Comment l’IA élimine les goulets 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 ?

Les façons dont les goulets d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement peuvent apparaître

Un goulet d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement — un point où le flux de biens est obstrué — peut se produire pour plusieurs raisons.

1. Les augmentations imprévues de la demande

Les fluctuations de la demande des consommateurs peuvent causer des perturbations généralisées de la chaîne d’approvisionnement. Les fabricants, les fournisseurs et les distributeurs sont généralement mal préparés pour gérer une augmentation soudaine et massive des commandes, ce qui peut entraîner des retards importants.

2. Les pénuries de main-d’œuvre

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

3. Les fermetures d’usines ou de fabriques

Même une seule fermeture peut avoir un effet d’entraînement sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, car elle coupe le flux de biens. Les entreprises sans plans de contingence sont laissées à se débrouiller pour combler le vide. Dans l’intervalle, leurs produits restent inutilisés.

4. Les produits contrefaits

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

5. Les conflits géopolitiques

Lorsque les pays sont en guerre, leurs importations et exportations ne sont plus une priorité — et les routes commerciales adjacentes deviennent souvent dangereuses. Les conflits géopolitiques peuvent perturber les routines standard des organisations logistiques, entraînant des goulets d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement à long terme.

6. Les événements météorologiques extrêmes

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

L’importance de l’élimination des goulets 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 sur des produits bloqués dans un entrepôt. Les dommages subséquents à la réputation de la marque — les consommateurs n’apprécient pas les retards de livraison — peuvent entraîner des pertes financières à long terme.

Parfois, les entreprises ne ont pas la chance de déplacer leurs biens une fois que le problème de la chaîne d’approvisionnement est résolu. Les produits périssables — les fleurs, les produits cosmétiques, les produits laitiers, les plantes, les produits frais et la 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 ont montré que les goulets d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement ont causé une grande partie de l’inflation aux États-Unis de 2021 à 2022. En d’autres termes, tout le monde paie le prix de ces retards.

Comment l’utilisation de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement élimine les goulets d’étranglement

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

1. L’analyse prédictive

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent utiliser les données historiques et actuelles pour prédire les résultats futurs. Avec l’analyse prédictive, les entreprises logistiques peuvent prévoir quand et comment les goulets d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement se produiront pour les éviter mieux.

2. La 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 remplir les commandes à temps s’ils savent quand augmenter ou réduire la production.

3. Le contrôle de la qualité

L’IA peut distinguer les produits authentiques des produits contrefaits, empêchant ainsi les perturbations de la chaîne d’approvisionnement. Une équipe de recherche a développé un algorithme capable de les distinguer 98 % du temps en moyenne. Un contrôle de la qualité amélioré peut maintenir le flux des processus logistiques.

4. La coordination améliorée

La technologie IA peut augmenter la visibilité de la chaîne d’approvisionnement et fournir des connaissances basées sur les données, aidant ainsi les fournisseurs, les distributeurs et les fabricants à coordonner. De plus, les modèles de traitement du langage naturel peuvent les aider à communiquer indépendamment de leur langue ou de leurs barrières culturelles.

5. La livraison autonome

La livraison du dernier kilomètre représente 50 % des coûts logistiques, selon certaines estimations. Les volumes de commandes élevés, les conducteurs inefficaces et la complexité des itinéraires rendent cette étape très susceptible aux goulets d’étranglement. Les véhicules autonomes alimentés par l’IA sont une solution prometteuse — ils peuvent livrer des articles à des emplacements prédéfinis comme des casiers de colis pour rationaliser la livraison.

6. Les ajustements en temps réel

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

7. L’optimisation des itinéraires

Certaines des sources les plus courantes de goulets d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement sont inévitables — les entreprises logistiques ne peuvent pas contrôler le temps ou les conflits géopolitiques. Cependant, l’IA peut élaborer des plans de contingence spécifiques aux cas, proposant des solutions de rechange aux perturbations avant qu’elles ne deviennent un problème. Elle peut suggérer des itinéraires ou des fournisseurs alternatifs pour maintenir le flux de biens.

