Avantages de l'IA dans la chaîne logistique
Joseph Tsidulko | Responsable de la stratégie de contenu | 11 janvier 2024
Ces dernières années, le grand public a découvert les fragilités des supply chains mondiales. Ces vastes réseaux logistiques, vitaux pour les industriels de tous les pays, ont été bouleversés par les retards de transport et entravés par les arrêts de travail. La complexité et les interconnexions croissantes exacerbent leurs inefficacités.
Les planificateurs de la supply chain qui cherchent à démêler ces réseaux complexes peuvent désormais compter sur une technologie de pointe qui offre un potentiel énorme, jusqu'à présent largement inexploité. Ils mettent l'intelligence artificielle au service de l'efficacité et de la résilience des supply chains alors que nous entrons dans un avenir de plus en plus globalisé.
Quel rôle l'IA peut-elle jouer dans la supply chain ?
Les entreprises utilisent l'IA pour gérer et optimiser les activités de la supply chain, telles que la surveillance de la qualité des produits, l'équilibrage des niveaux de stock 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 générique pour désigner les applications qui simulent l'intelligence humaine en vue d'effectuer des tâches complexes. Ses sous-domaines incluent le machine learning (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 d'informations à partir de flux vidéo, l'interprétation de textes et de contenu oral, la prédiction du comportement futur du marché, la prise de décisions dans des scénarios complexes et la mise en évidence d'informations enfouies dans de grands jeux de données.
Ce type de fonctionnalités s'avère extrêmement utile pour gérer et optimiser les flux de travail dans presque toutes les étapes de la supply chain. Par exemple, les systèmes de supply chain alimentés par des algorithmes de machine learning peuvent découvrir des modèles et des relations dans des jeux de données souvent imperceptibles pour les humains ou les systèmes non IA, afin qu'ils puissent prévoir plus précisément la demande des clients, ce qui permet 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 d'autres itinéraires de navigation, réduire le risque de retards imprévus et améliorer les délais de livraison. Elle peut surveiller les espaces de travail pour repérer les mauvaises procédures de contrôle de la qualité et les violations de la santé et de la sécurité. De nouveaux cas d'usage émergent constamment à mesure que les professionnels de la supply chain continuent à expérimenter la technologie.
Points clés à retenir
- Les entreprises 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 collaborateurs et garantir l'intégrité des enregistrements des transactions dans l'ensemble des supply chains mondiales.
- Bien que l'IA puisse apporter des avantages considérables en termes de productivité à la supply chain tout en réduisant les coûts opérationnels, la mise en œuvre de la technologie peut s'avérer difficile et coûteuse, en particulier lorsqu'elle implique l'entraînement de modèles de machine learning personnalisés sur des données propriétaires.
- Les industriels et les prestataires logistiques peuvent prendre des mesures pour préparer leurs supply chains à l'intégration de systèmes d'IA et à la manière dont ces systèmes peuvent transformer la gestion et le fonctionnement de leurs réseaux logistiques.
Ce qu'il faut savoir sur l'IA dans la supply chain
Les entreprises utilisent des systèmes d'IA dans leurs supply chains pour optimiser les itinéraires de distribution, stimuler la productivité de leurs entrepôts, rationaliser les flux de travail des usines, etc.
Les industriels de produits finis comptent souvent sur des centaines, voire des milliers, de composants expédiés par des partenaires du monde entier pour arriver dans leurs usines d'assemblage selon un calendrier prédéfini. L'IA s'avère capable de trouver des modèles et des relations cachées dans de grands volumes de données. Ces informations permettent d'optimiser les réseaux logistiques, qui couvrent les chargeurs de fret, les camions de livraison, les entrepôts et les centres de distribution. L'optimisation de la supply chain nécessite également le suivi des marchandises physiques à chaque changement de mains. Ici, l'IA peut automatiser la documentation avec sa capacité à entrer, extraire et classer intelligemment les données intégrées dans des fichiers texte afin de garantir l'intégrité des transactions multipartites.
Certains industriels tirent parti de l'IA dans les prévisions, l'utilisant pour prévoir la capacité de production et optimiser la capacité de l'entrepôt en fonction de la demande des clients. Certains font appel à l'IA pour signaler les retards potentiels et les dysfonctionnements de l'équipement avant qu'ils ne causent des problèmes de production. D'autres utilisent l'IA pour obtenir des informations opérationnelles à partir de flux de données importants qui découlent de la prolifération des appareils et capteurs Internet des objets (IoT) installés sur leur infrastructure de stockage et de transport.
