Dans toute chaîne d’approvisionnement, l’efficacité a toujours été de la plus haute importance. La pandémie n’a fait que souligner l’importance d’être pleinement optimisé et prêt à s’adapter aux augmentations soudaines de la demande ou aux changements du marché.  L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML)  ont été utilisés par les entreprises pour combler les lacunes opérationnelles et améliorer  l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement  . Cependant, l’adoption de cette technologie est au point mort l’année dernière, puisque seulement 12 % des professionnels de la chaîne d’approvisionnement déclarent que leur entreprise utilise  des solutions basées sur l’IA  dans leurs opérations.

Problèmes d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement

La lutte pour maintenir à jour les données non structurées en l’absence d’automatisation

L’une des principales causes de ce plateau est que  les équipes d’optimisation  de la chaîne d’approvisionnement  doivent passer au crible manuellement d’énormes quantités de données non structurées pour générer des informations sur lesquelles fonder les décisions commerciales.

D’un autre côté, les entreprises ne parviennent souvent pas à établir des systèmes leur permettant de collecter ces données via la reconnaissance d’objets, le marquage d’images et la reconnaissance de texte basés sur des logiciels. Même avec l’introduction de l’Internet des objets et des logiciels avancés de collecte de données, 62 pour cent des entreprises ont encore une visibilité limitée sur leur chaîne d’approvisionnement, et seulement 6 pour cent ont une visibilité complète.

Les forces du marché évoluent constamment en raison de l’évolution de la demande des clients

Maintenir la cohérence des opérations à mesure que les demandes des clients changent et évoluent constitue un défi important en matière de gestion logistique. Surface permet  aux responsables de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement   de prévoir en toute confiance des mesures opérationnelles vitales et de prendre des décisions stratégiques pour améliorer la rentabilité et l’efficacité.

Réaliser cela manuellement peut ne pas être facile. L’erreur humaine et la demande fluctuante des clients sont des exemples de variables dynamiques qui peuvent changer radicalement sur une courte période. L’IA peut contribuer à combler cet écart. Cependant, les systèmes d’IA conçus pour générer des informations fonctionnent souvent mieux lorsqu’ils sont construits sur des modèles bien définis avec des étiquettes et des règles cohérentes. Cela peut être un engagement difficile pour les entreprises disposant d’équipes dédiées à la gestion des données.

L’impact des logiciels intelligents sur les opérations de la chaîne d’approvisionnement

Les systèmes entièrement intégrés et automatisés offrent une vue complète de la chaîne d’approvisionnement. Il peut s’avérer difficile d’offrir aux clients des options pratiquement illimitées et de maintenir  l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement  . Cela est dû à la complexité des exigences de stockage et de livraison de chaque gamme de produits.

Des ensembles de données complets de vision par ordinateur aident les chefs d’entreprise à développer des aperçus holistiques de la chaîne d’approvisionnement et à identifier les modèles prêts à être optimisés. Amazon, en particulier, a réussi à réduire l’impact environnemental de l’emballage de ses produits en utilisant l’apprentissage automatique. Dans ce cas, des gestionnaires de chaîne d’approvisionnement intelligents et dotés de logiciels peuvent identifier les points communs dans un large éventail de catégories de produits et de méthodes de livraison.

Trouver un juste milieu entre les besoins de l’entreprise et ceux des clients

La pandémie a mis en évidence l’importance pour les entreprises d’identifier les besoins de leurs clients et de s’adapter rapidement. Alors que le COVID-19 a poussé les clients à acheter davantage de produits essentiels comme du papier toilette et du désinfectant pour les mains,  une optimisation de la chaîne d’approvisionnement  était nécessaire  pour garantir un stock adéquat et une livraison efficace. Les mêmes gestionnaires devraient ajuster les niveaux de stocks pour répondre à la baisse de la demande des clients dans un scénario différent. Lorsqu’elles sont correctement formées,  les solutions basées sur l’IA  peuvent combler ces lacunes d’informations en combinant des données provenant de plusieurs sources et bases de données pour créer un rapport de situation précis, qui peut ensuite être traduit en une stratégie de chaîne d’approvisionnement.

