Comment intégrer l'intelligence artificielle dans nos chaînes d'approvisionnement complexes

Introduire l'intelligence artificielle dans un réseau établi pour la première fois constitue toujours un défi. Nous sommes cependant rendus à un point où de nombreuses organisations ont déjà réalisé ce type de projets. Des entreprises de fabrication, de vente au détail et de logistique de premier plan utilisent déjà l'intelligence artificielle. Ikea l'utilise pour prévoir la demande de produits, DHL automatise des opérations répétitives et Amazon utilise l'IA pour optimiser sa rentabilité. Que pouvons-nous apprendre de ces projets réussis sur la façon d'intégrer l'intelligence artificielle dans nos chaînes d'approvisionnement complexes ?

Pourquoi utiliser l'intelligence artificielle pour gérer les chaînes d'approvisionnement ?

Les derniers progrès dans la technologie de l'intelligence artificielle constituent des occasions fantastiques de moderniser et actualiser les processus commerciaux inefficaces. L'intelligence artificielle peut accroître la satisfaction des clients, réduire les coûts de main-d'œuvre et le gaspillage, et améliorer globalement les résultats.

Accroître la satisfaction des clients

En anticipant la demande, les applications d'intelligence artificielle peuvent s'assurer que les produits sont disponibles lorsque les clients en ont besoin. Elles peuvent même analyser l'historique d'achat d'un client pour faire des recommandations de produits et anticiper les décisions d'achat. Sur demande, l'IA peut optimiser les processus de transport et de livraison, réduisant les délais de réception des commandes par les clients.

Réduire les coûts de la main-d'œuvre 

L'intelligence artificielle peut réduire le coût de la main-d'œuvre en automatisant les tâches de routine ou répétitives, permettant aux employés de se concentrer sur des opérations plus complexes. Elle peut optimiser les processus de chaîne d'approvisionnement, à l'instar du routage et de la planification, réduisant le besoin d'interventions manuelles. L'IA peut également apporter un soutien aux responsables de la prise de décisions en gérant les stocks et planifiant la maintenance.

Réduire le gaspillage

Outre les autres avantages soulignés, l'optimisation des stocks, l'utilisation des actifs, le routage et la planification interviennent tous pour réduire le gaspillage dans les chaînes d'approvisionnement complexes. Les applications d'intelligence artificielle peuvent également éviter le gaspillage inutile en surveillant, et corrigeant, les problèmes de qualité des produits en temps réel.

Étude de cas : l'approche d'Amazon pour optimiser la chaîne d'approvisionnement

Pour optimiser les chaînes d'approvisionnement complexes, Amazon conseille une approche basée sur des niveaux hiérarchiques. Le problème se divise entre ces niveaux en fonction de la portée de la chaîne d'approvisionnement, des délais de prise de décisions et du type de modélisation des incertitudes. Cela contribue à réduire la complexité du problème et les efforts requis. Au niveau hiérarchique le plus haut, la complexité du problème provient de la vaste portée. Tandis qu'au niveau le plus bas, la complexité provient des petits détails. La définition exacte de chaque niveau dépend de la nature de la chaîne d'approvisionnement, mais l'effort nécessaire pour chacun doit être approximatif.

Les défis à relever pour adopter l'intelligence artificielle

Connaître les obstacles les plus probables est essentiel pour adopter n'importe quelle nouvelle technologie. L'intelligence artificielle ne fait pas exception à cette règle.

Qualité et disponibilité des données

Les applications d'intelligence artificielle se basent sur des données. Elles ont besoin du bon type de données, issues des bonnes sources et au bon moment. Non seulement les algorithmes fonctionneront sur la base de ces données, mais ils s'en serviront également pour se former. Une mauvaise qualité et disponibilité des données freinera tout projet d'intelligence artificielle.

Complexité du réseau

Les chaînes d'approvisionnement complexes augmentent le nombre d'éléments à prendre en compte au moment d'intégrer l'intelligence artificielle. La chaîne d'approvisionnement peut englober bon nombre de technologies, organisations, pays ou régions. Chacun d'entre eux peut avoir une approche différente en matière de réglementation, d'accessibilité aux données, d'infrastructure informatique et de formation des employés.

Gestion du changement

L'adaptation des pratiques de chaîne d'approvisionnement existantes testées et éprouvées pour inclure l'intelligence artificielle peut avoir des conséquences imprévisibles. Les procédures, les équipements, les structures organisationnelles, la culture d'entreprise et les rôles des employés peuvent tous changer.

Approches pour une intégration réussie

L'intégration de l'intelligence artificielle dans une chaîne d'approvisionnement complexe est un sentier bien tracé. Les organisations qui ont obtenu des résultats positifs partagent souvent les détails de leurs projets. Les principaux facteurs qui étayent une conclusion réussie sont les suivants :

Élaborez un plan

Développez une stratégie coordonnée (comme la superposition hiérarchique d'Amazon) pour identifier la rentabilité et gérer l'analyse de chaque solution potentielle.

Rendez-vous visible

Il est essentiel d'obtenir une visibilité de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement. Cela inclut non seulement les domaines potentiels de modernisation, mais aussi les silos de données existants et le réseau étendu. Cette visibilité peut constituer la base de modèles complets de la chaîne d'approvisionnement.

Collectez des données

Les données historiques et en temps réel orientent les décisions prises par les applications d'intelligence artificielle. Commencez par collecter et stocker les données de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.

Automatisez

De nombreux avantages de l'intelligence artificielle ne sont réalisés qu'avec l'automatisation. Les algorithmes peuvent avoir besoin de procéder à des ajustements automatiques des stocks, du routage et des processus de fabrication.

Collaborez

L'obtention de données et d'une visibilité de tous les aspects de la chaîne d'approvisionnement nécessite une négociation et une intégration avec les clients, les fournisseurs et les autres parties prenantes. Réfléchissez à la manière dont toute amélioration de la chaîne d'approvisionnement peut bénéficier à l'ensemble des parties impliquées.