Bien que l'IA puisse offrir de nombreux avantages à la supply chain, sa mise en œuvre se révèle parfois difficile et coûteuse. L'exécution d'applications intelligentes en production nécessite de puissants systèmes informatiques, qu'il s'agisse de serveurs en périphérie on-premises ou d'instances dans le cloud. Ils doivent généralement recevoir des données de capteurs intégrés et d'appareils déployés sur le terrain dans le cadre d'une approche d'Industrie 4.0. Les entreprises bénéficient généralement d'avantages plus importants lorsqu'elles entraînent des modèles de machine learning sur leurs propres données, un processus encore plus intensif en calcul et dépendant des données.
Transparence complète de la supply chain avec l'IA
Les supply chains sont devenues si complexes, interconnectées et étendues au cours des dernières années que les industriels ont du mal à maintenir une surveillance de bout en bout du flux de matériaux et de marchandises arrivant sur leurs sites. La capacité unique de l'IA à analyser rapidement de grands volumes de données peut éclairer le fonctionnement interne même des réseaux logistiques les plus complexes.
Lors de l'ingestion de flux massifs de données enregistrées et d'autres signaux logistiques, les algorithmes intelligents entraînés par le machine learning font souvent apparaître des informations précieuses, telles que la cause de variabilité ou des moyens d'améliorer la capacité des processus avec des éléments de temps fixes et variables qui entraînent des goulets d'étranglement. De plus, les outils de gestion de la supply chain (SCM) alimentés par l'IA sont meilleurs que les systèmes traditionnels pour suivre de grandes quantités d'approvisionnement en temps réel lorsqu'ils passent par des partenaires de fabrication et de distribution intermédiaires avant de devenir des produits finis. Cette amélioration de la visibilité et de la traçabilité peut aider les industriels à identifier les fournisseurs susceptibles de violer les pratiques d'approvisionnement éthiques ou de qualité.
En améliorant la transparence de la supply chain, l'IA peut générer des économies de temps et de coûts. Nous y reviendrons par la suite. Elle peut également aider les industriels à vérifier que les composants qu'ils utilisent pour leurs produits sont approvisionnés conformément aux normes éthiques, de qualité et de durabilité, une responsabilité que les régulateurs et de nombreux consommateurs attendent d'eux. Les entreprises ne peuvent tout simplement pas se permettre de travailler avec des fournisseurs, même à l'étranger, qui enfreignent les normes en matière de main-d'œuvre, de bonne gouvernance ou environnementales. Les outils d'analyse intégrés dans les applications de supply chain basées sur l'IA peuvent détecter des schémas qui révèlent un approvisionnement frauduleux ou contraire à l'éthique.
9 avantages de l'IA dans la supply chain
Les industriels sont en première ligne de l'innovation en matière d'IA. Ils expérimentent et déploient diverses formes de technologie dans les nombreuses installations de production, les centres de stockage et de distribution et les véhicules de transport dans les supply chains modernes. Cela peut générer un certain nombre d'avantages.
1. Amélioration de l'efficacité des entrepôts
L'IA peut rendre les entrepôts plus efficaces en aidant à organiser et à concevoir leurs dispositions. En évaluant les quantités de matériaux transportées dans les allées des entrepôts, les modèles de ML peuvent suggérer des dispositions qui accélèrent l'accès aux stocks et le temps de trajet, de la réception aux étagères en passant par les stations d'emballage et d'expédition. Ils peuvent également planifier des itinéraires optimaux pour les travailleurs et les robots afin de transférer les stocks plus rapidement, ce qui améliore encore les taux d'exécution. En analysant les signaux de demande provenant des systèmes de marketing, de ligne de production et de point de vente, les systèmes de prévision basés sur l'IA aident les industriels à équilibrer les stocks par rapport aux coûts de possession, ce qui optimise davantage la capacité des entrepôts.
2. Réduction des coûts d’exploitation
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 effectuées avec plus de précision et moins de main-d'œuvre ; les goulets d'étranglement sont identifiés et atténués. En détectant les inefficacités et en apprenant des tâches répétitives, l'IA peut réduire le coût d'exploitation d'une supply chain complexe.
