Sriram Nagaswamy, vice-président exécutif de FourKites – Série d'entretiens

FourKites FourKites est reconnu pour son rôle dans la transformation de la chaîne d'approvisionnement par l'IA et a développé l'Intelligent Control Tower™, qui fonctionne sur ce qui est décrit comme le plus grand réseau de visibilité en temps réel au monde. La plateforme permet la création de jumeaux numériques complets des chaînes d'approvisionnement et intègre des agents numériques pilotés par l'IA pour soutenir l'automatisation, améliorer la collaboration et générer des résultats opérationnels pour toutes les parties prenantes. Contrairement aux tours de contrôle traditionnelles, la solution de FourKites est conçue pour prendre en charge l'exécution en temps réel et la gestion intelligente des commandes, tant côté approvisionnement qu'en contact direct avec les clients.

Qu'est-ce qui a inspiré le récent changement chez FourKites de la visibilité aux tours de contrôle, et comment avez-vous identifié l'écart sur le marché ou que c'était le bon moment pour poursuivre ces nouveaux objectifs ?

Le passage de FourKites aux tours de contrôle et à une nouvelle main-d'œuvre numérique reflète une évolution plus profonde de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique. En bref, la visibilité et les informations ne suffisent plus. Avec l'évolution rapide de l'IA et la volonté d'aller au-delà de la simple transmission de données, les fournisseurs privilégient l'automatisation intelligente et les solutions capables non seulement de rationaliser les opérations, mais aussi de tenir la promesse de l'IA d'agir automatiquement sur les informations fournies par les données et la visibilité en temps réel.

Le passage à notre tour de contrôle intelligente et à une main-d'œuvre numérique permet à nos clients d'atteindre leurs objectifs stratégiques d'une manière inédite. Aujourd'hui, l'IA peut transformer la gestion de la chaîne d'approvisionnement, passant d'un suivi réactif à l'orchestration proactive que nous avions définie il y a des années, permettant des flux de travail plus autonomes et plus intelligents.

Pouvez-vous nous en dire plus sur votre parcours dans la technologie et l’IA et comment cela vous a conduit à votre rôle actuel chez FourKites ?

J'ai débuté ma carrière d'ingénieur il y a plus de 20 ans à Chicago. Depuis, je me passionne pour tous les aspects de la technologie, du traitement du signal à la compression vidéo, en passant par la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique et la distribution SaaS.

Le développement rapide de l’IA a renforcé cette passion, et le désir d’être à l’avant-garde de son développement et de son adoption dans la chaîne d’approvisionnement en a fait une période très passionnante pour travailler dans l’industrie.

Cette première expérience, ainsi que des passages chez Logitech, Samsung et d'autres, m'ont conduit à mon poste actuel chez FourKites, où je suis responsable de la livraison des produits, de la science des données et de l'autonomisation de mon équipe avec des opportunités de croissance et des plateformes pour présenter un travail innovant dans la chaîne d'approvisionnement.

En tant que leader d’opinion en matière de technologie de la chaîne d’approvisionnement, comment voyez-vous l’IA remodeler le paysage dans les prochaines années ?

Notre mission a toujours été de résoudre les défis de la chaîne d'approvisionnement tout en adoptant rapidement les innovations technologiques. À l'avenir, ce qui m'enthousiasme le plus, c'est que l'IA sera utilisée de manières inimaginables, aidant les clients à collecter, traiter et agir de manière innovante.

Imaginez qu’au lieu de nécessiter des saisies manuelles pour des informations de base, les utilisateurs de tous types pourront simplement parler à une application ou prendre une photo de ce qu’ils voient et le LLM sera capable d’identifier et d’extraire la même qualité d’informations.

Prenons l'exemple du port du New Jersey et du terminal à conteneurs du port de Newark. Ils sont équipés de caméras vidéo fonctionnant 24h/7 et 30j/24, actualisées toutes les 7 secondes. Si nous commençons à capturer ces images, nous pouvons savoir exactement quels camions sont entrés et sortis, simplement en regardant les plaques d'immatriculation ou les numéros de conteneurs. La plupart des ports disposent de ces caméras XNUMXh/XNUMX et XNUMXj/XNUMX. La démocratisation des données et des méthodes plus naturelles de collecte de données seront donc les solutions les plus faciles à mettre en œuvre pour révolutionner le transport et le suivi.

Quelles mesures ou indicateurs de réussite sont les plus importants pour vous lorsque vous évaluez l’impact de la plateforme sur les clients ?

Les indicateurs les plus importants pour évaluer l'impact client de la plateforme comprennent la capacité d'automatisation des flux de travail, la réduction des tâches manuelles et des améliorations spécifiques de l'efficacité opérationnelle. Nous étudions comment réduire les pénalités OTIF, diminuer les coûts d'intégration, améliorer la capacité de traitement des expéditions et permettre une gestion plus autonome et intelligente de la chaîne d'approvisionnement. Ces indicateurs démontrent une capacité tangible à créer de la valeur pour les clients en transformant les processus complexes de la chaîne d'approvisionnement.

Comment FourKites exploite-t-il l'IA et l'apprentissage automatique pour offrir un avantage concurrentiel sur le marché des technologies de la chaîne d'approvisionnement ?

Nous exploitons l'IA et l'apprentissage automatique pour réaliser des progrès significatifs vers l'élimination des silos de données omniprésents d'aujourd'hui, ouvrant la voie à une méthode plus efficace de surveillance, d'analyse et d'action sur les données de la chaîne d'approvisionnement en temps réel.

