Comment l’IA élimine les goulots d’étranglement courants de la chaîne d’approvisionnement

Les goulets d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement peuvent être financièrement dévastateurs pour les fabricants, les fournisseurs et les distributeurs. L’intelligence artificielle est l’une des solutions émergentes les plus prometteuses. L’utilisation de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement pourrait-elle éliminer les perturbations et les retards ?

Façons dont les goulots d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement peuvent apparaître

Un goulot d’étranglement dans la chaîne d’approvisionnement – ​​un point où le flux des marchandises est obstrué – peut survenir pour plusieurs raisons.

1. Augmentations inattendues de la demande

Les changements dans la demande des consommateurs peuvent entraîner des perturbations généralisées de la chaîne d’approvisionnement. Les fabricants, les fournisseurs et les distributeurs ne sont généralement pas préparés à faire face à une augmentation soudaine et massive des commandes, ce qui peut entraîner de longs retards.

2. Pénuries de main-d'œuvre

Les entreprises ne peuvent déplacer des marchandises que si elles ont quelqu'un pour les distribuer. Les pénuries généralisées de main-d’œuvre affectent tous les aspects du secteur de la chaîne d’approvisionnement, ce qui rend difficile pour les entreprises de logistique de maintenir le bon déroulement des choses.

3. Fermetures d’installations ou d’usines

Même une seule fermeture peut avoir un effet d’entraînement sur l’ensemble d’une chaîne d’approvisionnement, car elle interrompt le flux des marchandises. Les entreprises qui ne disposent pas de plans d’urgence doivent se démener pour combler le vide. En attendant, leurs produits prennent la poussière.

4. Produits contrefaits

La fraude logistique est un problème mondial majeur. Selon certaines des dernières données publiques, plus de 509 milliards de dollars de produits contrefaits ont été commercialisés à l’échelle internationale en 2016. Lorsqu’ils entrent illégalement dans la chaîne d’approvisionnement, ils peuvent perturber et perturber le flux des marchandises.

5. Conflits géopolitiques

Lorsque les pays se battent, leurs importations et exportations cessent d’être une priorité – et les routes commerciales à proximité deviennent souvent dangereuses. Les conflits géopolitiques peuvent perturber les routines habituelles des organisations logistiques, provoquant des goulots d'étranglement à long terme dans la chaîne d'approvisionnement.

6. Événements météorologiques extrêmes

Aucun endroit sur la planète n’est à l’abri des phénomènes météorologiques extrêmes. Les inondations, les blizzards, les tremblements de terre et les tornades peuvent empêcher les bateaux, les avions et les camions de livraison de se déplacer. Étant donné que les conséquences peuvent durer des jours ou des semaines, de longues perturbations de la chaîne d’approvisionnement sont pratiquement inévitables.

L’importance d’éliminer les goulots d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement

Les goulets d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement peuvent avoir un impact négatif sur les revenus. Après tout, les marques ne peuvent pas gagner d’argent avec des produits bloqués dans un entrepôt. Les dommages ultérieurs à la réputation de la marque (les consommateurs n'aiment pas les retards de livraison) peuvent entraîner des pertes financières à long terme.

Parfois, les entreprises n’ont pas la possibilité d’acheminer leurs marchandises une fois le problème de la chaîne d’approvisionnement résolu. Les produits périssables – fleurs, cosmétiques, produits laitiers, plantes, produits et viande – peuvent être rapidement endommagés ou détruits.

Même les personnes non impliquées dans le processus logistique subissent des impacts financiers négatifs. En fait, des recherches montrent des goulots d’étranglement dans la chaîne d’approvisionnement a causé une grande partie de l’inflation aux États-Unis de 2021 à 2022. Autrement dit, tout le monde paie le prix de ces retards.

Comment l'utilisation de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement rationalise les goulots d'étranglement

Les entreprises qui exploitent l’IA dans la chaîne d’approvisionnement peuvent accélérer leurs processus logistiques, obtenir des informations basées sur les données et identifier les perturbateurs potentiels avant qu’ils ne deviennent un problème.

1. Analyses prédictives

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent exploiter les données historiques et actuelles pour prédire les résultats futurs. Grâce à l'analyse prédictive, les entreprises de logistique peuvent déterminer quand et comment les goulots d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement se produiront afin de mieux les éviter.

2. Prévision de la demande

Un modèle d'apprentissage automatique peut suivre le comportement des consommateurs, les tendances du marché et la géopolitique pour prévoir quand la demande augmentera ou diminuera. Les fabricants, les fournisseurs et les distributeurs auront plus de facilité à honorer les commandes à temps s’ils savent quand accélérer ou ralentir.

3. Contrôle de qualité

L’IA peut faire la distinction entre les produits authentiques et les produits contrefaits, évitant ainsi toute perturbation de la chaîne d’approvisionnement. Une équipe de recherche a développé un algorithme capable de les distinguer 98% du temps en moyenne. Un contrôle qualité amélioré peut assurer le bon déroulement des processus logistiques.

4. Coordination améliorée

La technologie de l'IA peut accroître la visibilité de la chaîne d'approvisionnement et fournir des informations basées sur les données, aidant ainsi les fournisseurs, les distributeurs et les fabricants à se coordonner. De plus, les modèles de traitement du langage naturel peuvent les aider à communiquer quelles que soient leurs barrières linguistiques ou culturelles.

