Optimiser la chaîne d'approvisionnement avec l'IA et l'analytique

La prochaine vague des deux technologies les plus importantes, l'intelligence artificielle et l'analyse de données, fait déjà un tabac. Là où plusieurs industries tirent encore des portes pour surmonter les effets post-pandémiques, il y a quelques industries qui ont profité de l'occasion pour adopter ces technologies modernes à grande échelle.

L'un d'eux est l'industrie de la chaîne d'approvisionnement. Des études récentes ont déclaré que l'adoption de l'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement a entraîné une meilleure gestion des stocks, une fabrication intelligente, des systèmes logistiques dynamiques et des contrôles de livraison en temps réel.

L'objectif principal de l'utilisation de l' IA dans la chaîne d'approvisionnement et la logistique est d'augmenter l'efficacité et la productivité. Cette numérisation dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement a conduit à plus de durabilité, ce qui amène chaque entreprise à se demander si la transformation numérique à cette échelle peut bénéficier à leur activité de chaîne d'approvisionnement respective.

Donc, si vous n'êtes pas sûr de ce que l'IA et l'analyse peuvent faire pour votre entreprise de chaîne d'approvisionnement, cet article est exactement ce dont vous avez besoin pour dissiper tous vos doutes. Examinons comment l'IA impacte la chaîne d'approvisionnement et comment la gestion moderne de la chaîne d'approvisionnement met en action la main-d'œuvre, les machines et les logiciels.

Gestion moderne de la chaîne d'approvisionnement pilotée par l'intelligence artificielle et l'analyse

L'utilisation de solutions basées sur l'IA dans la chaîne d'approvisionnement et la logistique fait référence au processus dans lequel des machines intelligentes peuvent effectuer des tâches de résolution de problèmes. Ce processus automatisé de fabrication industrielle intelligente géré par IIoT (Industrial Internet of Things) peut piloter l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement sans aucune participation manuelle. Les entreprises qui utilisent l'IA dans la chaîne d'approvisionnement visent à rendre l'activité de la chaîne d'approvisionnement plus :

• Instrumenté - données générées par la machine sortant des appareils IoT
• Intelligent - hypothèses plus précises et plus compétentes à l'aide de l'analyse et de la modélisation des données
• Interconnecté – une connectivité étendue pour une meilleure prise de décision

L' analyse des données de la chaîne d'approvisionnement permet d'optimiser le flux de travail où de grandes quantités de données peuvent fournir des prévisions, identifier les inefficacités et stimuler l'innovation. Les experts l'appellent l' analyse de la chaîne d'approvisionnement . Il existe principalement quatre types d' analyse de la chaîne d'approvisionnement que vous pouvez suivre pour prendre des décisions éclairées basées sur les données pour votre entreprise de chaîne d'approvisionnement. Voici les exemples d'analyse de la chaîne d'approvisionnement :

1. Analyse prédictive

Cela aide les entreprises de la chaîne d'approvisionnement à prévoir le résultat futur le plus probable et ses implications commerciales. Par exemple, en utilisant l'analyse prédictive pour atténuer les risques et les perturbations.

2. Analyse descriptive

Cela permet de fournir une visibilité et une certitude à toutes sortes de données internes et externes tout au long de la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

3. Analyse prescriptive

Cela inclut la collaboration avec des partenaires logistiques pour réduire le temps et les efforts pour une valeur commerciale maximale. Une référence populaire est l'utilisation de SRM (Supplier Relationship Management) comme approche analytique prescriptive.

4. Analyse cognitive

Ceci est mieux utilisé pour améliorer l'expérience client et les relations dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les données de rétroaction reçues via les systèmes pilotés par l'IA sont analysées et exécutées dans des rapports et des tableaux de bord pour répondre à des questions complexes.

Cette utilisation avancée de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement peut automatiquement permettre à votre entreprise de poursuivre des idées révolutionnaires et de mieux répondre aux besoins et aux demandes des clients. Si vous n'avez toujours pas décidé d'adopter l'IA et l'analyse pour votre entreprise, notre prochain point de discussion est pour vous.

Avantages d'investir dans l'IA et l'analyse de la chaîne d'approvisionnement

Compte tenu de la valeur commerciale importante en jeu, plusieurs fournisseurs et distributeurs de la chaîne d'approvisionnement entrent dans la compétition. La nouvelle concurrence dans le secteur de la chaîne d'approvisionnement comprend la planification de la demande (révolutionnée par l'analyse de données et l'apprentissage automatique), la gestion des stocks en temps réel (contrôlée par l' IoT et les systèmes connectés) et l'optimisation dynamique des marges de bout en bout au sein de l'industrie de la chaîne d'approvisionnement ( piloté par des solutions basées sur l'IA).