À cette fin, nous utilisons l'IA pour évaluer l'impact des événements perturbateurs, diagnostiquer les problèmes de suivi, obtenir des conseils sur les produits, et bien plus encore. Nos nouveaux agents numériques, dotés d'IA, automatisent les flux de travail courants, éliminant 80 % des tâches routinières et augmentant la capacité de traitement des expéditions de 40 %, tout en travaillant XNUMX h/XNUMX.

Qu'est-ce qui différencie la solution de FourKite des autres solutions du secteur, notamment en termes de capacités et d'intégrations d'IA ?

Nous nous différencions en nous concentrant sur l'exécution complète des flux de travail, en convertissant des modèles d'IA génériques en experts de la chaîne d'approvisionnement et en nous engageant à l'apprentissage continu et à l'adoption rapide des technologies. En intégrant des données réseau en temps réel, des jumeaux numériques des opérations de la chaîne d'approvisionnement de nos clients et une main-d'œuvre numérique optimisée par l'IA, nous offrons la solution la plus complète et la plus intelligente du secteur.

Pouvez-vous partager un aperçu du processus de développement derrière les fonctionnalités principales de FourKite, y compris ses données de chaîne d'approvisionnement en temps réel, ses jumeaux numériques et sa main-d'œuvre numérique ?

Le processus de développement des fonctionnalités principales de FourKites se caractérise par une expérimentation rapide, un apprentissage et une approche collaborative. Nous faisons appel à une équipe R&D dédiée, l'AI Guild, qui explore les dernières technologies, effectue des tests et des validations en interne, et partage des connaissances au rythme du développement de l'IA.

En décomposant les tâches complexes en actions plus petites et gérables et en évaluant et en intégrant en permanence de nouveaux modèles d’IA, nous garantissons que nos solutions restent à la pointe de la technologie et adaptables.

Comment les progrès du cloud computing et de la numérisation ont-ils influencé la manière dont les organisations abordent la visibilité et l’automatisation de leur chaîne d’approvisionnement ?

Les avancées du cloud computing et de la numérisation ont profondément influencé la visibilité et l'automatisation de la chaîne d'approvisionnement en réduisant considérablement les coûts de formation à l'IA, en supprimant les silos opérationnels et en permettant la mise en place de systèmes plus complexes et intelligents à grande échelle. Ces évolutions technologiques ont créé un besoin d'apprentissage et d'adaptation continus, permettant aux organisations de développer des solutions de chaîne d'approvisionnement plus autonomes et plus intelligentes, avec des coûts d'infrastructure considérablement réduits et une flexibilité opérationnelle accrue.

Comment la tour de contrôle intelligente répond-elle aux principales limites des systèmes de chaîne d'approvisionnement existants, tels que leur dépendance au traitement par lots et leur manque d'intégration en temps réel, pour permettre des actions autonomes et améliorer l'efficacité opérationnelle ?

Il ne fait aucun doute que les systèmes hérités ont créé des obstacles importants pour les entreprises qui espèrent réaliser des opérations plus gourmandes en données et offrir une plus grande valeur en tirant parti de l’IA agentique et de l’automatisation intelligente.

Malgré des innovations significatives, nous avons constaté que les systèmes existants peinent encore à gérer les données en temps réel, car nombre d'entre eux sont conçus pour le traitement par lots avec des bases de données relationnelles. Lorsque FourKites a été le pionnier du marché de la visibilité de la chaîne d'approvisionnement en temps réel, nous pensions que les systèmes de planification et d'exécution d'entreprise exploiteraient les informations que nous fournissions et les exploiteraient. Or, cela n'a jamais été le cas et nos clients ont dû exploiter leurs données eux-mêmes.

Désormais, notre solution Intelligent Control Tower révolutionne les systèmes existants. Plutôt que de s'appuyer sur les systèmes d'entreprise pour exploiter les données et les exploiter, les entreprises peuvent s'appuyer sur des plateformes d'IA comme FourKites pour exploiter les données des systèmes existants et les intégrer à des flux de travail où les collaborateurs, qu'ils soient humains ou numériques, disposent du contexte nécessaire.

Quels cas d'utilisation spécifiques ou points sensibles des clients ont été priorisés dans le développement de l'Intelligent Control Tower™, et comment ses packages basés sur l'IA, comme Supplier Connect AI et Yard Connect AI, créent-ils une valeur mesurable pour les parties prenantes de la chaîne d'approvisionnement ?

En développant la tour de contrôle intelligente, nous avons cherché à concrétiser la vision que nous avions depuis le premier jour chez FourKites : rendre les chaînes d'approvisionnement plus efficaces et résilientes en relevant des défis critiques, tels que l'évaluation et l'atténuation des perturbations, l'automatisation des tâches de routine, la réduction du traitement manuel des documents, l'amélioration de la collaboration avec les fournisseurs, et bien plus encore.

Nous relevons ces défis en proposant des solutions sur mesure qui exploitent l'IA pour améliorer les opérations dans les domaines les plus courants. Par exemple, nous automatisons les activités courantes de suivi et de traçabilité afin d'augmenter la capacité de traitement des expéditions de 40 % et de réduire jusqu'à 30 % les pénalités OTIF. Nous aidons également les expéditeurs à automatiser entièrement leur collaboration avec les fournisseurs, améliorant ainsi l'efficacité du processus d'approvisionnement.

Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter FourKites.