L'IA peut également permettre aux industriels et aux gestionnaires de distribution d'économiser de l'argent en réduisant les temps d'arrêt des équipements vitaux. Les systèmes intelligents, en particulier ceux qui traitent les données des appareils d'IoT dans les usines intelligentes, peuvent détecter les dysfonctionnements et les pannes à leurs débuts ou les prédire avant qu'ils ne se produisent, limitant ainsi les perturbations et les pertes financières associées.
3. Réduction des erreurs et du gaspillage
L'IA peut généralement détecter les comportements anormaux des collaborateurs et des machines beaucoup plus tôt que les humains. C'est pourquoi les industriels, les opérateurs d'entrepôt et les compagnies d'expédition entraînent des algorithmes pour trouver les défauts dans leurs workflows, les erreurs de leurs collaborateurs et les défauts des produits. Des caméras installées dans les centres logistiques, des lignes d'assemblage et des véhicules de livraison peuvent alimenter 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 agents et des machines avant que les produits ne soient mal assemblés ou envoyés à la mauvaise adresse, ce qui permet d'économiser du temps et des déchets. Les systèmes intelligents peuvent également analyser les causes premières, en traitant d'importants volumes de données pour trouver des corrélations expliquant les problèmes et en dotant les équipes de meilleurs correctifs plus tôt.
L'IA est également directement intégrée aux systèmes d'ERP utilisés pour gérer les transactions financières au fur et à mesure que les marchandises circulent dans la supply chain, ce qui aide les entreprises à éviter les erreurs de facturation et de paiement coûteuses.
4. Gestion plus précise des stocks
Des industriels tirent parti des capacités de l'IA pour gérer leurs niveaux d'inventaire avec plus de précision et d'efficacité. Par exemple, les systèmes de prévision alimentés par 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 ajuste les prévisions de la demande de l'industriel en conséquence.
Les industriels et les responsables de la supply chain déploient également de plus en plus de systèmes de vision par ordinateur (installation de caméras sur l'infrastructure de la supply chain, les racks, les véhicules et même les drones) pour répertorier les marchandises en temps réel et surveiller la capacité de stockage en entrepôt. L'IA enregistre également ces workflows dans des registres et automatise le processus de création, d'actualisation et d'extraction des informations de la documentation d'inventaire.
5. Opérations optimisées grâce à des simulations
Grâce à l'IA, les responsables de la supply chain peuvent exécuter des simulations pour obtenir plus d'informations sur les opérations de réseaux logistiques complexes et mondiaux et trouver des moyens de les améliorer.
Ils utilisent de plus en plus l'IA en conjonction avec des jumeaux numériques (des représentations graphiques en 3D d'objets et de processus physiques, tels que des produits assemblés ou des lignes de production d'usine). Les planificateurs d'opérations peuvent simuler diverses méthodes et approches sur des jumeaux numériques, par exemple pour savoir de combien augmenterait la production grâce au renforcement de la capacité du point A par rapport au point B. Ils peuvent aussi évaluer les résultats sans perturber les opérations du monde réel. Lorsque l'IA sélectionne les modèles et contrôle les workflows, ces simulations deviennent plus précises que celles exécutées avec des méthodes de calcul traditionnelles. Cette application de l'IA peut aider les ingénieurs et les responsables de la 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 machine learning 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 de l'évolution des fournisseurs, de la redirection des itinéraires d'expédition et de distribution ou du transfert des centres de stockage et de distribution, par exemple.
6. Amélioration de la sécurité des travailleurs et du matériel
Les systèmes d'IA peuvent surveiller les environnements de travail tout au long de la supply chain, tels que les chaînes d'assemblage, les installations de stockage et les véhicules d'expédition, et signaler les situations dangereuses pour les travailleurs et le public. Par exemple, vous pouvez utiliser la vision par ordinateur pour appliquer l'utilisation d'équipements de protection individuelle (EPI) ou vérifier que les travailleurs suivent d'autres protocoles de sécurité de l'entreprise et les normes de la sécurité au travail et de l'administration de la santé. Vous pourriez aussi analyser les données des systèmes à bord des véhicules tels que les camions et les chariots élévateurs pour vérifier si les conducteurs conduisent en toute sécurité et avec prudence. Dans le cadre de la surveillance des équipements dans les usines, l'IA peut aider à prédire les dysfonctionnements et d'autres situations potentiellement dangereuses. De plus, les dispositifs de sécurité portables alimentés par l'IA peuvent augmenter la protection. Il existe, par exemple, des gilets dotés de capteurs qui se connectent aux systèmes d'IA, analysent les mouvements des opérateurs des entrepôts et les alertent en cas de risque de blessure en fonction de leur posture, de leurs mouvements ou de leur emplacement dans l'entrepôt.