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

Depuis des années, de nombreuses entreprises logistiques ont prévu de numériser leurs processus d’une manière ou d’une autre. En fait, 23 % des administrateurs d’entrepôts prévoyaient d’adopter des technologies d’automatisation en 2019. Même si l’IA est encore une technologie émergente, elle correspond précisément à ce qu’ils cherchaient.

C’est l’une des rares technologies capables de gérer le volume considérable de données générées par le processus logistique. Elle peut agréger, traiter et analyser les informations provenant de centaines de sources sans être submergée.

La vitesse est un autre facteur qui distingue l’IA des technologies similaires — très peu d’alternatives peuvent traiter, analyser et produire à son rythme. Elle peut prendre en compte des millions de possibilités en quelques secondes et répondre aux interactions en temps réel.

L’avantage principal de l’IA par rapport aux autres technologies est sa capacité à automatiser les tâches et à agir de manière autonome. Elle peut fonctionner de manière indépendante 24 heures sur 24 et ne nécessite rarement l’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 logistiques qui utilisent l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement ont généré plus de revenus. De plus, 61 % ont déclaré avoir des coûts d’exploitation inférieurs.

Même si de nombreuses technologies peuvent automatiser des tâches, traiter rapidement les données ou fonctionner de manière autonome, très peu peuvent tout faire simultanément. C’est pourquoi l’IA est une solution si prometteuse pour les perturbations et les retards de la chaîne d’approvisionnement.

Exemples d’IA dans la chaîne d’approvisionnement

Les systèmes de surveillance et les scanneurs de codes à barres alimentés par l’IA peuvent empêcher les défauts de produits et les contrefaçons de progresser dans les canaux logistiques. Ils sont généralement placés sur ou à proximité des convoyeurs pour suivre l’inventaire.

Les entreprises logistiques peuvent intégrer l’IA avec d’autres technologies de la chaîne d’approvisionnement. Par exemple, elles peuvent utiliser un modèle d’apprentissage automatique pour alimenter des capteurs d’emballage IoT. Cela leur permet d’analyser les données de leurs produits pour suivre les livraisons.

L’IA administrative gère les tâches de gestion interne, de traitement de documents et de partage d’informations. Par exemple, elle peut traiter les factures, les commandes de livraison, les contrats de fournisseurs, les demandes d’offres et la planification du personnel.

L’une des utilisations émergentes de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement concerne les véhicules autonomes. Les camions et les drones de livraison autonomes peuvent utiliser l’apprentissage automatique pour réagir à leur environnement en temps réel. Même si les voitures autonomes ont encore quelques années de développement devant elles, des preuves de concept existent.

Le futur de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement

Puisque l’IA est encore relativement nouvelle, son taux de pénétration restera probablement faible pendant quelques années. Même si 73 % des entreprises logistiques se montrent optimistes quant aux technologies émergentes, 50 % prévoient de retarder la mise en œuvre jusqu’à ce que cela devienne moins risqué. Il semble que beaucoup attendront que les cas d’utilisation idéaux, les lacunes potentielles et les meilleures pratiques deviennent plus clairs.

Même si de nombreuses entreprises du secteur sont quelque peu réticentes à adopter l’IA, les indicateurs suggèrent qu’elles l’accepteront rapidement. Même si seulement 11 % des dirigeants logistiques estimaient que l’IA était critique en 2022, environ 38 % d’entre eux estimeront qu’elle est essentielle d’ici 2025. L’industrie pourrait connaître un changement important à mesure que davantage d’entreprises utilisent l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

L’IA pourrait éliminer définitivement les goulets 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 logistiques utilisent l’IA de manière stratégique, elles pourraient être en mesure d’éliminer la plupart, voire la totalité, de leurs goulets d’étranglement standard.