7 utilisations de l’IA en Supply Chain
L'intelligence artificielle (IA) joue un rôle fondamental dans la transformation de la logistique d'une entreprise grâce à plusieurs facteurs clés :
1 - Prédiction de la demande :
Une des premières utilisation de l'IA est apparue au sein des APS (Advanced Planning Systems) Cette technologie permet d'analyser des données historiques de ventes, des des données héxogènes, des tendances du marché et d'autres données pertinentes pour prédire la demande future des produits. Par exemple, une entreprise de vêtements peut utiliser l'IA pour analyser les tendances saisonnières et prévoir les articles les plus populaires chaque saison. Cela aide les entreprises à ajuster leur production et leur gestion des stocks de manière plus précise, évitant ainsi les excédents ou les pénuries de stock. La capacité à prédire la demande avec plus de précision permet également une meilleure planification de la production et une réduction des délais de livraison des commandes.
2 - Optimisation des processus
L'IA peut analyser de grands volumes de données en temps réel et prendre des décisions basées sur des algorithmes avancés. Cela permet d'optimiser les processus de la chaîne d'approvisionnement, tels que la planification de la demande, la gestion des stocks, la planification des itinéraires de transport et la gestion des entrepôts. Par exemple, Amazon utilise des systèmes d'IA pour optimiser le placement des articles dans ses entrepôts, ce qui réduit les temps de traitement des commandes et améliore l'efficacité globale. En utilisant l'IA, il est possible d'identifier des modèles, des tendances et des corrélations dans les données, ce qui conduit à une plus grande efficacité opérationnelle et à des économies de coûts.
3 - Optimisation du transport
L'IA peut aider à optimiser les itinéraires de transport en tenant compte de facteurs tels que la distance, le trafic, les restrictions légales et les préférences des clients. Par exemple, des entreprises comme DHL utilisent des algorithmes de routage avancés pour minimiser les temps de transport et réduire les coûts. En utilisant des algorithmes d'IA, il est possible de trouver les routes les plus efficaces et de réduire les coûts de transport, en minimisant les temps de livraison et en améliorant la satisfaction des clients. L'optimisation du transport est cruciale pour maintenir une chaîne d'approvisionnement fluide et réactive.
4 - Gestion intelligente des stocks
Cette technologie peut analyser des données en temps réel sur les niveaux de stock, les taux de rotation et la demande anticipée, et utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour optimiser la gestion des stocks. Par exemple, Danone utilise l'IA pour suivre et ajuster automatiquement les niveaux de stock dans ses magasins, assurant ainsi que les produits sont toujours disponibles pour les clients. Cela aide à éviter les excédents de stock, à réduire les coûts de stockage et à minimiser les pertes dues aux produits obsolètes ou périmés. Une gestion intelligente des stocks est essentielle pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité opérationnelle.
5- Maintenance prédictive
L'IA peut surveiller l'état des actifs de la chaîne d'approvisionnement, tels que les machines et les équipements, et prédire les pannes ou les besoins de maintenance avant qu'ils ne surviennent. Par exemple, les compagnies aériennes utilisent l'IA pour surveiller les moteurs d'avion et prédire les pannes avant qu'elles ne se produisent, ce qui permet de planifier la maintenance de manière proactive et d'éviter les retards coûteux. Cela permet une planification proactive des activités de maintenance, évitant ainsi des interruptions non planifiées dans la chaîne d'approvisionnement et réduisant les coûts associés aux pannes et aux réparations d'urgence.
6 - L'IA pour la gestion des commandes
Chez WIMO, l'IA et le machine learning sont utilisés pour la gestion prédictive des commandes. En se basant sur des historiques de données, l'IA permet de prédire les retards de commandes en utilisant des systèmes de scoring pour les fournisseurs et les transporteurs. Ces systèmes prennent en compte la complexité des circuits logistiques par lesquels passent les commandes. En identifiant à l'avance les risques potentiels de retard, les entreprises peuvent prendre des mesures proactives pour les atténuer, garantissant ainsi une livraison plus fiable, une satisfaction client accrue et une amélioration de ses marges.
7 - L'IA pour le service client et la gestion des demandes entrantes
En fin de chaîne, l'IA améliore également le service client en automatisant et en optimisant la gestion des demandes entrantes. Les chatbots alimentés par l'IA peuvent gérer les requêtes des clients 24/7, fournir des réponses instantanées et résoudre les problèmes courants sans intervention humaine. Rare sont désormais les entreprises de commerce électronique utilisent des chatbots pour aider les clients avec le suivi des commandes, les retours de produits et les questions fréquentes. En outre, les systèmes d'IA peuvent analyser les demandes des clients pour identifier les tendances et les domaines nécessitant une amélioration, permettant aux entreprises de mieux répondre aux attentes des clients et d'améliorer leur satisfaction.
Julien Hennequart.
La solution de tracabilité des commandes de bout en bout
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