Les systèmes d'IA alimentés par des capteurs dans les installations de distribution et les véhicules aident également à s'assurer 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, ce qui permet aux collaborateurs d'éviter les situations qui posent des risques. Par exemple, des robots intelligents peuvent utiliser des algorithmes d'IA avec des caméras et des capteurs pour déterminer l'itinéraire le plus efficace pour traverser un entrepôt, puis transporter des matières dangereuses tout en évitant les objets sur leur chemin et en transmettant les résultats à un système de gestion d'entrepôt. Si des accidents et des défaillances surviennent, l'IA peut analyser la situation afin de découvrir leurs causes exactes et d'éviter leur répétition.
7. Livraisons plus rapides
Les industriels qui assemblent des produits avec des supply chains complexes dépendent tout particulièrement de la ponctualité et de la coordination des livraisons ; l'arrivée tardive d'un seul composant peut retarder tout un calendrier de production. L'IA permet de réduire ces problèmes de livraison.
Les entreprises de logistique utilisent le machine learning pour former des modèles qui optimisent et gèrent les itinéraires de livraison des composants. Ces modèles peuvent hiérarchiser les expéditions en fonction des volumes de commande, des promesses de livraison, des délais contractuels, de l'importance du client ou de la disponibilité des produits. Ils peuvent fournir à tous les nœuds du réseau de distribution des estimations d'heure d'arrivée plus précises, en identifiant les expéditions qui, si elles sont retardées, risquent de créer des problèmes plus importants.
8. Amélioration de la durabilité de la supply chain
En gagnant en efficacité opérationnelle, l'IA peut rendre les supply chains plus durables et réduire leur impact environnemental. Par exemple, les modèles entraînés par le machine learning peuvent aider les entreprises à réduire leur consommation d'énergie en optimisant les chargements et les itinéraires de livraison afin que les camions consomment moins de carburant. L'IA peut également aider à réduire la quantité de produit gaspillé à différentes étapes de la supply chain. Imaginez une planification de la production basée sur l'IA qui analyse les niveaux de stock passés, les prévisions de la demande actuelle et les statuts de maintenance des machines en temps réel pour éviter une surproduction.
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. De plus, les systèmes de planification et d'approvisionnement de la supply chain avec une IA intégrée peuvent aider à accroître la transparence entre les fournisseurs et leur permettre de respecter les normes de durabilité environnementale et sociale, telles que le paiement équitable des travailleurs.
9. Prévision de la demande plus précise
L'IA est devenue la référence en matière de prévision de la demande en fonction des signaux de données internes, tels que les pipelines de vente et les leads marketing, et des signaux externes, tels que les tendances plus larges du marché, les perspectives économiques et la saisonnalité des ventes. Les planificateurs de la supply chain 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 les ralentissements de l'économie ou les catastrophes météorologiques sur la demande ainsi que sur leurs propres coûts, leurs capacités de production et leur capacité à effectuer des livraisons.
Les défis de l'IA dans la supply chain
La mise en œuvre de l'IA dans la planification et la gestion des supply chains ne peut pas se faire du jour au lendemain. Bien que la technologie offre un énorme potentiel pour réduire les coûts et simplifier les processus, elle peut parfois être coûteuse et difficile à déployer. Les entreprises sont confrontées à certains défis courants lorsqu'elles introduisent l'IA dans leurs opérations de supply chain.
- Coûts 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, qu'elles peuvent parfois trouver intimidants. La formation des collaborateurs et le dépassement de leur résistance au changement nécessitent généralement de prévoir des temps d'arrêt, ce qui entraîne un coût. Avant ces temps d'arrêt, les partenaires de toute la supply chain devraient travailler avec leurs fournisseurs ou intégrateurs d'IA pour développer des programmes de formation à la fois constructifs et abordables, bien qu'il soit intéressant de noter que toute approche de formation entraînera probablement un coût financier.
