fois terminée. Cependant, s’il est soigneusement planifié et exécuté efficacement, le passage de la préparation à la production peut s’effectuer avec un minimum de perturbations.
6. N'oubliez pas la gestion du changement
Le changement peut être déconcertant pour les salariés qui font leur travail de la même manière depuis longtemps, même s'il s'agit d'un travail exigeant en main d'œuvre et inefficace. Avant de mettre en œuvre une nouvelle solution basée sur l'IA, créez une stratégie pour préparer l'organisation à l'adopter. Le plan doit impliquer de communiquer avec les travailleurs sur les problèmes ou les objectifs qui ont motivé l'adoption de l'IA, les avantages en termes de productivité que l'organisation espère obtenir et les critères que les dirigeants utiliseront pour évaluer le succès du projet.
7. Surveiller et ajuster
D’une certaine manière, un projet d’IA n’est jamais complètement terminé. L’IA est une technologie dynamique qui s’améliore constamment grâce à une boucle de rétroaction de surveillance et d’ajustement. Et même lorsque les systèmes basés sur l'IA semblent bien fonctionner, les équipes doivent expérimenter des modifications et collecter des données qui suivent les résultats pour permettre d'affiner davantage les performances.
Les 12 principaux cas d’utilisation de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement en 2024
L’automatisation moderne de la chaîne d’approvisionnement n’est pas possible sans l’IA. L'IA donne aux technologies d'automatisation de la chaîne d'approvisionnement telles que les travailleurs numériques , les robots d'entrepôt, les véhicules autonomes, la RPA , etc., la capacité d'effectuer automatiquement des tâches répétitives et sujettes aux erreurs.
Grâce à l’IA, les tâches suivantes de la chaîne d’approvisionnement peuvent être automatisées :
1. Automatisation du back-office
Des tâches telles que le traitement des documents peuvent être automatisées grâce à l'automatisation intelligente ou aux travailleurs numériques qui combinent l'IA conversationnelle avec la RPA.
2. Automatisation de la logistique
Une logistique efficace dans une chaîne d'approvisionnement peut également être obtenue grâce à l'IA et à l'automatisation. Des entreprises comme Amazon , Tusimple et Nuro investissent massivement dans les technologies d'automatisation des transports telles que les camions autonomes.
3. Automatisation des entrepôts
Les technologies basées sur l'IA telles que les cobots contribuent à améliorer l'efficacité, la productivité et la sécurité grâce à la gestion automatisée des entrepôts . Ocado est l’un des principaux acteurs du marché de l’automatisation des entrepôts.
4. Contrôles de qualité automatisés
basés sur l'IA Les systèmes de vision par ordinateur (CV) peuvent aider à automatiser les contrôles de qualité des produits. Puisque ces systèmes ne se fatiguent pas, ils peuvent contribuer à améliorer la productivité et la précision des lignes de production. Par exemple, les systèmes de vision par ordinateur basés sur l’IA peuvent automatiser et améliorer l’assurance qualité des produits finis.
5. Gestion automatisée des stocks
Les robots dotés de vision par ordinateur et d'IA/ML peuvent être utilisés pour automatiser les tâches répétitives de gestion des stocks, telles que l'analyse des stocks en temps réel. De tels robots d’analyse des stocks peuvent également être mis en œuvre dans les magasins de détail. Cependant, lors de la mise en œuvre de telles solutions, vous devez vous assurer de leur faisabilité et calculer leurs avantages à long terme ; sinon, de telles initiatives pourraient conduire à l’échec .
Analyses/prévisions prédictives
Le Saint Graal d'un responsable de la chaîne d'approvisionnement serait la capacité de savoir à quoi ressemblera l'avenir en termes de demande, de tendances du marché, etc. Bien qu'aucune prévision ne soit infaillible, tirer parti de l'apprentissage automatique peut aider les gestionnaires à faire des prévisions plus précises.
basées sur l'IA Les applications de prévision de la demande peuvent augmenter considérablement la précision des prévisions. Les avantages d’une précision de haut niveau incluent, sans s’y limiter, les éléments suivants :
6. Optimisation des stocks
Les outils basés sur l'IA peuvent aider à déterminer les niveaux de stocks optimaux en analysant les données et les tendances historiques de la demande et de l'approvisionnement. Cela peut aider à éviter les coûts de surproduction et de stockage.