Dans ces moments-là, il est essentiel de choisir la bonne solution. Par conséquent, pour gérer la complexité de la chaîne d'approvisionnement moderne, votre entreprise doit adopter ces solutions intelligemment conçues et alignées sur vos besoins quotidiens.

Sinon, pourquoi avez-vous besoin d'investir dans des solutions basées sur l'IA et l'analyse ? Voici les principales raisons :

1. Visibilité et réactivité améliorées à 360 degrés

L'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement permet à votre entreprise de recueillir des données passées et actuelles pertinentes à partir de plusieurs appareils connectés. Cela comprend la mise en œuvre du logiciel SRM, des systèmes CRM et ERP et des solutions d'intelligence d'affaires aux données existantes. De cette façon, vous pouvez évaluer les performances à plus grande échelle. De même, l'analyse des données de la chaîne d'approvisionnement prédit et minimise également les risques et les impacts négatifs sur les canaux de distribution.

2. Amélioration de l'expérience client

Cela ne peut pas être suffisamment étendu pour que les mégadonnées et l' intelligence artificielle aient propulsé l'expérience client à un tout autre niveau . Ces solutions permettent à la chaîne d'approvisionnement de créer des produits personnalisés en fonction des demandes actuelles des utilisateurs. Un exemple largement utilisé peut être le transport et la logistique modernes utilisant des moyens activés par la voix pour suivre les expéditions et les commandes. Cela va dans les deux sens où même les clients peuvent effectuer la recherche de requête activée par la voix à l'aide d'Alexa ou de l'assistant Google.

3. Augmentation de l'efficacité de la flotte

La tâche essentielle dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement est la livraison des produits à temps. Les outils GPS avancés basés sur l'IA permettent une meilleure navigation et une optimisation de l'itinéraire pour les passagers et le transport. Ces outils accèdent à l'itinéraire le plus efficace pour la livraison des produits en traitant les données du conducteur, du véhicule et du client via l'apprentissage automatique. En même temps, ils vous aident à économiser du temps et de l'argent pour les expéditions futures.

4. Avantage concurrentiel

L'observation des tendances et des modèles du marché est la clé pour rester en tête dans le secteur de la chaîne d'approvisionnement. L'IA dans l'analyse de la chaîne d'approvisionnement peut exploiter des données en temps réel provenant de ressources externes telles que la production industrielle, la météo et l'historique de l'emploi. Avec toutes les données accumulées, vous pouvez mieux évaluer les conditions du marché et évaluer les demandes à venir pour une croissance stable.

Vous pouvez également tirer parti des compétences sensorielles de l'IA pour remodeler votre portefeuille de produits et vos dépenses en capital. C'est actuellement l'application privilégiée de l'intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

5. Gestion simplifiée des stocks

N'oublions pas qu'une gestion des stocks bien organisée est le fondement de l'activité de la chaîne d'approvisionnement. Le logiciel de vision industrielle basé sur l'analyse peut minimiser la saisie manuelle standard et créer des prévisions précises. Les systèmes d'intelligence artificielle interprètent également les données des machines en temps réel qui surveillent en permanence l'inventaire et le stock dans les entrepôts.

6. Accès aux perspectives futures

L'écosystème de l'IA permet un niveau d'agilité suprême à l'activité de la chaîne d'approvisionnement. Il en va de même pour le cas d'utilisation de la science des données pour les prévisions de la chaîne d'approvisionnement , où vous pouvez déterminer les besoins de votre client avant même qu'il ne le sache. C'est comme faire entrer votre entreprise de chaîne d'approvisionnement dans le futur pour atteindre le niveau de satisfaction client maximal.

Les avantages ci-dessus ne prouvent rien d'autre que la portée sans cesse croissante de l'IA et de l'analyse dans la chaîne d'approvisionnement et la logistique. Votre décision d'investir dans des solutions d'analyse de la chaîne d'approvisionnement basées sur l'IA sera plus simple une fois que vous aurez examiné les cas d'utilisation de ces technologies dans votre entreprise.

Les cinq principaux cas d'utilisation basés sur l'IA et l'analyse pour contrôler les perturbations de la chaîne d'approvisionnement

Il est temps pour les entreprises modernes de la chaîne d'approvisionnement de doter leur entreprise de plateformes d'analyse visuelle de données fiables et automatisées. Vous pouvez suivre les pratiques décrites ci-dessous sur l'IA et l'analyse pour minimiser les perturbations de la chaîne d'approvisionnement et tirer le meilleur parti de votre entreprise.

1. Prévision de la demande dans la gestion de l'offre et de la demande en entrepôt

L'apprentissage automatique est utilisé pour identifier les facteurs influents dans les données de la chaîne d'approvisionnement et du transport avec des algorithmes et une modélisation basée sur les contraintes. La modélisation basée sur les contraintes est une approche mathématique où la possibilité de chaque décision commerciale est limitée par une plage maximale et minimale de limites de produit.

