L'IA dans la Supply Chain
Une vue d'ensemble
On s’attend largement à ce que l’intelligence artificielle et le machine learning remodèlent les entreprises. En permettant aux organisations d’automatiser les tâches répétitives et d’analyser de vastes ensembles de données, l’IA va favoriser des performances plus rapides et plus efficaces dans toute l’entreprise, et dans presque tous les secteurs.
La Supply Chain ne fait pas exception. En fait, l’IA a déjà commencé à transformer la fabrication, de la manière dont nous construisons nos produits à la manière dont nous nous approvisionnons, programmons, gérons et distribuons les matières premières qui les composent.
Vous Apprendrez
Dans cet article, nous allons examiner comment les fabricants utilisent l’IA dans la Supply Chain, ce que l’avenir nous réserve et ce que cela signifie pour votre entreprise.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L’expression « intelligence artificielle » fait référence à une variété de techniques analytiques avancées, d’algorithmes et d’architectures qui permettent aux ordinateurs d’effectuer des tâches qui requièrent généralement l’intelligence humaine.
Le machine learning, l’un des sous-domaines les plus matures de l’IA, analyse de vastes ensembles de données afin de repérer des modèles et des corrélations, et utilise ces informations pour affiner les prédictions et générer de nouvelles idées.
Le deep learning, en revanche, utilise plusieurs couches en réseau pour affiner les analyses et extraire des informations à partir d’ensembles de données plus vastes et plus complexes.
Bien sûr, les ordinateurs n’ont pas besoin de passer le test de Turing pour générer de la valeur commerciale. L’IA est actuellement utilisée de deux manières principales dans les applications commerciales :
- l'automatisation des processus d'entreprise grâce à des outils qui peuvent, par exemple, acheminer intelligemment les bons de commande dans les grandes organisations ou même répondre aux questions des clients
- Analyser de vastes ensembles de données pour mieux comprendre le comportement des clients et du marché.
À l’échelle mondiale, les investissements dans l’IA ont connu une croissance énorme ces dernières années, ce qui rend difficile de distinguer les opportunités prometteuses des applications exagérées. Toutefois, à mesure que le domaine mûrit, ses innovations sont devenues de plus en plus accessibles aux petites et grandes entreprises.
Machine Learning
Réseau neuronal simple
Deep Learning
Deep Neural Network
Comment l'IA peut-elle être utilisée dans la Supply Chain ?
Les Supply Chains d’aujourd’hui sont plus difficiles que jamais à gérer. La volatilité des marchés entrave les efforts visant à renforcer l’efficacité de la Supply Chain, tandis que la complexité rend difficile la visibilité, et encore plus l’optimisation, des flux de production et de matériaux. Il n’est donc pas surprenant que les dirigeants aient commencé à se tourner vers l’IA – qui excelle dans l’analyse de données à grande échelle – pour trouver des réponses.
L'IA peut être utilisée dans la Supply Chain de plusieurs manières différentes.
Algorithmes de prévision
Les algorithmes de prévision de la demande intègrent les données internes et celles du marché pour prévoir la demande sur les segments de produits et les zones géographiques.
Jumeaux numériques
Les "jumeaux numériques" utilisent les données de la Supply Chain pour aider les dirigeants à modéliser, comprendre et optimiser différentes variables et contraintes techniques - et s'assurer que l'organisation peut s'adapter à tous les futurs.
Gestion des stocks
Les algorithmes de gestion des stocks surveillent en temps réel l'offre, la demande et les informations sur les niveaux de stock afin d'identifier les pénuries et d'optimiser l'exécution des commandes sur tous les canaux.
Nombre de ces applications nécessitent encore de lourds investissements et des transformations commerciales à grande échelle pour réussir. C’est peut-être la raison pour laquelle seuls 17 % des responsables de la Supply Chain interrogés dans le cadre du rapport annuel sur l’industrie 2021 de l’ICM ont déclaré utiliser activement l’IA. Par ailleurs, 45 % ont prédit que cette technologie serait utilisée dans les cinq prochaines années.
Toutefois, les suites de planification intégrée comme Intuiflow rendent l’IA plus accessible en l’incorporant dans des solutions qui reposent déjà sur des méthodologies de Supply Chain éprouvées. Comme nous le verrons dans la prochaine section, cette combinaison de puissance méthodologique et d’idées fondées sur l’analyse a permis d’obtenir des résultats dans la planification des matériaux, la planification de la distribution, la gestion du cycle de vie, etc.
L'IA dans la planification de la Supply Chain
La mise en relation de l’offre et de la demande est le Saint Graal de la planification de la Supply Chain, qui permet aux organisations de rationaliser leurs opérations et de réagir aux changements et aux perturbations soudaines.
La prévision de la demande alimentée par l’IA – qui utilise l’IA pour analyser des ensembles de données plus vastes et plus diversifiés – a rapidement gagné du terrain dans le secteur, promettant des prédictions plus précises de ce que les clients vont réellement acheter.
En fait, selon Gartner, c’est l’application la plus utilisée de l’IA dans la planification de la Supply Chain, déployée par 45 % des entreprises mondiales. McKinsey prévoit que les prévisions alimentées par l’IA permettront de réduire les erreurs de 30 à 50 %.
Cependant, transformer cette promesse en réalité n’est pas toujours simple. Un algorithme prédictif n’est aussi efficace que ses entrées, et atteindre le plein potentiel des prévisions alimentées par l’IA exige une énorme quantité de données, du marketing et des promotions aux informations contextuelles sur les événements géopolitiques et même la météo.
