Le rôle croissant de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement

Le rôle de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement

Alors que les chaînes d’approvisionnement deviennent de plus en plus complexes, de plus en plus d’entreprises se tournent vers l’IA comme solution ; en fait, un récent rapport du MHI a révélé que si seulement 17 % des entreprises utilisent déjà l’IA, environ 45 % prédisent qu’elles intégreront l’IA dans leur chaîne d’approvisionnement d’ici 2027. Le rapport a également révélé que près de 50 % des entreprises d’ici 2022 pensent que l’IA a le potentiel de perturber les chaînes d’approvisionnement et de créer un avantage concurrentiel.

L’intelligence artificielle (IA), ou l’utilisation de machines pour effectuer des tâches qui nécessiteraient autrement l’intelligence humaine, est de plus en plus intégrée dans les chaînes d’approvisionnement pour aider les gestionnaires à accroître le contrôle sur les opérations de la chaîne d’approvisionnement à tous les niveaux. Les principaux objectifs de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement sont :

• Pour une meilleure visibilité de la chaîne d’approvisionnement
• Pour prévoir les résultats ou les perturbations potentiels
• Pour trouver des modèles dans les données qui fournissent des informations exploitables et éclairent la prise de décision
• Automatiser les processus au sein de la chaîne d’approvisionnement

L’IA peut être intégrée dans presque tous les domaines de la chaîne d’approvisionnement, de l’approvisionnement en matières premières à la distribution des produits finis aux clients. Toutes les utilisations de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement fonctionnent ensemble pour aider à accroître la transparence, l’efficacité, la flexibilité et, bien sûr, les revenus.

Dans cet article, nous examinerons pourquoi l’IA est utile dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement et comment mettre en œuvre l’IA dans votre chaîne d’approvisionnement, et explorerons quelques exemples d’entreprises leaders utilisant l’IA dans leurs chaînes d’approvisionnement aujourd’hui.

Avantages de l’IA pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement

Les avantages de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement sont nombreux et continueront de croître. Voici quelques façons dont les entreprises bénéficient actuellement de la mise en œuvre d’outils d’IA dans leurs chaînes d’approvisionnement.

planification plus précise

L’IA est fréquemment utilisée dans les chaînes d’approvisionnement pour faire des prédictions précises basées sur des données. La prévision de la demande basée sur l’IA est plus précise que les prévisions manuelles, ce qui permet aux responsables de la chaîne d’approvisionnement de :

• Optimiser les niveaux de stocks pour répondre à la demande des consommateurs et maintenir un stock de sécurité tout en réduisant les coûts de stockage
• Garantir des niveaux de stocks optimaux dans toutes les régions géographiques
• Prévoir les quantités optimales d’approvisionnement en matières premières pour réduire les déchets
• Réagir de manière préventive aux éventuelles évolutions de la demande

Les capacités de prévision de l’IA aident à réduire les coûts et les perturbations, telles que les longues périodes d’attente pour les clients ou les surstocks. Par exemple, le géant du meuble IKEA a commencé à utiliser l’IA pour prévoir plus précisément la demande dans ses 450 magasins et 54 marchés cibles. Son outil de détection de la demande utilise plus de 200 sources de données pour faire des prévisions statistiques sur le moment et l’endroit où il y aura une demande pour des produits spécifiques. La société rapporte une prévision acceptée à 98%.

interruptions réduites

L’IA peut être utilisée de manière extrêmement efficace pour vous aider à vous préparer à d’éventuelles pannes. Par exemple, Interos, un outil de gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement alimenté par l’IA, a évalué comment l’invasion russe de l’Ukraine affecterait plus de 20 000 entreprises américaines ayant des fournisseurs de second rang dans le pays, avant même que cela ne se produise. Ces types d’outils d’IA aident les entreprises à comprendre et à se préparer aux risques avant qu’ils ne provoquent des perturbations majeures.

