Sriram Nagaswamy, Vice-Président Exécutif chez FourKites – Série d’entretiens

FourKites est reconnu pour son rôle dans la transformation de la chaîne d’approvisionnement basée sur l’IA et est le développeur de la Tour de Contrôle Intelligente ™, 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 de chaînes d’approvisionnement et intègre des agents numériques alimentés par l’IA pour supporter l’automatisation, améliorer la collaboration et stimuler les résultats opérationnels pour toutes les parties prenantes. Contrairement aux tours de contrôle traditionnelles, la solution de FourKites est conçue pour supporter l’exécution en temps réel et la réalisation intelligente à la fois sur le côté de l’approvisionnement et sur le côté client.

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

Le changement de cap de FourKites vers les tours de contrôle et une nouvelle main-d’œuvre numérique reflète une évolution plus large dans l’espace de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique. Simplement dit, la visibilité et les connaissances ne suffisent plus. Avec l’évolution rapide de l’IA et une vision pour aller au-delà de la simple livraison de données, les fournisseurs donnent la priorité à l’automatisation intelligente et aux solutions qui peuvent non seulement rationaliser les opérations mais également tenir les promesses de l’IA prenant des mesures automatisées sur les connaissances que la visibilité et les données en temps réel fournissent.

Le passage à notre tour de contrôle intelligente et à une main-d’œuvre numérique aide nos clients à atteindre leurs objectifs stratégiques de manière qui n’était pas possible auparavant. Maintenant, l’IA peut transformer la gestion de la chaîne d’approvisionnement de la traçabilité réactive à l’orchestration proactive que nous nous sommes efforcés d’atteindre il y a des années, permettant des flux de travail plus autonomes et intelligents.

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

J’ai commencé ma carrière d’ingénieur il y a plus de 20 ans à Chicago. Depuis, j’ai cultivé une passion pour tous les aspects de la technologie, depuis le traitement du signal, la compression vidéo et la vision par ordinateur, jusqu’à l’apprentissage automatique et la livraison SaaS.

Le développement rapide de l’IA a renforcé cette passion, et le désir d’être à la pointe de son développement et de son adoption dans la chaîne d’approvisionnement rend ce moment très excitant pour travailler dans l’industrie.

Cette expérience initiale, ainsi que des arrêts chez Logitech, Samsung et d’autres, m’ont mené à mon rôle actuel chez FourKites, où je suis responsable de la livraison de produits, de la science des données et de l’autonomisation de mon équipe avec des opportunités de croissance et des plateformes pour présenter des travaux innovants dans la chaîne d’approvisionnement.

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

<p Notre mission a toujours été de résoudre les défis de la chaîne d'approvisionnement tout en adoptant rapidement les innovations technologiques. Alors que nous regardons vers l'avant, ce qui m'excite le plus, c'est que l'IA sera utilisée de manières que nous n'avions pas imaginées, aidant les clients à collecter, traiter et agir de nouvelles manières.

Imaginez que, au lieu d’exiger des entrées 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 que le LLM sera capable d’identifier et d’extraire les mêmes informations de qualité.

Prenez le Port de New Jersey et le Terminal à conteneurs du Port de Newark, par exemple. Ils ont des caméras vidéo qui sont allumées 24 heures sur 24 et se rafraîchissent toutes les 30 secondes. Si nous commençons à capturer ces cadres, nous pouvons savoir exactement quels camions sont entrés et sortis en regardant simplement les plaques d’immatriculation ou les numéros de conteneur. La plupart des ports ont ces caméras disponibles 24 heures sur 24, donc la démocratisation des données et les moyens plus naturels de collecter des données seront les fruits les plus bas qui peuvent révolutionner l’expédition et le suivi.

Quels sont les indicateurs de performance ou les indicateurs de succès les plus importants pour vous lors de l’évaluation de l’impact de la plateforme sur les clients ?

Les indicateurs de performance les plus importants pour évaluer l’impact de la plateforme sur les clients incluent la capacité d’automatisation des flux de travail, la réduction des tâches manuelles et les améliorations spécifiques de l’efficacité opérationnelle. Nous examinons comment nous pouvons 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 montrent une capacité tangible à délivrer de la valeur pour les clients en transformant des processus de chaîne d’approvisionnement complexes.

Comment FourKites utilise-t-il l’IA et l’apprentissage automatique pour offrir un avantage concurrentiel sur le marché de la technologie de la chaîne d’approvisionnement ?

Nous utilisons l’IA et l’apprentissage automatique pour faire des progrès significatifs vers l’élimination des silos de données actuels, 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.

Dans ce but, nous utilisons l’IA pour évaluer l’impact des événements perturbateurs, diagnostiquer les problèmes de suivi, obtenir des conseils de produit et plus encore. Nos nouveaux travailleurs numériques alimentés par l’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 24 heures sur 24.