Et, comme l’a souligné le planificateur de la demande Daniel Fitzpatrick, les algorithmes n’exécutent pas : « Une prévision précise qui anticipe correctement la demande future n’aura aucune valeur si le produit ne peut pas être fabriqué et expédié à temps pour répondre à la demande. »
Les outils qui permettent aux entreprises d’obtenir des informations plus précises, plus rapides et plus claires sur les modèles de demande sont plus accessibles. L’IA améliore la planification de la Supply Chain en renforçant le lien entre l’offre et la demande et en exploitant des ensembles de données plus importants pour :
- Identifier les tendances de la demande pour un large portefeuille d’articles.
- Mieux comprendre les dépendances dans les grands réseaux mondiaux de Supply Chain
- Regrouper intelligemment les éléments en fonction de caractéristiques communes
- Identifier les possibilités de comprimer les horizons de planification
- Alerter les planificateurs sur les menaces et opportunités émergentes
Associée aux techniques de planification de la Supply Chain pilotées par la demande, l’IA peut aider les entreprises à faire la part des choses et à adapter les matériaux à la demande du marché de manière plus rapide, plus précise et plus fiable que jamais.
L'IA peut-elle mettre la planification de la Supply Chain en pilotage automatique ?
Découvrez comment cette technologie améliore la visibilité et les décisions.
L'IA dans la gestion de la Supply Chain
Des pics de demande aux retards de production en passant par les blocages de transport, les perturbations de la Supply Chain ont toujours fait partie du paysage. Dans un monde post-pandémique, ils seront encore plus difficiles à gérer. C’est pourquoi de nombreuses entreprises s’efforcent d’améliorer leur souplesse et leur réactivité opérationnelles, ce qui devrait être plus facile si elles ont accès à davantage d’informations et à de meilleures analyses.
L’IA, avec sa capacité à voir des modèles et à découvrir des inefficacités, est bien placée pour fournir ces informations et aider les organisations :
- Exploitez les données provenant de différents systèmes et sources pour améliorer la visibilité et comprendre les performances.
– Affiner les opérations en capturant en permanence des informations sur les tendances des stocks, les coûts d’exploitation, les délais, les niveaux de service, etc. - Améliorer la stabilité opérationnelle en simulant une série d’événements et en évaluant leur capacité de réaction
D’autres applications de l’IA dans la gestion de la Supply Chain se situent du côté de la logistique : l’optimisation des itinéraires de transit et l’automatisation des processus de back-end tels que l’ordonnancement, l’établissement de rapports et le traitement des documents.
Il n’est pas étonnant que l’Association for Supply Chain Management (ASCM) ait classé l’IA parmi les 10 tendances de la chaîne d’approvisionnement à surveiller en 2022. McKinsey estime que les premiers utilisateurs de l’IA dans la Supply Chain ont tiré parti de leurs capacités analytiques accrues pour améliorer les coûts logistiques de 15 %, les niveaux de stocks de 35 % et les niveaux de service de 65 %.
Bien entendu, le cabinet de conseil indique également que plus de 60 % des projets de la Supply Chain liés à l’IA étaient en retard ou dépassaient le budget prévu.
Les limites de l'IA dans la Supply Chain
L’IA n’est ni une pilule magique ni une boîte noire mystique, et la première étape d’un déploiement réussi consiste à comprendre comment ses forces et ses limites s’alignent sur les besoins spécifiques de votre entreprise. L’automatisation et l’IA sont souvent considérées comme allant de pair – et l’IA peut effectivement automatiser des tâches simples de la Supply Chain en vous permettant, par exemple, de mettre le réapprovisionnement de certains articles en pilotage automatique.
Pour les décisions de plus haut niveau concernant la stratégie de la Supply Chain et l’amélioration des processus d’entreprise, l’intelligence et la surveillance humaines sont toujours nécessaires. C’est également vrai pour de nombreuses décisions tactiques et même opérationnelles : L’IA aide à découvrir des modèles cachés et à analyser les exceptions, et donne des indices sur ce qu’il faut ajuster, mais elle doit être accompagnée d’un jugement humain.
Les autres limites de l’IA dans la Supply Chain sont les suivantes :
- Les algorithmes d’apprentissage automatique ne sont efficaces que s’ils sont formés sur des ensembles de données propres et pertinents.
- La technologie est sujette à un phénomène que les chercheurs appellent la surconfiance – lorsque des biais cognitifs incitent les gens à faire plus confiance à l’IA qu’ils ne le devraient.
- Les informations générées par l’IA ne suffisent pas à surmonter des processus commerciaux médiocres.
Et les facteurs qui influencent le succès de toute transformation d’entreprise à grande échelle sont également pertinents pour l’IA dans la Supply Chain, qu’il s’agisse de définir des objectifs et des stratégies clairs, d’investir dans la gestion du changement ou de veiller à ce que les incitations des employés soient alignées sur le nouveau système.
Les débuts de l'IA dans la Supply Chain
Comprendre ce qui est possible est la première étape du déploiement de toute nouvelle technologie de la Supply Chain. Après cela, il est temps de jeter un regard clair sur les capacités, les objectifs et les stratégies de votre Supply Chain.
Les Supply Chains d’aujourd’hui sont des réseaux complexes et mondiaux de fournisseurs, de sous-traitants, de distributeurs, de détaillants et de clients. En permettant une analyse rapide, approfondie et efficace, l’IA peut révolutionner notre capacité à réagir aux perturbations de ces réseaux.
Dans un paysage surchargé, cependant, les entreprises doivent rechercher des solutions qui apportent une réelle valeur ajoutée – qui apportent aux équipes les outils dont elles ont besoin pour comprendre les priorités et s’aligner sur les possibilités d’amélioration.
