La gestion de la chaîne d’approvisionnement  est un fouillis complexe d’activités dans lequel même un léger manque de visibilité ou de synchronisation peut entraîner des pertes et des coûts massifs. Cependant, grâce aux progrès récents de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique , nous pouvons désormais utiliser les données historiques et en temps réel de la chaîne d’approvisionnement pour découvrir des modèles qui peuvent nous aider à comprendre quels facteurs influencent les différents composants du réseau de la chaîne d’approvisionnement.

Ces informations aident les entreprises à acquérir un avantage concurrentiel, à rationaliser les processus, à réduire les coûts et à améliorer les revenus, et à utiliser des recommandations pour améliorer l’expérience client. Selon Gartner, d’ici 2023, au moins la moitié de toutes les organisations mondiales emploieront des technologies transformatrices liées à l’IA, telles que le gain machine dans les  opérations de la chaîne d’approvisionnement.

L’impact de l’apprentissage automatique sur la gestion de la chaîne d’approvisionnement

Gestion des stocks

Garder en stock les marchandises appropriées pour répondre à la demande future du marché a toujours été difficile pour les producteurs. Les fabricants peuvent utiliser l’analyse de la chaîne d’ approvisionnement Big Data pour examiner de nombreux types de données, telles que la demande de vente passée, les performances des canaux, les retours de produits, les données sur les points de vente et les données sur les promotions, afin d’obtenir des informations sur : 

• Quel est le meilleur inventaire à conserver pour répondre à la demande tout en maintenant des niveaux de stock bas ?
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• Comment minimiser les ruptures de stock ?
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• Que peut-on faire pour atténuer l’impact des rappels de produits ?
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• Comment faciliter les ventes croisées et booster la performance des actions à rotation lente
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Lorsqu’il est alimenté par les données les plus récentes sur l’offre et la demande, l’apprentissage automatique peut aider une entreprise à améliorer ses tentatives pour résoudre le problème de surstockage ou de sous-stockage.

Maintenance prédictive et préventive​​​ 

Les perturbations de la chaîne d’approvisionnement peuvent être causées par divers facteurs, notamment des pannes d’équipement et des dysfonctionnements de machines. Des temps d’arrêt inattendus et longs peuvent entraîner des problèmes de rupture de stock et des pertes de revenus.

Pour éviter ces scénarios, les entreprises remplacent le modèle de service de réparation et de réparation réactif et coûteux par des approches de maintenance proactives : maintenance prédictive et préventive.

Cela implique des données analytiques avancées  provenant de pièces et de capteurs intelligents utilisant l’apprentissage automatique  pour prévoir le moment où une machine ou une pièce tombera en panne et choisir le meilleur moment pour les réparations et les remplacements.

Cela permet aux entreprises d’éliminer les stocks excédentaires, d’atténuer les dépenses et les perturbations associées aux temps d’arrêt imprévus et, par conséquent, d’améliorer la satisfaction des clients et la fidélité à la marque.

En outre, l’apprentissage automatique  peut aider à déterminer les moyens de prolonger la durée de vie des actifs existants, à identifier les principales causes de défaillance et à prendre des mesures préventives.

Logistique

Dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement ,  la logistique du dernier kilomètre est sujette à des inefficacités opérationnelles et représente jusqu’à 28 % des coûts totaux de livraison.

Voici quelques-uns des problèmes les plus courants dans ce domaine :

• Ne pas pouvoir trouver d’aire de stationnement pour les gros camions de livraison à proximité du domicile du client et devoir transporter le colis à pied jusqu’au domicile du client
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• Les clients ne sont pas chez eux pour signer les choses, ce qui entraîne un retard de livraison.
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• Lors de cette dernière étape du transport, le colis a été endommagé.
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Dans la plupart des cas, il est assez difficile pour les entreprises de déterminer exactement ce qui se passe au cours du dernier kilomètre. Cette phase finale est parfois appelée la « boîte noire » de la chaîne d’approvisionnement.

Une entreprise brassicole mondiale a récemment collaboré avec le MIT Megacity Logistics Lab pour utiliser les données et l’apprentissage automatique  pour gérer les opérations logistiques du dernier kilomètre et augmenter l’efficacité opérationnelle. Dans ce cas, les technologies d’apprentissage automatique  ont évalué les plans d’itinéraire historiques et les enregistrements de livraison pour découvrir les difficultés de livraison spécifiques aux clients pour des milliers de clients dans le monde entier. Les clients dont les difficultés de livraison ont provoqué les interruptions les plus importantes des opérations logistiques du dernier kilomètre de l’entreprise ont été identifiés. La société a ensuite restructuré ses services de distribution pour un groupe spécifique de consommateurs.

Planification de la production

Les défis liés à la génération de plans de production peuvent être simplifiés grâce à l’apprentissage automatique . Par exemple, les entreprises de biens de consommation et d’aliments et de boissons utilisent l’apprentissage automatique  pour analyser les données de prévisions météorologiques (données de température et d’ensoleillement) afin de mieux prévoir la demande pour des catégories de produits spécifiques et gérer la production et les stocks.

Gestion des relations fournisseurs

L’amélioration de la résilience de la chaîne d’approvisionnement nécessite des stratégies robustes de gestion de la relation avec les fournisseurs. Les entreprises peuvent utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique  pour évaluer les données des fournisseurs et obtenir des informations sur la conformité des fournisseurs, leurs modèles de performances et les menaces potentielles. En prévoyant et en reconnaissant les nouveaux risques liés aux fournisseurs, les experts en chaîne d’approvisionnement et en achats peuvent améliorer leur processus de sélection des fournisseurs et réduire les interruptions de la chaîne d’approvisionnement.

Conclusion

Veuillez contacter l’un des membres de notre équipe ONPASSIVE  si vous souhaitez en savoir plus sur les applications d’apprentissage automatique dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement.