L'IA est la pierre angulaire d'une chaîne d'approvisionnement résiliente. Voici la preuve.

Soyons tous d'accord : la pandémie a remodelé la chaîne d'approvisionnement mondiale. De multiples verrouillages associés à des restrictions commerciales temporaires et à des pénuries de main-d'œuvre ont révélé des vulnérabilités dans les chaînes d'approvisionnement qui étaient auparavant invisibles.

Le changement radical du paysage a forcé les dirigeants de la chaîne d'approvisionnement à améliorer leur jeu de gestion stratégique. Pour ce faire, certains d'entre eux se sont tournés vers des technologies innovantes, l'IA de la chaîne d'approvisionnement menant la course.

En effet, s'il est courant pour les entreprises de retarder leurs projets de transformation numérique en période d'incertitude économique, la crise du COVID-19 n'a pas empêché les décideurs de la chaîne d'approvisionnement de se tourner vers les fournisseurs de solutions d'intelligence artificielle. Une étude suggère que 92 % des cadres supérieurs interrogés ont poursuivi leurs investissements. Le raisonnement ? Une valeur positive de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement.

Ci-dessous, nous examinons comment l'intelligence artificielle aide les chaînes d'approvisionnement à fonctionner efficacement, étudions les résultats que l'IA dans la chaîne d'approvisionnement peut produire et partageons des conseils pour sauter dans le train de la chaîne d'approvisionnement numérique sans risque.

L'IA dans la chaîne d'approvisionnement : comment elle aide à atteindre les objectifs de gestion stratégique

Début 2021, Ernst and Young a interrogé 200 cadres supérieurs de la chaîne d'approvisionnement pour révéler leurs principales priorités pour les 12 à 36 prochains mois. Voici ce qu'ils ont trouvé :

• L'objectif stratégique numéro un pour les décideurs de la chaîne d'approvisionnement est d'augmenter l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement
• Le deuxième objectif qu'ils cherchent à atteindre est d'acquérir une meilleure visibilité sur leurs chaînes d'approvisionnement
• D'autres objectifs qui figurent parmi les priorités de la chaîne d'approvisionnement mondiale sont le renforcement de la résilience et l'optimisation des coûts de gestion de la chaîne d'approvisionnement

L'intelligence artificielle devient essentielle pour donner vie à ces transformations stratégiques. En fait, 95 % des organisations les plus performantes considèrent l'IA comme la pierre angulaire du succès de leur chaîne d'approvisionnement.

Voici un aperçu plus détaillé des cas d'utilisation de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement qui aident à atteindre les objectifs mentionnés ci-dessus.

Cas d'utilisation de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement qui augmentent l'efficacité opérationnelle

Prévision de la demande

Comprendre les sources de la demande n'a jamais été aussi difficile. Les attentes des clients évoluant rapidement et se diversifiant, les entreprises s'appuient désormais sur des outils de chaîne d'approvisionnement basés sur l'IA pour glaner davantage d'informations sur la demande et ajuster leurs stratégies de production en conséquence.

L'intégration des données disponibles sur chaque processus au sein de la chaîne d'approvisionnement (même des informations en temps réel) et l'exécution de ces données via des algorithmes d'IA peuvent aider les entreprises à établir une vue unifiée de la demande et à prendre des décisions plus réfléchies. Les données d'analyse peuvent être recueillies à partir de sources internes, telles que les commandes et les ventes, ou de sources externes, par exemple, des facteurs macroéconomiques, le sentiment de marque et le nombre de cas de COVID-19.

À la suite d'une telle planification, l'IA est capable de renvoyer un rapport détaillé des volumes de consommation potentiels, ventilés par niveau de client et d'emplacement. Et avec les données détaillées sur la demande à portée de main, les entreprises peuvent optimiser leurs volumes de production, réduire les niveaux de stocks, stocker davantage de marchandises plus près de leurs clients et réduire les expéditions inutiles.

Définir les meilleurs itinéraires de livraison

L'utilisation de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement peut également aider à concevoir de meilleurs itinéraires de livraison et à optimiser l'utilisation de la flotte. En tenant compte de critères tels que les fournisseurs et les sites de fabrication, les lieux de stockage, l'usure potentielle des machines et la consommation de carburant, les solutions de chaîne d'approvisionnement basées sur l'IA proposent un itinéraire optimal et permettent un flux plus rapide d'articles tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Livraisons du dernier kilomètre et voitures sans conducteur

Les voitures sans conducteur et les robots de livraison du dernier kilomètre (qui s'appuient également sur l'IA) ont une chance de transformer les chaînes d'approvisionnement en réduisant la dépendance aux conducteurs humains et en optimisant les itinéraires de livraison.

Pourtant, selon le BCG, seulement 10 % des camions fonctionneront probablement de manière autonome d'ici 2030. Les drones de livraison et les bots, quant à eux, ont déjà gagné en popularité. Ils sont de plus en plus utilisés pour livrer sur des distances plus courtes ou dans des endroits où le transfert terrestre n'est pas sûr, fiable ou durable.

Des solutions hybrides combinant camionnettes de livraison et drones ont également vu le jour récemment. Amazon, par exemple, travaille sur un système dans lequel des camionnettes livrent des articles près de leur destination, puis envoient un drone contrôlé par l'IA pour le dépôt final.

Cas d'utilisation de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement qui offrent une meilleure visibilité

Gestion de l'inventaire

L'adoption de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement peut aider à découvrir les performances des stocks sur différents canaux et vendeurs et à identifier les anomalies, telles que les retards ou les faibles niveaux de stock. Avec des données d'inventaire détaillées, les entreprises peuvent ajuster leurs stratégies d'inventaire pour fonctionner plus efficacement.

La gestion des commandes

Les plates-formes de chaîne d'approvisionnement alimentées par l'IA facilitent la gestion des commandes et aident à rassembler plusieurs acteurs de la chaîne d'approvisionnement impliqués dans le processus. Par exemple, une plate-forme de gestion du fret basée sur l'IA qu'ITRex a aidé à développer peut prédire les coûts d'expédition des commandes sur la base de 60 paramètres maximum, traiter les demandes des clients pour éliminer les commandes en double et suggérer de meilleures options de correspondance des transporteurs, et suivre les expéditions de l'expédition à la livraison.

Cas d'utilisation de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement qui augmentent la résilience

Analyse prédictive pour la gestion des risques

La pandémie a propulsé la gestion des risques au sommet de l'agenda de chaque entreprise. McKinsey rapporte que 59 % des entreprises ont adopté une nouvelle approche de la gestion des risques de la chaîne d'approvisionnement au cours de l'année écoulée.

Un exemple typique de la façon dont l'application de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement fait progresser la gestion des risques est l'optimisation de l'évaluation des fournisseurs, en signalant les fournisseurs comme présentant un risque faible, moyen ou élevé. Pour cela, une solution d'IA pourrait peser des mesures telles que l'impact sur les revenus auxquels une entreprise est susceptible de faire face si une source particulière est perdue, le temps qu'il faudrait à un fournisseur spécifique pour se remettre d'une perturbation, la disponibilité de sources alternatives, et autre informations.

Une autre façon de tirer parti de l'IA pour la chaîne d'approvisionnement consiste à prévoir les perturbations de la chaîne d'approvisionnement. Se nourrissant de données opérationnelles historiques, l'IA pourrait aider à identifier et à corriger les inefficacités opérationnelles en temps réel, en fournissant un examen approfondi des performances, des opportunités et des risques de la chaîne d'approvisionnement. Agir de manière proactive permet aux responsables de la chaîne d'approvisionnement de fonctionner à moindre coût sans sacrifier l'efficacité. En fait, selon McKinsey, les organisations qui ont adopté l'IA font état d'une réduction de 44 % de leurs dépenses d'exploitation.

Jumeaux numériques

En élargissant encore plus la dépendance à l'égard de l'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement, les entreprises peuvent créer ce que l'on appelle des jumeaux numériques - des simulations virtuelles de tous les actifs, entrepôts, itinéraires et flux de matériaux et de produits de l'entreprise. Les jumeaux numériques aident à concevoir des chaînes d'approvisionnement plus résilientes et efficaces et permettent de tester les performances de la chaîne d'approvisionnement et de prévoir les risques.

L'IA dans la chaîne d'approvisionnement : cinq exemples concrets

Examinons les exemples d'entreprises qui ont déjà adopté l'IA pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Amazone

Le géant du commerce électronique utilise l'analyse prédictive basée sur l'IA pour alimenter sa chaîne d'approvisionnement et prévoir la demande de produits avant d'acheter et de stocker ses entrepôts. La société affirme que l'analyse prédictive est devenue l'épine dorsale de sa stratégie de chaîne d'approvisionnement. La prévision de la demande basée sur l'IA "lance la chaîne d'approvisionnement" et aide l'entreprise à déterminer quels produits acheter et quelle quantité acheter.

UPS

L'entreprise utilise l'IA pour gérer le flux de colis. Le personnel de l'entreprise a une vue d'ensemble du nombre de colis dans le réseau de livraison, des pics attendus du volume de marchandises en cours de route, ainsi que des perturbations potentielles. La solution de chaîne d'approvisionnement basée sur l'IA s'appuie sur des informations historiques et en temps réel, y compris des données météorologiques et de trafic, pour concevoir les moyens les plus rapides et les plus sûrs de livrer des colis.

DHL

L'entreprise utilise un outil basé sur l'IA pour prévoir les retards de fret aérien. La solution analyse 58 points de données et prédit les retards ou les accélérations une semaine à l'avance. L'outil indique également les raisons pour lesquelles les modifications de l'itinéraire peuvent se produire.