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Coûts de démarrage et d'exploitation. Les coûts d'implémentation de l'IA ne se cantonnent généralement pas à l'acquisition et à l'intégration du matériel et des logiciels qui exécutent ces systèmes. Les algorithmes de machine learning ne doivent pas toujours être construits à partir de rien ; il existe des modèles prédéfinis qui peuvent être adaptés à une multitude de cas d'usage de la supply chain. Toutefois, pour tirer le meilleur parti des avantages, les entreprises doivent former les modèles avec leurs propres données. La collecte, l'agrégation, la validation, la transformation et le nettoyage de grands volumes de données de qualité peuvent nécessiter un effort considérable. Si les entreprises ne préparent pas correctement des jeux de données de haute qualité, elles risquent de constater que la qualité des entrées détermine la qualité du résultat. L'entraînement du modèle de machine learning avec ces données est une phase à forte intensité de calcul qui exige généralement des serveurs alimentés par des processeurs graphiques (GPU), ce qui peut entraîner un pic des factures des services cloud et une monopolisation des ressources on-premises.
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 soit pas aussi intensive en calcul que l'entraînement, il s'agit d'un processus continu qui nécessite des plateformes puissantes, qu'il s'agisse de serveurs en périphérie ou de machines virtuelles dans le cloud. Cependant, les solutions cloud rendent la technologie d'IA plus accessible et plus abordable. De plus, certains fournisseurs d'infrastructure cloud proposent des plateformes de data science gérées qui simplifient le processus de création de modèles de machine learning, d'automatisation de leur évolution et de gestion des workflows d'IA. - Systèmes complexes. Les systèmes d'IA disposent de nombreux composants, notamment des appareils et des capteurs qui diffusent des données en temps réel, des serveurs alimentés par GPU utilisés pour l'entraînement initial et évolutif des modèles de machine learning, des serveurs en périphérie et cloud qui exécutent ces modèles en production et des applications qui agissent sur les modèles découverts ou les recommandations formulées. Les entreprises doivent intégrer ces éléments aux nombreux nœuds d'une supply chain mondiale. Elles doivent également surveiller systématiquement ces systèmes et régler leurs performances, ainsi qu'identifier et corriger les problèmes.
Cas d'usage de l'IA dans la supply chain
Prenons l'exemple d'un constructeur automobile américain qui assemblerait trois modèles populaires dans son usine dans le Michigan. Les dizaines de milliers de pièces et de composants (acier, pneus, bougies, aiguilles pour les jauges…) proviennent principalement d'usines dans une douzaine d'États américains, ainsi que du Canada, de Chine, d'Allemagne, du Japon et du Mexique. Certains composants sont produits dans des sites que l'entreprise possède et exploite, et d'autres proviennent de tiers.
Notre entreprise automobile reçoit fréquemment des grandes livraisons, certaines d'outre-mer sur des cargos et d'autres transportées par camion depuis les États-Unis, le Canada ou le Mexique. Ces composants doivent finalement être assemblés à l'usine dans le Michigan pour former un SUV, un camion ou une berline. Toutefois, ils doivent être commandés, payés, suivis, reçus et stockés dans de grands entrepôts avec une capacité limitée à proximité de l'usine.
Comme si l'exploitation d'une supply chain vaste et complexe n'était pas suffisamment difficile, le constructeur automobile doit aussi faire face à l'inflation, qui rend les matériaux plus chers, et la hausse des coûts énergétiques qui font fondre ses marges. L'augmentation des prix des véhicules finis pourrait être une option, mais les responsables commerciaux pensent que cela plomberait la demande des clients. Après la pandémie, l'entreprise doit se conformer aux nouvelles réglementations qui régissent les environnements de travail en usine, y compris l'application de l'utilisation d'EPI.
Les cadres concernés demandent aux consultants en technologie s'ils peuvent bénéficier de l'IA dans la supply chain. Leur réponse est oui… dans presque tous les cas.
Pour commencer, l'IA peut surpasser le logiciel standard de l'entreprise lors de la prévision des ventes pour chaque type de véhicule en fonction des tendances. Elle peut également modéliser plus précisément l'impact sur les ventes de scénarios tels que des hausses de prix du gaz ou une pénétration inattendue du marché des véhicules électriques. Ces prévisions intelligentes sont une aubaine pour les planificateurs de la supply chain. Elles les aident à adapter l'approvisionnement pour répondre à la demande sans supporter de coûts de commande supplémentaires, sans encombrer leurs entrepôts ou sans transporter un stock excédentaire. Les prévisions donnent également aux planificateurs la confiance nécessaire pour investir en ouvrant différentes lignes de production ou économiser de l'argent en les fermant et les aident à s'assurer que ces lignes sont correctement dotées en personnel.
