Comment l’IA est utilisée dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement

L’IA transforme la gestion de la chaîne d’approvisionnement avec une plus grande efficacité, une meilleure visibilité et une optimisation. Il existe plusieurs moyens pour les organisations de la chaîne d’approvisionnement de mettre en œuvre l’IA pour bénéficier de ces avantages, des simulations intelligentes à la qualité contrôlée automatisée. L’adoption de l’IA sera essentielle pour faire évoluer la chaîne d’approvisionnement et s’adapter aux défis actuels de la chaîne d’approvisionnement.

1. Optimisation avec des simulations d’IA

L’IA est excellente pour analyser les données pour prédire les résultats. Les entreprises de la chaîne d’approvisionnement peuvent utiliser cette capacité pour optimiser leurs opérations grâce à des simulations d’IA. L’IA peut évaluer une configuration d’opérations spécifique et identifier les goulets d’étranglement et les problèmes potentiels.

Dans une simulation, il y a beaucoup plus de flexibilité pour les entreprises de la chaîne d’approvisionnement pour optimiser leurs opérations sans causer de retards dans le processus. Google (GOOGL ) a lancé un outil numérique basé sur l’IA en 2021, qui était conçu pour aider les entreprises de la chaîne d’approvisionnement à économiser de l’argent grâce à l’optimisation. Ce type d’outils peut être extrêmement efficace pour n’importe quel maillon de la chaîne d’approvisionnement.

Par exemple, un gestionnaire d’entrepôt pourrait créer un jumeau numérique de tout son entrepôt. Il pourrait ensuite utiliser une simulation logistique d’IA sur ce jumeau numérique pour expérimenter différentes stratégies d’optimisation. De cette façon, il est en mesure de trouver la stratégie logistique optimale pour l’entrepôt sans perturber les opérations réelles.

2. Gestion automatisée des stocks

Les entrepôts sont des maillons essentiels de la chaîne d’approvisionnement. Si un entrepôt fonctionne de manière inefficace ou gère les stocks de manière inefficace, cela peut causer des effets d’onde graves dans toute la chaîne d’approvisionnement. L’IA peut aider les entrepôts à automatiser la gestion de leurs stocks, ce qui permet d’économiser du temps et de l’argent.

Par exemple, les unités pourraient être équipées de balises IoT qui suivent l’état de chaque article. Si les articles à l’intérieur de chaque unité sont périssables, la balise IoT suivra les dates d’expiration. Les balises IoT peuvent envoyer des données comme celles-ci à un hub d’IA qui gère toutes ces données d’inventaire. L’IA peut alors alerter les gestionnaires d’entrepôt lorsque les unités d’inventaire approchent de la date d’expiration ou lorsque les niveaux d’inventaire dépassent ou sont inférieurs à un certain seuil.

3. Cybersécurité de la chaîne d’approvisionnement

La cybersécurité n’a jamais été plus importante pour les organisations de la chaîne d’approvisionnement. En fait, en 2022, le ransomware en tant que service a émergé comme un nouveau marché clandestin où les hackers peuvent acheter du ransomware pour lancer des attaques rapides contre les entreprises. Les grandes entreprises ne sont pas les seules à être touchées, car un incident en 2022 a touché jusqu’à 2000 petites et moyennes entreprises.

La gestion de la chaîne d’approvisionnement nécessite une cybersécurité efficace et agile pour rester en tête de ces menaces à chaque étape de la chaîne. L’IA est un outil très efficace pour accomplir cela en raison de ses capacités de reconnaissance de modèles.

Par exemple, un entrepôt pourrait utiliser l’IA pour surveiller en permanence l’activité de connexion sur ses serveurs. Si l’IA détecte des tentatives de connexion suspectes ou non autorisées, elle peut alerter le personnel de sécurité et même bloquer le compte suspect.

4. Prévision de la demande avec l’IA

L’IA a beaucoup à offrir aux fabricants et aux détaillants. Ces entreprises peuvent utiliser les outils d’analyse de données de l’IA pour obtenir une idée précise de ce que la demande et l’offre seront dans les trimestres futurs. Les algorithmes d’IA peuvent analyser de nombreux ensembles de données, tels que les données de ventes et les tendances des consommateurs, pour prédire combien d’un produit particulier sera en demande.