7. Prévisions spécifiques à la région
L’IA de la chaîne d’approvisionnement peut également fournir une demande détaillée spécifique à une région pour aider les chefs d’entreprise à prendre de meilleures décisions. Par exemple, chaque région a ses propres événements, vacances, tendances, etc. En utilisant des paramètres spécifiques à la région, les outils de prévision basés sur l'IA peuvent aider à personnaliser les processus d'exécution en fonction des exigences spécifiques à la région.
8. Prévention de l’effet coup de fouet
L’effet coup de fouet est un problème majeur dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Ce phénomène se produit lorsque de petites fluctuations à une extrémité de la chaîne d’approvisionnement sont amplifiées à mesure qu’elles se déplacent vers l’amont/l’aval. Les outils de prévision basés sur l'IA peuvent aider à réduire les fluctuations de la demande et de l'offre afin de contrôler le coup de fouet en exploitant les données collectées auprès des clients, des fournisseurs, des fabricants et des distributeurs. Cela peut aider à réduire les ruptures de stock et les retards.
Découvrez comment l'IA peut utiliser les données générées par les clients pour créer des prévisions de demande précises et les ajuster en temps réel pour rendre la chaîne d'approvisionnement plus intelligente et plus robuste.
La marque mondiale de meubles Ikea a également développé un outil de prévision de la demande basé sur l'IA, qui utilise des données historiques et nouvelles pour fournir des prévisions précises de la demande.
Gestion améliorée de la relation avec les fournisseurs
Bon nombre des problèmes actuels auxquels nous sommes confrontés dans les chaînes d’approvisionnement mondiales sont liés à une mauvaise gestion des relations avec les fournisseurs. En raison d’un manque de collaboration et d’intégration avec les fournisseurs, de nombreuses chaînes d’approvisionnement, comme celles de l’alimentation et de l’automobile, ont été confrontées à de graves perturbations lors de la pandémie mondiale de 2020.
L’IA peut contribuer à améliorer la gestion de la relation fournisseur (SRM) en la rendant plus cohérente et efficace.
9. Amélioration de la sélection des fournisseurs
Un logiciel SRM basé sur l'IA peut faciliter la sélection des fournisseurs en fonction de facteurs tels que le prix, l'historique des achats, la durabilité, etc. Les outils basés sur l'IA peuvent également aider à suivre et à analyser les données de performance des fournisseurs et à les classer en conséquence.
10. Amélioration des communications avec les fournisseurs
Les outils basés sur l'IA tels que la RPA peuvent également aider à automatiser les communications de routine avec les fournisseurs, comme le partage de factures et les rappels de paiement. L'automatisation de ces procédures peut aider à éviter des problèmes stupides causés, par exemple, par le non-paiement d'un fournisseur à temps et ayant un effet d'entraînement négatif sur l'expédition et la production.
Durabilité améliorée
La durabilité est une préoccupation croissante d’une organisation des responsables de la chaîne d’approvisionnement puisque la plupart des émissions indirectes sont produites par sa chaîne d’approvisionnement. L’IA peut contribuer à améliorer les opérations de la chaîne d’approvisionnement pour les rendre plus vertes et plus durables.
11. Une logistique de transport plus verte
Les outils basés sur l'IA peuvent aider à optimiser les itinéraires de transport en prenant en compte des facteurs tels que le trafic, les fermetures de routes et la météo afin de réduire le nombre de kilomètres parcourus. Par exemple, DHL utilise l’IA pour optimiser les itinéraires des véhicules et réduire la consommation de carburant, ce qui entraîne une réduction des émissions et une amélioration de la durabilité. Regardez la vidéo ci-dessous pour en savoir plus :
12. Un entreposage plus écologique
Étant donné que les prévisions basées sur l'IA peuvent aider à maintenir des niveaux de stocks optimaux , les émissions de carbone liées au stockage et au mouvement des stocks excédentaires peuvent être réduites. Les solutions intelligentes d’utilisation de l’énergie peuvent également réduire les émissions de carbone liées à la consommation d’énergie des entrepôts.