Des caméras connectées à des modèles visuels alimentés par l'IA peuvent surveiller les lignes de production et les installations de distribution pour s'assurer que les collaborateurs suivent les protocoles de sécurité et de respect de l'environnement. D'autres modèles entraînés par le machine learning peuvent analyser les données logistiques pour aider à optimiser les itinéraires d'expédition, les chargements de fret et les opérations d'entrepôt, ce qui augmente les livraisons à temps. Enfin, les modèles d'IA et de prise de décision peuvent automatiser les processus répétitifs nécessaires non seulement pour la gestion des fournitures physiques, mais aussi pour la maintenance des enregistrements d'inventaire et de transaction nécessaires pour s'assurer que tous les maillons de la supply chain sont rémunérés équitablement et à temps.
Les vrais constructeurs automobiles améliorent l'efficacité, réduisent les erreurs, augmentent la précision comptable et redéploient leurs collaborateurs pour mieux répondre aux besoins de l'entreprise, ce qui leur permet d'économiser de l'argent dans presque tous les domaines de leurs opérations de supply chain. Nous pouvons citer l'exemple de Mazda Motor Logistics, qui utilise Oracle Transportation Management pour identifier le transporteur, l'itinéraire et le niveau de service optimaux lors de la distribution de voitures et de pièces automobiles dans toute l'Europe, ce qui augmente les livraisons à temps.
Comment préparer votre supply chain à l'IA ?
Faire fonctionner l'IA dans des environnements de production s'avère souvent complexe et onéreux. Les entreprises peuvent prendre ces mesures, même avant d'identifier un projet spécifique, dans certains cas, pour préparer un ancien système de planification et de gestion de la supply chain pour un renforcement de l'intelligence.
1. Auditez la création de valeur
Avant de décider quel nœud de leur supply chain ils veulent augmenter avec l'IA, les industriels ont tout intérêt à auditer l'ensemble de leur réseau logistique pour détecter les goulets d'étranglement, les freins à la productivité et les processus sujets aux erreurs. Ces audits aident les planificateurs d'entreprise à lister les domaines dans lesquels l'IA et d'autres investissements technologiques peuvent générer le plus de valeur.
2. Créez une stratégie et une feuille de route
Une initiative de modernisation de la supply chain s'attaque généralement à plusieurs problèmes en vue d'obtenir certains avantages et de rassurer les décideurs. Toutefois, la plupart des industriels ne peuvent pas se permettre les coûts et les temps d'arrêt d'une mise à niveau de toutes leurs activités en une fois. Avant de définir des projets spécifiques, déterminez vos priorités. Ensuite, élaborez une stratégie pour une transformation de grande envergure qui répond aux préoccupations les plus urgentes dès le début. Créez une feuille de route qui prévoit que chaque projet rendra possible le prochain et disposera d'un financement adéquat.
3. Élaborez une solution
Après avoir déterminé les aspects des opérations de la supply chain qui bénéficieront le plus de l'IA, le travail de conception de la solution peut commencer. Tenez compte des types de systèmes nécessaires, tels que les applications cloud, les serveurs en périphérie, les plateformes de science des données, les appareils et capteurs connectés à Internet, et de la manière dont ils devront s'intégrer les uns aux autres et aux ressources informatiques existantes. C'est à ce moment que la plupart des entreprises, si elles ne l'ont pas déjà fait, choisissent de faire appel à un intégrateur de systèmes ou à un autre type de spécialiste du secteur.
4. Sélectionnez un fournisseur
De nombreux fournisseurs de technologies proposent des solutions de supply chain et la plupart d'entre eux affirment qu'une forme d'IA est intégrée à leurs produits. Cependant, comme l'IA est un terme générique qui peut désigner de très diverses 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. Tout le monde espère qu'elle durera bien au-delà du projet actuel. Les industriels, conseillés par leur intégrateur de systèmes, doivent évaluer soigneusement les capacités technologiques, les prix et les modèles d'assistance de chaque soumissionnaire, ainsi que leur culture d'entreprise, pour trouver le bon partenaire.