Fedex

Le service de livraison utilise Roxo, un robot qui s'appuie sur l'IA pour automatiser les livraisons du dernier kilomètre. Le robot est conçu pour être utilisé dans un rayon de trois à cinq milles des installations de stockage. Il a aidé l'entreprise à mieux répondre aux besoins de ses clients et à améliorer ses critères de performance.

Écho Logistique Globale

La société de gestion des transports s'appuie sur l'IA pour expédier les marchandises rapidement, en toute sécurité et à moindre coût. Les domaines dans lesquels l'entreprise utilise l'IA sont multiples - de l'optimisation de l'approvisionnement en transport à la gestion des transporteurs en passant par le suivi intelligent des expéditions.

Se lancer dans un voyage de transformation de la chaîne d'approvisionnement piloté par l'IA

Environ 60 % des projets traitant de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement sont livrés en retard ou dépassent le budget. Nous avons établi une feuille de route d'adoption de l'IA pour vous aider à surmonter les défis de mise en œuvre de l'IA et à faciliter vos parcours de transformation de la chaîne d'approvisionnement.

Étape 1. Formuler une analyse de rentabilisation et réfléchir aux aspects stratégiques de l'adoption de l'IA

Seul un tiers des entreprises qui amorcent une transformation axée sur l'IA effectuent un audit de diagnostic avant de déployer la technologie. Pour vous assurer de ne pas manquer les opportunités de l'IA, nous vous recommandons de lancer votre projet de numérisation en identifiant et en hiérarchisant les possibilités de création de valeur dans tous les segments de la chaîne d'approvisionnement - de l'approvisionnement à la fabrication en passant par l'expédition. Avec une évaluation complète effectuée, définissez la stratégie de numérisation de la chaîne d'approvisionnement et assurez-vous qu'elle reflète les résultats. Il est logique de commencer par numériser un segment de la chaîne d'approvisionnement qui présente le potentiel de création de valeur le plus élevé pour accélérer le retour sur investissement. Et une fois la solution de base déployée, vous pourrez évoluer davantage, à la fois verticalement, en élargissant la liste des fonctionnalités disponibles, et horizontalement, en étendant les capacités de l'IA à d'autres segments de la chaîne d'approvisionnement.

Étape 2. Recherchez un fournisseur optimal pour donner vie à votre solution

En raison de la complexité et de la nature multiforme des chaînes d'approvisionnement, toutes vos attentes pourraient difficilement être satisfaites par un seul fournisseur. N'ayez donc pas peur d'examiner ce que le marché de la technologie de la chaîne d'approvisionnement a à offrir et d'intégrer les offres optimales dans une solution qui répond à vos besoins spécifiques. Un autre conseil est d'opter pour un intégrateur indépendant du fournisseur, afin d'éviter le verrouillage de la technologie et de la solution.

Étape 3. Superviser le développement et l'intégration de la solution

Selon McKinsey, seulement 15 % des entreprises impliquées dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement déclarent avoir le sentiment que leurs objectifs sont conformes à ceux de leurs fournisseurs. Pour éviter cela et assurer un déploiement en douceur, associez le processus de développement à la stratégie initiale de numérisation de la chaîne d'approvisionnement et gardez à l'esprit la valeur clé que vous souhaitez exploiter. La hiérarchisation des opportunités de création de valeur et la division du processus de développement en incréments en fonction des priorités définies pourraient aider à naviguer dans la mise en œuvre de l'IA de bout en bout.

Étape 4. Assurer l'adoption en douceur de la solution et faire évoluer les capacités mises en œuvre

Alimenter une chaîne d'approvisionnement avec l'IA est une entreprise complexe qui dépasse le simple déploiement de la technologie. La numérisation d'une chaîne d'approvisionnement nécessite également une gestion complète du changement et une requalification. Ainsi, avant de vous lancer dans le train en marche de l'IA, nous vous recommandons d'établir un plan de gestion du changement pour vous aider à gérer le manque de compétences et le changement culturel. Commencez par expliquer la valeur de l'IA aux employés et apprenez-leur à adopter les nouvelles méthodes de travail.

Sur une note finale

Au cours des dernières années, l'intelligence artificielle est devenue un élément essentiel d'une chaîne d'approvisionnement résiliente. Les outils de gestion de la chaîne d'approvisionnement basés sur l'IA aident les organisations à accélérer le flux de matériaux et de produits finis, à réduire les coûts opérationnels et à naviguer efficacement à travers les changements.

Si vous cherchez à exploiter le pouvoir de transformation de l'IA et à numériser votre chaîne d'approvisionnement pour une meilleure visibilité, résilience et réactivité, laissez tomber ITRex. Leurs experts répondront à vos questions et vous aideront à naviguer dans le processus de transformation avec peu ou pas de risques.

Publié à l'origine sur https://itrexgroup.com le 21 février 2022.