L’IA améliore la durabilité de la chaîne d’approvisionnement

L’intelligence artificielle (IA) offre de multiples pistes pour améliorer la durabilité de la chaîne d’approvisionnement. L'intégration de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement peut entraîner des opérations optimisées, une réduction des déchets, une meilleure prévision de la demande et des pratiques plus respectueuses de l'environnement.

Voici comment l’IA favorise la durabilité de la chaîne d’approvisionnement.

1. Prévision de la demande

Les méthodes de prévision traditionnelles peuvent conduire à une surproduction ou à une sous-production, qui ne sont pas viables à long terme. Cependant, l’IA peut prédire avec précision la demande en analysant de vastes ensembles de données provenant de diverses sources. Cela garantit aux entreprises produire uniquement les quantités nécessaires, minimisant les déchets et les excès.

2. Suivi et routage des fournisseurs

L’IA aide à sélectionner des fournisseurs durables en analysant leurs dossiers en matière de gouvernance environnementale et sociale. Les entreprises peuvent garantir la durabilité tout au long de la chaîne d'approvisionnement en choisissant les bons fournisseurs.

Au-delà de la simple sélection, l’IA surveille également activement les fournisseurs en temps réel. Cela garantit qu’ils adhèrent systématiquement aux normes de durabilité établies.

3. Gestion des ressources

Les systèmes intelligents identifient les inefficacités et les gaspillages dans la chaîne d’approvisionnement. En s'attaquant à ces inefficacités, les organisations peuvent réduire considérablement les déchets lors des phases de production, de stockage et de distribution. L'IA évalue l'utilisation des ressources dans les processus de production, recommandant des alternatives plus durables ou des moyens d'utiliser moins de ressources.

Au lieu de simplement réagir aux problèmes d’équipement, l’IA prédit les pannes potentielles de machines ou de véhicules en analysant les données de performances. Cette approche proactive garantit que l'entretien ou les remplacements ont lieu avant que les pannes ne surviennent, évitant ainsi des réparations d'urgence inutiles.

4. Avantages environnementaux

Le système peut examiner l'efficacité et les matériaux de l'emballage, suggérer des modifications de conception pour minimiser l'utilisation de matériaux ou promouvoir des alternatives biodégradables ou recyclables. L'IA facilite la gestion des retours de produits, des réparations, du recyclage et de la réutilisation des matériaux, contribuant ainsi à une économie circulaire plus durable.

L’IA joue un rôle crucial dans l’entreposage et la fabrication en surveillant les modèles de consommation d’énergie. Ce faisant, il fournit des informations précieuses pour une utilisation plus efficace de l’énergie ou même pour la transition vers des sources renouvelables. En utilisant des capteurs, l’IA permet de surveiller en temps réel divers processus de la chaîne d’approvisionnement. Cela aide les entreprises à remédier rapidement aux problèmes de gaspillage de ressources ou d’émissions élevées.

Les entreprises optimisent le routage en permettant aux systèmes d'IA de déterminer le les itinéraires de transport les plus efficaces, minimiser la consommation de carburant, réduire les coûts, diminuer les émissions nocives et promouvoir un environnement plus propre.

5. Sentiment des consommateurs

L'IA analyse les sentiments des consommateurs concernant la durabilité. Grâce à ces informations, les entreprises peuvent s’orienter vers des gammes de produits plus durables et adopter des pratiques respectueuses de l’environnement.

L'IA simule des scénarios potentiels de chaîne d'approvisionnement pour évaluer leurs résultats environnementaux et sociaux, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions durables. Des études ont montré les ventes peuvent augmenter jusqu'à 20% en raison de la responsabilité sociale des entreprises.

Les défis liés à l’utilisation de l’IA pour la durabilité de la chaîne d’approvisionnement

L’IA fera sans aucun doute partie intégrante de la quête de durabilité. Cependant, avec les technologies actuelles du secteur, les organisations doivent prendre en compte certains inconvénients avant de mettre en œuvre des systèmes intelligents. Comprendre ces défis leur permet de maximiser les avantages qu’ils tirent de l’IA.

1. Qualité et disponibilité des données

Les modèles d’IA dépendent fortement des données pour fonctionner efficacement. Si les entreprises ne fournissent pas de données claires, structurées et complètes, ces modèles peuvent produire des résultats inexacts, conduisant le système à faire des prédictions erronées.

2. Difficultés d'intégration

De nombreuses entreprises utilisent encore des systèmes de chaîne d’approvisionnement existants. Ces systèmes plus anciens posent souvent des défis lorsque les entreprises tentent d'intégrer des solutions d'IA modernes, rendant le processus complexe et gourmand en ressources. De plus, la mise en place de l’IA pour les opérations de la chaîne d’approvisionnement ne concerne pas seulement la technologie. Cela implique d’ajuster les stratégies, de redéfinir les rôles et de s’assurer que l’ensemble de l’organisation s’aligne sur la nouvelle approche.

Le coût est un autre facteur important à considérer, car la mise en œuvre de solutions d’IA dans la chaîne d’approvisionnement peut peser sur les budgets. Les entreprises sont confrontées à des dépenses liées à l'acquisition de technologies, à l'intégration de systèmes, à la formation des employés et à la maintenance continue du système.