5. Implémentation et intégration
Une fois qu'une entreprise a sélectionné un fournisseur de technologie, elle commence le processus d'implémentation et d'intégration. En règle générale, un intégrateur de systèmes travaille en étroite collaboration avec les équipes informatiques internes et le fournisseur pour installer des systèmes, les intégrer à des systèmes existants et effectuer des tests avant de les déployer en production. La phase d'implémentation nécessite généralement un temps d'arrêt et ensuite une période de formation des collaborateurs. Toutefois, s'il est planifié avec précaution et exécuté efficacement, le passage de la préparation à la production peut être effectué avec un minimum de perturbations.
6. Tenez compte de la gestion du changement
Le changement peut être déconcertant pour les collaborateurs qui avaient pris l'habitude de travailler d'une certaine manière, même si elle n'était pas optimale. Avant de mettre en œuvre une nouvelle solution d'IA, créez une stratégie pour préparer l'entreprise à l'adopter. Le plan devrait impliquer de communiquer avec les travailleurs sur les problèmes ou les objectifs qui ont motivé l'adoption de l'IA, les avantages de productivité que l'entreprise espère atteindre et les indicateurs que les dirigeants utiliseront pour évaluer le succès du projet.
7. Surveillez et ajustez
D'une certaine manière, un projet d'IA n'est jamais fini. L'IA est une technologie dynamique qui s'améliore constamment grâce à une boucle de rétroaction de surveillance et d'ajustement. Même lorsque les systèmes compatibles avec l'IA semblent bien fonctionner, les équipes doivent expérimenter des modifications et collecter des données qui suivent les résultats pour éclairer d'autres améliorations de performances.
Investissez dans l'IA pour votre supply chain avec Oracle
La supply chain d'un industriel couvre des installations géographiquement dispersées et isolées sur le plan opérationnel, souvent gérées par plusieurs partenaires indépendants, ainsi que les parcours de distribution qui les relient. Chaque phase du parcours, de la matière première ou du sous-composant au produit fini, nécessite des solutions technologiques distinctes. Ces solutions gèrent des fonctions telles que les achats, la planification, le transport, les stocks, la maintenance et les analyses et elles peuvent toutes tirer parti de l'IA.
Bien que ces systèmes à multiples facettes exécutent des tâches très différentes, ils ne peuvent être cloisonnés, car les données doivent circuler avec les biens sur tout le réseau logistique. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) est une suite complète d'applications qui gère et connecte de manière transparente chaque phase de la supply chain. Ces applications SCM utilisent le machine learning intégré pour améliorer l'automatisation, les prévisions et les analyses. Les logiciels cloud favorisent également la collaboration au sein de l'entreprise ainsi qu'avec les sous-traitants et les partenaires externes.
FAQ sur l'IA dans la supply chain
L'IA s'améliore-t-elle avec le temps ?
L'IA est une technologie unique en ce qu'elle s'améliore au fil de son utilisation. Par exemple, plus un modèle de machine learning traite de données, plus ce modèle fournira aux planificateurs de la supply chain des fonctionnalités et des informations utiles.
En quoi l'intelligence artificielle permet-elle de gagner du temps dans la production ?
Les industriels utilisent souvent l'IA pour obtenir des informations à partir de grandes quantités de données. Ils peuvent ainsi améliorer l'efficacité de leurs processus d'assemblage, de leurs réseaux logistiques et de leurs workflows. La technologie peut également aider à automatiser des tâches répétitives, réduisant ainsi le besoin de travail manuel.
L'IA est-elle l'avenir de la supply chain ?
L'IA s'est avérée remarquablement utile pour améliorer la planification, la gestion et les opérations de la supply chain. Cette technologie est déjà intégrée dans presque tous les aspects des opérations de la supply chain et de nouveaux cas d'usage continuent d'émerger. L'IA fera certainement partie intégrante de tous les systèmes de gestion de la supply chain à l'avenir.
Pourquoi l'IA est-elle importante dans la gestion de la supply chain ?
Les supply chains sont devenues de plus en plus complexes, interconnectées et étendues au cours des dernières années, ce qui met à mal la capacité des industriels à les gérer. L'IA peut aider en analysant la quantité croissante de données générées par les supply chains 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-elle être utilisée dans la supply chain ?
L'IA peut se révéler utile dans presque toutes les fonctions d'une supply chain moderne, dont la planification, la gestion des stocks et des entrepôts, le traitement des transactions, le transport, la surveillance et les inspections. De nouveaux cas d'usage de la technologie polyvalente continuent à être développés.