L’IA alimentée par le Big Data peut aider la chaîne d’approvisionnement à devenir non seulement durable mais résiliente en même temps . Regardez la vidéo ci-dessous pour en savoir plus.
Investissez dans l'IA dans votre chaîne d'approvisionnement avec Oracle
La chaîne d'approvisionnement d'un fabricant s'étend sur des installations géographiquement dispersées et opérationnellement isolées, souvent gérées par plusieurs partenaires indépendants, ainsi que sur les itinéraires de distribution qui les relient. Chaque phase du parcours depuis la matière première ou le sous-composant jusqu'au produit fini nécessite des solutions technologiques distinctes. Ces solutions gèrent des fonctions telles que l'approvisionnement, la planification, le transport, l'inventaire, la maintenance et l'analyse, et elles peuvent toutes bénéficier de l'IA.
Même si ces systèmes aux multiples facettes accomplissent des tâches très différentes, ils ne peuvent pas être cloisonnés ; les données doivent voyager aux côtés des approvisionnements à travers l’ensemble du réseau logistique. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) est une suite complète d'applications qui gère et connecte de manière transparente chaque phase individuelle de la chaîne d'approvisionnement. Ces applications SCM utilisent l'apprentissage automatique intégré pour contribuer à améliorer l'automatisation, les prévisions et les informations. Le logiciel basé sur le cloud alimente également la collaboration au sein d'une entreprise, ainsi qu'avec des sous-traitants et partenaires externes.
FAQ sur l’IA dans la chaîne d’approvisionnement
L’IA s’améliore-t-elle avec le temps ?
L'IA est une technologie unique dans la mesure où elle peut s'améliorer au fil de son utilisation. Par exemple, plus les données transitent par un modèle d’apprentissage automatique, plus ce modèle parvient à fournir aux planificateurs de la chaîne d’approvisionnement des fonctionnalités et des informations utiles.
Comment l’intelligence artificielle permet-elle d’économiser du temps et des efforts dans la fabrication ?
Les fabricants utilisent souvent l’IA pour extraire des informations à partir de grandes quantités de données qui les aident à rendre leurs processus d’assemblage, leurs réseaux logistiques et leurs flux de travail plus efficaces. La technologie peut également aider à automatiser les tâches répétitives, réduisant ainsi le besoin de travail manuel.
L’IA est-elle l’avenir de la supply chain ?
L’IA s’est révélée remarquablement apte à améliorer la planification, la gestion et les opérations de la chaîne d’approvisionnement. La technologie est déjà intégrée dans presque toutes les facettes des opérations de la chaîne d’approvisionnement, et de nouveaux cas d’utilisation continuent d’émerger. L’IA fera certainement partie intégrante de tous les systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement à l’avenir.
Pourquoi l’IA est-elle importante dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement ?
Les chaînes d'approvisionnement sont devenues de plus en plus complexes, interconnectées et étendues au cours des dernières années, mettant à l'épreuve la capacité des fabricants à les gérer. L’IA peut aider en analysant la quantité croissante de données générées par les chaînes d’approvisionnement modernes et en utilisant ces données pour développer des prévisions remarquablement précises, révéler des informations opérationnelles et améliorer l’efficacité des processus de stockage et de transport sur de vastes réseaux logistiques impliquant plusieurs partenaires indépendants.
Comment l’IA peut être utilisée dans la chaîne d’approvisionnement
L’IA peut contribuer à presque toutes les fonctions d’une chaîne d’approvisionnement moderne, notamment la planification, la gestion des stocks et des entrepôts, le traitement des transactions, le transport, la surveillance et l’inspection. Et de nouveaux cas d’utilisation de cette technologie polyvalente continuent d’être développés.