La prévision précise de la demande permet à chaque maillon de la chaîne d’approvisionnement de réduire la pression globale sur l’offre. Si les fabricants savent exactement combien de matière première ils auront besoin, ils n’ont pas besoin de surcharger les fournisseurs de matières premières en commandant trop.

Il en va de même pour les détaillants qui soumettent leurs commandes aux fabricants. En fin de compte, cela pourrait aider à réduire les déchets dans la chaîne d’approvisionnement.

5. Réduction des déchets et des erreurs

L’IA peut être un outil extrêmement précieux pour réduire les déchets de matériaux et améliorer le contrôle de la qualité dans la chaîne d’approvisionnement. Cela est principalement dû aux capacités incroyables de l’apprentissage automatique, qui permettent des choses comme la vision par ordinateur pour apprendre à automatiser des processus autrement compliqués. Les entreprises de la chaîne d’approvisionnement peuvent combiner l’IA et l’IoT pour une réduction rapide et précise des déchets et des erreurs.

Par exemple, une entreprise de fabrication pourrait vouloir automatiser le contrôle de la qualité de ses boîtes en carton. Une caméra alimentée par l’IA pourrait être utilisée pour scanner les boîtes lorsqu’elles passent sur la ligne d’assemblage, détectant rapidement les imperfections sans créer de goulet d’étranglement.

De même, les appareils IoT pourraient être utilisés pour collecter des données sur la quantité de matière première utilisée dans le processus de fabrication. Les algorithmes d’analyse de données de l’IA pourraient utiliser ces données pour identifier où les matériaux sont les plus utilisés et où les matériaux sont gaspillés le plus.

Ces informations permettent aux entreprises d’utiliser leurs matières premières de manière plus efficace et de réduire la pression globale sur la chaîne d’approvisionnement.

6. Suivi de la durabilité de la chaîne d’approvisionnement

La durabilité est devenue une priorité majeure dans la chaîne d’approvisionnement ces dernières années. D’une part, cela est bénéfique pour l’environnement et pour les personnes qui travaillent dans et soutiennent la chaîne d’approvisionnement.

En outre, les initiatives de durabilité se concentrent souvent sur la réduction des déchets, ce qui est un aspect important de la réduction de la pression sur la chaîne d’approvisionnement, en particulier pour les fournisseurs de matières premières. L’IA peut aider les entreprises à suivre la durabilité de leurs chaînes d’approvisionnement, en augmentant la visibilité.

Un excellent exemple est l’optimisation des itinéraires à l’aide d’algorithmes logistiques d’IA. Les entreprises peuvent réduire l’empreinte carbone de leurs chaînes d’approvisionnement en identifiant les itinéraires de transport les plus efficaces à utiliser, que ce soit sur terre ou sur mer.

En outre, l’IA et les appareils IoT peuvent même aider les entreprises à surveiller la durabilité de leurs partenaires et fournisseurs. Les algorithmes d’IA peuvent suivre l’origine de tous les composants d’un produit fini dans la chaîne d’approvisionnement. Cela augmenterait la visibilité et permettrait aux entreprises d’améliorer la conscience des points faibles potentiels en matière de durabilité.

Par exemple, un fournisseur pourrait utiliser des teintures nocives dans son processus de fabrication. Si une entreprise est en mesure de rester informée de cela grâce à l’IA, elle peut choisir un fournisseur plus durable à la place.

Construire une chaîne d’approvisionnement plus intelligente avec l’IA

L’IA sera instrumentale pour innover les processus de la chaîne d’approvisionnement et construire une chaîne d’approvisionnement plus efficace, plus durable à l’avenir. Les entreprises de chaque maillon de la chaîne d’approvisionnement peuvent mettre en œuvre l’IA pour automatiser les processus, améliorer leurs opérations, renforcer leur sécurité et faire un meilleur usage des matières premières. Avec la bonne technologie à portée de main, n’importe quelle entreprise de la chaîne d’approvisionnement peut évoluer pour répondre aux défis d’aujourd’hui.