Cette méthode de modélisation riche en données est de loin le meilleur cas d'utilisation de la science des données pour les prévisions de la chaîne d'approvisionnement qui permet aux employés de l'entrepôt de prendre des décisions plus éclairées sur le stockage des stocks. Une autre approche est l'analyse prédictive de données volumineuses qui offre un niveau approfondi d'informations pour auto-améliorer les boucles de prévision.

La gestion de la chaîne d'approvisionnement d'aujourd'hui utilise des solutions d'intelligence artificielle pour optimiser son inventaire, où les gestionnaires d'entrepôt et de stock sont informés du contrôle en temps réel des pièces, des composants et des produits finis. À mesure que l'apprentissage automatique vieillit, le système d'IA produit des recommandations de stockage basées sur les données achetées antérieurement et les livraisons des fournisseurs.

2. Machine learning et IA pour la pérennité du transport et de la logistique

Les données des appareils IoT sont générées à partir des véhicules de la chaîne d'approvisionnement en transit pour fournir des informations en temps réel sur la longévité des véhicules de transport. Les systèmes d'apprentissage automatique intégrés aux véhicules formulent des recommandations de maintenance et des prédictions de pannes basées sur des données passées. Cela vous permettra de retirer les véhicules éphémères de la chaîne avant que le problème de performance n'entraîne un quelconque retard dans les livraisons. Sans oublier la réduction des temps d'arrêt qui peut éviter des pannes mécaniques importantes.

3. L'IA ajoute la portabilité au processus de chargement de la chaîne d'approvisionnement

La gestion de la chaîne d'approvisionnement s'accompagne de nombreuses analyses détaillées, y compris la façon dont les expéditions et les marchandises sont chargées et déchargées des conteneurs d'expédition. La modélisation des données et la précision de l'IA sont nécessaires pour déterminer les moyens les plus efficaces de faire monter et descendre les marchandises des conteneurs.

Les entreprises modernes de la chaîne d'approvisionnement utilisent la combinaison de logiciels (SRM), de matériel et d'analyse des données de la chaîne d'approvisionnement pour obtenir une visibilité pratique en temps réel sur le processus de chargement. Les données recueillies peuvent également être utilisées pour concevoir des protocoles de processus moins risqués et rapides pour gérer les colis.

4. L'IA pour réduire les coûts et augmenter les revenus dans la chaîne d'approvisionnement

En matière de réduction des coûts, les solutions d'IA et d'analyse sont les options les plus efficaces pour négocier de meilleurs tarifs d'expédition et d'approvisionnement, identifier les changements dans le processus de profit de la chaîne d'approvisionnement et gérer les contrats de messagerie. Vous pouvez évaluer une base de données centralisée qui prend pratiquement tous les aspects de la chaîne d'approvisionnement pour fournir une prise de décision financière.

En général, l' intelligence artificielle pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement ouvre la voie à de nouvelles innovations où les plates-formes sont utilisées pour exploiter et analyser des normes rentables de génération de revenus. Un rapport de Bloomberg suggère qu'au cours des deux dernières années, le coût global de la chaîne d'approvisionnement a été réduit à 12 %, entraînant des bénéfices.

5. Approvisionnement stratégique basé sur l'analyse de données dans la chaîne d'approvisionnement

Le cas d'utilisation le plus sous-estimé de l'IA et de l'analyse dans la chaîne d'approvisionnement est l'identification des fournisseurs critiques et des partenaires stratégiques. Cela vous aide à normaliser les alternatives à moindre coût et à établir des indicateurs de performance d'approvisionnement pour la conformité.

L'utilisation d'analyses descriptives et prédictives contribue également à une augmentation supplémentaire dans les industries manufacturières telles que la haute technologie, le CPG et l'électronique grand public. La clé de l'IA et de l'analyse avancées en libre-service permet un degré élevé de transparence et d'indépendance dans l'activité de la chaîne d'approvisionnement.

Préparez votre entreprise de chaîne d'approvisionnement pour l'avenir

Les avantages de l'intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement sont indispensables. L'IA est une technologie courante pour la chaîne d'approvisionnement maintenant que les entreprises de toutes tailles et de toutes tailles ont adopté ses applications étendues. Compte tenu du scénario actuel, chaque modèle commercial de la chaîne d'approvisionnement doit être intégré de manière critique aux solutions d'IA et d'analyse pour l'optimisation.

Par conséquent, si votre entreprise de chaîne d'approvisionnement ne dispose toujours pas des solutions modernes décrites ci-dessus, il est grand temps de choisir les services de développement d'IA pour votre entreprise.

Appinventiv peut vous aider à tirer des informations précieuses de vos données d'entreprise pour une évolutivité et des performances maximales. Nous pouvons offrir à votre entreprise les meilleurs services possibles, de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement et de la visualisation des données aux solutions d'entreposage de données et d'intelligence d'affaires .