Les capacités de prévision de l’IA vous aident non seulement à anticiper les pannes, mais l’IA peut également vous aider à réagir plus rapidement lorsque des problèmes surviennent. Par exemple, l’IA peut vous aider à vous informer en quelques secondes de tous les types de pannes, des incendies et inondations aux cyberattaques, vous permettant de résoudre le problème et de minimiser les dommages.

Conformité normative

Pour les entreprises qui effectuent régulièrement des audits de fournisseurs avec de grandes quantités de documents de conformité, l’IA peut être un outil prometteur pour gagner du temps, car elle peut aider à comparer les informations avec les spécifications des produits ou les lois de conformité. L’IA aide également à détecter les problèmes de fabrication ou à d’autres étapes pouvant entraîner une non-conformité, et peut analyser les données de sécurité sur le lieu de travail pour détecter les risques potentiels. Enfin, les processus de fabrication ou de stockage automatisés permettent d’assurer une qualité de produit standardisée et conforme à la réglementation. De nombreuses entreprises choisissent d’utiliser un système logiciel de gestion de la qualité d’un fournisseur ainsi que des outils d’intelligence artificielle pour garantir des produits de haute qualité qui sont passés par plusieurs étapes de contrôle qualité.

Réduction du temps de mise sur le marché

L’IA joue un rôle important dans l’automatisation ou l’exécution d’activités de la chaîne d’approvisionnement qui, autrement, devraient être effectuées manuellement, et donc plus lentement, par un employé ou un responsable de la chaîne d’approvisionnement. . Les technologies alimentées par l’IA telles que le traitement vidéo ou de texte, les robots d’entrepôt, les imprimantes 3D ou même les voitures autonomes sont des exemples de la façon dont l’IA peut augmenter l’efficacité des activités à presque toutes les étapes de la chaîne d’approvisionnement.

Comme indiqué ci-dessus, la capacité de planification de l’IA aide également à réduire les perturbations qui entravent la production et la livraison à temps. Cela peut inclure l’identification des itinéraires de distribution les plus efficaces ou la garantie d’un inventaire suffisant.

augmentation des revenus

Une meilleure planification, une plus grande efficacité et une automatisation se traduisent par une réduction des coûts tout au long de la chaîne d’approvisionnement. En fait, une enquête de 2019 a révélé que 61 % des entreprises qui ont intégré l’IA dans leur chaîne d’approvisionnement ont réduit leurs coûts et plus de la moitié ont augmenté leurs revenus. Les réductions de déchets alimentées par l’IA, l’identification des endroits de la chaîne d’approvisionnement qui ne sont pas aussi productifs qu’ils pourraient l’être et des clients plus satisfaits entraînent des bénéfices plus élevés.

Implémenter l’IA dans votre chaîne d’approvisionnement : défis et solutions

Plusieurs défis accompagnent la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans la chaîne d’approvisionnement.

• Coûts d’investissement initiaux élevés : Alors que les coûts diminuent à mesure que cette technologie mûrit, le déploiement de l’IA nécessite aujourd’hui le matériel, les logiciels et les spécialistes appropriés pour l’exécuter et la gérer. Alors que les économies globales de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement l’emporteront probablement sur ces coûts initiaux au fil du temps, les entreprises doivent s’attendre à investir une quantité importante dans les technologies d’IA dès le départ.
• Frais de formation et d’embauche : Une partie des coûts de mise en œuvre comprend la formation des employés à l’utilisation de nouveaux outils activés par l’IA et/ou l’embauche de nouveaux employés possédant les compétences nécessaires pour utiliser correctement ces outils.
• Compatibilité: Au sein des chaînes d’approvisionnement, l’IA a des cas d’utilisation spécifiques, ce qui rend les solutions particulièrement applicables à certains types de chaînes d’approvisionnement et pas encore applicables à d’autres. Dans la section suivante, nous fournissons quelques questions pour vous aider à évaluer dans quelle mesure les technologies d’IA d’aujourd’hui sont applicables pour optimiser votre chaîne d’approvisionnement.