Qu’est-ce qui différencie la solution de FourKites des autres sur le marché, en particulier en termes de capacités d’IA et d’intégrations ?

Nous nous distinguons en nous concentrant sur l’exécution des flux de travail de bout en bout, en convertissant des modèles d’IA génériques en experts du domaine de la chaîne d’approvisionnement, et en maintenant un engagement en faveur de l’apprentissage continu et de l’adoption rapide de la technologie. En intégrant des données de réseau en temps réel, des jumeaux numériques des opérations de chaîne d’approvisionnement des clients et une main-d’œuvre numérique alimentée par l’IA, nous offrons la solution la plus complète et la plus intelligente de l’industrie.

Pouvez-vous partager des informations sur le processus de développement derrière les fonctionnalités principales de FourKite, notamment 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 est caractérisé par une expérimentation rapide, un apprentissage et une approche collaborative. Nous utilisons une équipe de R&D dédiée que nous appelons l’AI Guild, axée sur l’exploration des dernières technologies, la conduite de tests et de validations internes et le partage d’informations de manière à avancer aussi vite que l’IA peut se développer.

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

Comment les progrès de l’informatique en nuage et de la numérisation ont-ils influencé la façon dont les organisations abordent la visibilité et l’automatisation de leur chaîne d’approvisionnement ?

Les progrès de l’informatique en nuage et de la numérisation ont profondément influencé la visibilité et l’automatisation de la chaîne d’approvisionnement en réduisant considérablement les coûts de formation de l’IA, en supprimant les silos opérationnels et en permettant des systèmes plus complexes et plus intelligents à grande échelle. Ces changements technologiques ont créé un besoin d’apprentissage continu et d’adaptation, permettant aux organisations de développer des solutions de chaîne d’approvisionnement plus autonomes et intelligentes avec des coûts d’infrastructure réduits et une flexibilité opérationnelle accrue.

Comment la Tour de Contrôle Intelligente répond-elle aux limitations clés des systèmes de chaîne d’approvisionnement hérités, tels que leur dépendance à la traitement par lots et le manque d’intégration en temps réel, pour permettre des actions autonomes et améliorer l’efficacité opérationnelle ?

Il n’y a aucun doute que les systèmes hérités ont créé des obstacles importants pour les entreprises qui espèrent atteindre des opérations plus intensives en données et fournir plus de valeur en exploitant l’IA agente et l’automatisation intelligente.

Malgré une innovation significative, nous avons constaté que les systèmes hérités luttent toujours lorsqu’il s’agit de données en temps réel, car beaucoup sont conçus pour le traitement par lots avec des bases de données relationnelles. Lorsque FourKites a ouvert le marché de la visibilité de la chaîne d’approvisionnement en temps réel, notre hypothèse était que les systèmes de planification et d’exécution d’entreprise consommeraient les informations que nous fournissons et les opérationnaleraient, mais cela ne s’est jamais produit et nos clients ont été laissés pour opérationnaliser leurs propres données.

Maintenant, notre solution de Tour de Contrôle Intelligente inverse le scénario des systèmes hérités. Au lieu de compter sur les systèmes d’entreprise pour consommer les données et les opérationnaliser, les entreprises peuvent plutôt exploiter des plateformes alimentées par l’IA comme FourKites pour consommer les données à partir des systèmes hérités et les intégrer dans des flux de travail où les travailleurs numériques et humains ont le contexte dont ils ont besoin.

Quels cas d’utilisation ou points de douleur spécifiques des clients ont été priorisés dans le développement de la Tour de Contrôle Intelligente ™, et comment ses packages alimentés par l’IA, tels que Supplier Connect AI et Yard Connect AI, créent-ils une valeur mesurable pour les parties prenantes de la chaîne d’approvisionnement ?

Dans le développement de la Tour de Contrôle Intelligente, nous nous sommes efforcés de réaliser la vision que nous avions depuis le premier jour chez FourKites : rendre les chaînes d’approvisionnement plus efficaces et plus résilientes en abordant des défis critiques, tels que l’évaluation et l’atténuation des perturbations, l’automatisation des tâches routinières, la réduction du traitement manuel des documents, l’amélioration de la collaboration avec les fournisseurs et plus encore.

Nous abordons ces défis en offrant des packages sur mesure qui exploitent l’IA pour améliorer les opérations dans les domaines les plus courants. Par exemple, nous automatisons les activités de suivi et de traçage pour augmenter la capacité de traitement des expéditions de 40 % et réduire les pénalités OTIF de jusqu’à 30 %. Nous aidons également les expéditeurs à automatiser complètement leur collaboration avec les fournisseurs, améliorant ainsi l’efficacité dans le processus d’approvisionnement.

Merci pour cette grande interview. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter FourKites.