Comment utiliser l’IA et l’apprentissage automatique pour générer et analyser des données pertinentes ?

Rassemblez et organisez les types de données appropriés

L’évaluation des mesures appropriées peut contribuer à accroître la fiabilité de leurs informations. Cela signifie que les chefs d’entreprise doivent collecter les types appropriés de données sur la chaîne d’approvisionnement et garantir que la collecte de données est cohérente tout au long de la chaîne.

Bien que la collecte de données au sein de l’  optimisation de la chaîne d’approvisionnement   soit essentielle, il arrive parfois que les données nécessaires à la formation des modèles ne soient pas disponibles ou n’existent pas en interne. Dans ces cas, il peut être complété par des ensembles de données open source obtenus auprès d’un fournisseur tiers, ou des données synthétiques peuvent être générées.

Les entreprises qui utilisent des solutions basées sur l’IA pour collecter des données opérationnelles peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle et rationaliser leurs processus administratifs. Selon 79 % des dirigeants, les systèmes d’IA simplifient les flux de travail et les aident à maintenir des niveaux élevés d’efficacité dans l’ensemble de l’entreprise. L’adaptabilité est un atout essentiel dans un environnement commercial en constante évolution.

Utiliser des annotations précises pour la formation de modèles

Les systèmes s’appuient sur un étiquetage cohérent des données pour identifier et analyser les tendances lors de la formation et de la mise en œuvre de modèles d’IA dans les chaînes d’approvisionnement. Les chefs d’entreprise doivent utiliser des annotations de précision pour éliminer toute ambiguïté des données exceptionnellement subjective dans la chaîne d’approvisionnement.

L’annotation de précision permet  d’entraîner des modèles d’ intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML)  à l’aide d’une source unique de vérité pour réduire les biais. Même les géants technologiques mondiaux comme Microsoft et Google ont reconnu l’importance d’éliminer ce biais et ont récemment concentré leurs primes de bugs sur les défis spécifiques à l’IA. L’utilisation d’annotations vidéo et d’images précises dès le début du processus de formation du modèle permet  aux responsables de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement   d’anticiper ces défis et de les contrer avec des annotations impartiales et précises pour tous les articles de leur inventaire.

Les tendances du marché peuvent être prévues à l’aide d’analyses de données avancées

L’analyse prédictive s’est développée ces dernières années et continuera de se développer à l’avenir. Selon un rapport récent, 56 % des opérations de la chaîne d’approvisionnement qui n’utilisent pas actuellement l’analyse prédictive le feront d’ici 2025. Les changements inattendus du marché et l’évolution des environnements commerciaux peuvent entraîner des chaînes d’approvisionnement non optimisées. Les événements récents, comme la propagation de nouveaux variants du coronavirus, peuvent influencer le comportement des clients. Un logiciel intelligent aide les chefs d’entreprise à identifier et à répondre aux tendances changeantes. Cela contribue à réduire l’impact financier du gaspillage et des inefficacités opérationnelles sur la chaîne d’approvisionnement.

Pour que les dirigeants d’entreprise profitent pleinement des avantages de l’analyse prédictive, ils doivent disposer d’une base solide basée sur les données pour prendre ces décisions basées sur l’IA. Lorsque les types de données appropriés sont étiquetés, organisés et introduits dans des logiciels intelligents, les chefs d’entreprise peuvent prédire la demande des clients, anticiper les défis de la chaîne d’approvisionnement et répondre efficacement aux tendances du marché.

Conclusion

L’IA et l’apprentissage automatique finiront par trouver leur place dans tous les aspects des chaînes d’approvisionnement numériques. Cependant, les chefs d’entreprise doivent établir les bases de données appropriées pour que ces technologies soient aussi efficaces que possible.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont les entreprises peuvent utiliser l’IA et l’apprentissage automatique pour optimiser pleinement leurs chaînes d’approvisionnement, contactez l’  équipe ONPASSIVE  pour plus d’informations.