3. Gestion du changement

Lorsque les entreprises introduisent l’IA dans leur chaîne d’approvisionnement, elles ajustent souvent des processus et des flux de travail de longue date. Les employés habitués aux méthodes traditionnelles pourraient résister à ces changements, ce qui rendrait la transition difficile.

L’IA souffre d’un déficit de compétences notable puisqu’il s’agit d’un domaine d’expertise relativement nouveau. Les entreprises ont souvent du mal à embaucher ou à retenir des personnes possédant les connaissances nécessaires pour gérer l’IA dans les opérations de la chaîne d’approvisionnement. De plus, les experts et coachs en IA augmentent le coût d’investissement lié à l’intégration de l’IA dans les processus de l’entreprise.

4. Dépendance excessive à l’égard de la technologie

Les systèmes intelligents peuvent donner aux organisations un faux sentiment de sécurité. Bien que l’IA soit très fiable et précise, un problème ou une erreur du système peut provoquer des perturbations importantes dans la chaîne d’approvisionnement sans une surveillance humaine appropriée. Cela est particulièrement vrai pour les situations où le jugement humain nuancé est nécessaire.

5. Biais et problèmes de sécurité

Les modèles d'IA peuvent parfois refléter des biais présents dans leurs données d'entraînement. Lorsque cela se produit, le système peut prendre des décisions qui ne correspondent pas aux normes éthiques ou sociétales d’une entreprise. Par exemple, une IA formée à l’efficacité et à la priorité aux faibles coûts peut commander des emballages non biodégradables ou recyclables, ce qui pose problème pour une entreprise qui se positionne comme une marque respectueuse de l’environnement.

Certains algorithmes d’IA fonctionnent comme des « boîtes noires », rendant opaques leurs processus de prise de décision. Ce manque de clarté peut amener les parties prenantes et les utilisateurs à se méfier de la technologie. L’intégration de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement augmente également le risque de cyberattaques. Des entités malveillantes pourraient cibler ces systèmes d’IA pour perturber les opérations ou accéder à des données confidentielles.

6. Évolutivité et problèmes réglementaires

À mesure qu’une entreprise se développe, sa solution d’IA doit évoluer avec elle. Toutefois, certaines plates-formes ne peuvent pas évoluer efficacement, ce qui entraîne des goulots d'étranglement opérationnels. L’évolution du paysage des systèmes intelligents s’accompagne également de réglementations changeantes. Les entreprises doivent rester informées de ces changements pour rester conformes, ce qui peut être exigeant.

Études de cas réels sur l'IA dans la durabilité de la chaîne d'approvisionnement

Plusieurs organisations se sont déjà essayées à l’IA, optimisant son utilisation dans la chaîne d’approvisionnement, avec pour la plupart des résultats favorables. Certaines entreprises signalent même que l'IA permet d'accélérer les délais d'exécution. jusqu'à 6.7 jours par rapport à leurs méthodes conventionnelles.

Stella McCartney et Google

Plusieurs acteurs de l’industrie de la mode ont collaboré avec Google, dont Stella McCartney. Ensemble, ils ont développé un outil qui exploite l'analyse des données et l'apprentissage automatique. Cet outil donne une vision claire d'un l'impact environnemental de la chaîne d'approvisionnement, aidant les marques de mode à sélectionner des matières premières et des techniques de production durables.

Starbucks

Starbucks a montré son engagement à s'approvisionner en café produit de manière durable. Il a adopté l’IA et la blockchain pour offrir aux consommateurs une fonctionnalité de traçabilité du grain à la tasse. Désormais, les consommateurs peuvent retracer l'origine de leur café, garantir des haricots provenant de sources durables et une compensation équitable pour les agriculteurs.

Unilever

Compte tenu de son utilisation intensive de l’huile de palme dans ses produits, Unilever utilise la surveillance par satellite, l’IA et les données de géolocalisation pour surveiller sa chaîne d’approvisionnement en huile de palme. L’objectif est de lutter contre la déforestation liée à la production d’huile de palme. Cette technologie offre alertes en temps réel sur les risques de déforestation, guidant l’entreprise vers des décisions durables.

Walmart

Walmart a mis en place un Système basé sur l'IA et la blockchain de retracer l'origine des produits alimentaires présents dans ses magasins. Au-delà de garantir la sécurité alimentaire, ce système permet à Walmart d'identifier les fournisseurs durables et de prioriser leurs activités.

Durabilité de la chaîne d’approvisionnement basée sur l’IA

L’IA a le potentiel de révolutionner les opérations de la chaîne d’approvisionnement, mais une connaissance approfondie et un examen attentif de ses défis sont essentiels. Une planification efficace, une formation continue et des évaluations périodiques peuvent contribuer à atténuer ces défis et garantir que l’intégration de l’IA en vaudra la peine.

Chacun de ces exemples concrets met l’accent sur le rôle de l’IA dans l’amélioration de la transparence, de la traçabilité et de la surveillance en temps réel de la chaîne d’approvisionnement. Avec une vision plus claire de leurs chaînes d’approvisionnement, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées qui privilégient la durabilité, minimisent l’impact environnemental et favorisent un approvisionnement éthique.