5. Livraison autonome

Livraison du dernier kilomètre représente 50% des dépenses logistiques, selon certaines estimations. Des volumes de commandes élevés, des chauffeurs inefficaces et la complexité des itinéraires le rendent incroyablement sujet aux goulots d'étranglement. Les véhicules autonomes alimentés par l'IA sont une solution prometteuse : ils peuvent livrer des articles à des endroits prédéfinis comme des casiers à colis pour rationaliser la livraison.

6. Ajustements en temps réel

L’utilisation de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement permet aux entreprises de logistique de réagir en temps réel aux changements du marché et de la demande. De plus, cela leur permet d’agir de manière proactive lorsque des signes de retards ou de perturbations apparaissent.

7. Optimisation des itinéraires 

Certaines des sources les plus courantes de goulots d'étranglement dans la chaîne d'approvisionnement sont inévitables : les entreprises de logistique ne peuvent pas contrôler les conflits météorologiques ou géopolitiques. Cependant, AI peut élaborer des plans d’urgence spécifiques à chaque cas, fournissant des solutions aux perturbations avant qu’elles ne deviennent un problème. Il peut suggérer des itinéraires ou des fournisseurs alternatifs pour que tout se passe bien.

Pourquoi l’IA est-elle si importante pour résoudre les problèmes de la chaîne d’approvisionnement ?

Depuis des années, de nombreuses organisations logistiques envisagent de se numériser d’une manière ou d’une autre. En fait, 23% des administrateurs d'entrepôt avaient l'intention d'adopter des technologies d'automatisation en 2019. Bien que l'IA soit encore une technologie émergente, elle correspond précisément à ce qu'ils recherchaient.

C'est l'une des rares technologies capables de gérer le volume considérable de données générées par le processus logistique. Il peut regrouper, traiter et analyser des informations provenant de centaines de sources sans se laisser submerger.

La vitesse est un autre élément qui distingue l’IA des technologies similaires : très peu d’alternatives peuvent traiter, analyser et produire à la même vitesse. Il peut envisager des millions de possibilités en quelques secondes et répondre aux interactions en temps réel.

Le principal avantage de l’IA par rapport aux autres technologies réside dans sa capacité à automatiser les tâches et à agir de manière autonome. Il peut travailler de manière autonome 24 heures sur 24 et nécessite rarement une intervention humaine, ce qui est idéal en cas de pénurie de main-d’œuvre.

Cette technologie est également rentable. Selon une étude, 63% des entreprises de logistique l'utilisation de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement a généré plus de revenus. De plus, 61 % ont déclaré avoir des dépenses opérationnelles inférieures. 

Si de nombreuses technologies permettent d’automatiser des tâches, de traiter des données rapidement ou de fonctionner de manière autonome, très peu d’entre elles peuvent tout faire simultanément. C'est pourquoi l'IA est une solution si prometteuse face aux perturbations et aux retards dans la chaîne d'approvisionnement.

Exemples d'IA dans la chaîne d'approvisionnement 

Les systèmes de surveillance basés sur l'IA et les lecteurs de codes-barres peuvent empêcher les défauts de produits et les contrefaçons de passer par les canaux logistiques. En règle générale, ils sont placés sur ou à proximité des tapis roulants pour suivre les stocks.

Les entreprises de logistique peuvent intégrer l’IA à d’autres technologies de chaîne d’approvisionnement. Par exemple, ils peuvent utiliser un modèle d’apprentissage automatique pour alimenter les capteurs d’emballage de l’Internet des objets (IoT). De cette façon, ils peuvent analyser les données de leurs produits pour suivre les expéditions.

L’IA administrative gère les tâches internes de tenue des dossiers, de gestion, de traitement des documents et de partage d’informations. Par exemple, il peut traiter les factures, commander des expéditions, renouveler les contrats des fournisseurs, envoyer des demandes d'offres et planifier les travailleurs.

Une utilisation émergente de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement concerne les véhicules autonomes. Les camions de livraison et les drones autonomes peuvent utiliser l’apprentissage automatique pour réagir à leur environnement en temps réel. Même s’il reste encore quelques années de développement aux voitures autonomes, des preuves de concept existent.

L'avenir de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement 

L’IA étant encore relativement nouvelle, son taux de pénétration restera probablement faible pendant quelques années. Alors que 73% des entreprises de logistique se sentent optimistes quant aux technologies émergentes, 50 % prévoient de reporter leur mise en œuvre jusqu'à ce qu'elle devienne moins risquée. Il semble que beaucoup attendront que les cas d’utilisation idéaux, les lacunes potentielles et les meilleures pratiques deviennent plus clairs.

Même si de nombreux acteurs du secteur hésitent quelque peu à adopter l’IA, les indicateurs suggèrent qu’ils l’accepteront rapidement. Bien que seulement 11% des cadres logistiques estimaient que l'IA était essentielle en 2022, on estime que 38 % d'entre eux penseront qu'elle sera essentielle d'ici 2025. Le secteur pourrait connaître un changement substantiel à mesure que de plus en plus d'entreprises utilisent l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

L’IA pourrait éliminer définitivement les goulots d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement

À mesure que le taux de pénétration de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement augmente, le potentiel de transformation de cette technologie deviendra évident. Si les entreprises de logistique l’utilisent de manière stratégique, elles pourront peut-être éliminer la plupart, sinon la totalité, de leurs goulots d’étranglement habituels.