Questions à poser lorsque vous envisagez d’adopter des technologies d’IA pour votre chaîne d’approvisionnement :

1. Évaluez votre chaîne d’approvisionnement actuelle : Quels sont les points faibles de votre chaîne d’approvisionnement actuelle ? Qu’est-ce qui va bien ?
2. Fixez-vous des objectifs concrets : Quels sont vos objectifs? Quelles technologies d’IA pouvez-vous exploiter pour soutenir au mieux ces objectifs ?
3. Passez en revue les retours sur investissement (ROI) estimés : Quels sont les coûts estimés de la mise en œuvre de la technologie d’IA ? Quelles sont les économies estimées ?
4. Définissez les métriques de suivi : Comment les progrès vers ces objectifs seront-ils mesurés ?
5. Préparez votre équipe : Votre équipe est-elle capable de cette transition ? Avez-vous besoin de faire appel à des experts informatiques tiers ?
6. Planifier pour l’avenir : Votre plan d’IA est-il évolutif ? Comment planifier l’amélioration continue ?

Exemples d’application réussie de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement

Partout dans le monde, des entreprises innovantes utilisent l’intelligence artificielle pour obtenir un avantage concurrentiel. Voici quelques façons dont les grandes marques utilisent l’IA dans leurs chaînes d’approvisionnement.

Délais de livraison plus rapides: Amazone

Amazon est célèbre pour sa livraison rapide, de la livraison le jour même à la livraison d’épicerie en quelques heures. Cette vitesse est rendue possible en grande partie par l’IA utilisée pour prévoir où l’inventaire doit être stocké pour répondre à la demande des clients, qui est également prédite par l’IA. Alors que de nombreuses entreprises utilisent aujourd’hui l’IA, Amazon est l’un des meilleurs exemples de la façon dont l’intégration de l’IA à chaque étape de vos opérations, de votre site Web à la livraison, augmente considérablement l’efficacité.

des inventaires précis: Le magasin de la maison

The Home Depot, l’un des principaux détaillants de rénovation domiciliaire au monde, a été l’un des premiers grands détaillants à utiliser la technologie d’intelligence artificielle et le stockage en nuage pour son site Web et sa chaîne d’approvisionnement globale. Cela était particulièrement important lorsque la pandémie de COVID-19 a commencé à provoquer des ruptures de stock et que les clients ont commencé à se disputer des ressources limitées. Home Depot a réagi en utilisant des outils d’intelligence artificielle pour prendre des décisions sur la façon de déplacer les stocks et en analysant les données des consommateurs pour prévoir la demande. Home Depot était mieux équipé pour informer avec précision les clients si un article était en stock, quand il serait réapprovisionné et quand les achats seraient livrés.

Durabilité: United Parcel Service (UPS)

La société de services de livraison UPS utilise un modèle alimenté par l’IA pour s’assurer que ses itinéraires de transport sont aussi efficaces que possible afin de réduire la consommation de carburant. Son système ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) utilise un algorithme pour réduire les virages à droite, économisant environ 10 millions de gallons de carburant chaque année et réduisant ses émissions de carbone de 100 000 tonnes métriques (équivalent aux émissions d’environ 21 000 voitures).

Contrôle de qualité: BMW

Alors que le célèbre constructeur automobile BMW utilise l’IA tout au long de sa chaîne d’approvisionnement, l’un des endroits les plus percutants où l’IA est utilisée est de s’assurer que ses voitures respectent les normes de qualité et de sécurité. Son système de reconnaissance d’objets alimenté par l’IA examine les photos, puis compare ces images aux voitures en production, identifiant si la voiture a été construite correctement. BMW utilise également l’IA pour surveiller les conditions dans ses usines de production afin de s’assurer que l’environnement est adapté à ses équipements sensibles. De cette façon, BMW peut détecter les problèmes plus tôt et y répondre plus rapidement.