Quelles sont les applications de l'intelligence artificielle dans la supply chain ?

L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) est un moyen pour les professionnels de la chaîne d'approvisionnement de résoudre des problèmes critiques et d'améliorer les opérations mondiales.

Les outils améliorés par l'IA sont largement utilisés dans l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement pour accroître l'efficacité et réduire l'impact des pénuries mondiales de main-d'œuvre. et découvrez des moyens meilleurs et plus sûrs de déplacer les marchandises

Pourquoi les entreprises devraient-elles utiliser l'intelligence artificielle

Les applications de l'intelligence artificielle peuvent être trouvées tout au long de la chaîne d'approvisionnement, de l'atelier de fabrication à la livraison des produits ? Les compagnies maritimes utilisent des appareils IoT pour collecter et analyser des données sur les marchandises transportées et suivre l'état mécanique et la localisation constante des véhicules coûteux et des véhicules de transport associés.

Les détaillants en contact direct avec les clients utilisent l'intelligence artificielle pour mieux comprendre leurs données démographiques clés afin de mieux prédire les comportements futurs. La liste est longue : tant qu’il y aura des marchandises à transporter d’un point A à un point B, l’IA sera probablement utilisée pour améliorer, optimiser et analyser les opérations de la chaîne d’approvisionnement.

Dans la chaîne d'approvisionnement, les avantages de l'intelligence artificielle ne sont pas aussi évidents que d'autres avantages. Par exemple, il peut être avantageux d'utiliser les données de la chaîne d'approvisionnement pour déterminer l'impact de l'analyse prédictive, mais certaines entreprises signalent un lien direct entre l'évolution des revenus et l'utilisation de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement.

Tâches courantes de la chaîne d'approvisionnement qui peuvent être automatisées

L'automatisation par l'IA des tâches de la chaîne d'approvisionnement peut réduire le temps et les dépenses consacrés aux tâches manuelles traditionnelles. Les tâches de la chaîne d'approvisionnement qui peuvent être automatisées pour les entreprises comprennent :

• Robots d'entrepôt : les entreprises peuvent utiliser des systèmes automatisés et des logiciels spécialisés pour déplacer des matériaux et effectuer d'autres tâches.
• Internet des objets : l'automatisation peut également fournir l'Internet des objets, qui sont des outils physiques dotés de capteurs, d'une puissance de traitement et de logiciels qui se connectent à d'autres appareils ou à d'autres réseaux de communication et envoient ou reçoivent des données.
• Intelligence artificielle/apprentissage automatique : l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent aider à automatiser l'apprentissage de la chaîne d'approvisionnement et à prédire l'activité des utilisateurs.
• Analyse prédictive : l'analyse prédictive aide à l'automatisation de la chaîne d'approvisionnement grâce à l'exploration de données, à la modélisation prédictive et à l'apprentissage automatique, en analysant les faits passés et actuels pour prédire ce qui pourrait arriver dans le futur.
• Digital Process Automation (DPA) : DPA automatise plusieurs tâches de la chaîne d'approvisionnement à travers les applications.
• Reconnaissance optique de caractères (OCR) : l'OCR est une forme de reconnaissance de texte qui aide les chaînes d'approvisionnement.
• Automatisation de la saisie des données : la saisie des données peut prendre du temps, mais grâce à l'automatisation, les entreprises de la chaîne d'approvisionnement peuvent obtenir les informations dont elles ont besoin sans aucune tâche manuelle.

L'automatisation avec l'intelligence artificielle change les règles du jeu et est devenue une nécessité pour toute industrie de la chaîne d'approvisionnement afin de suivre le développement rapide

Avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement

Le développement de l'intelligence artificielle augmente dans les entreprises, propice au développement et à la planification des entreprises. L’intelligence artificielle est utilisée pour découvrir et identifier les risques dans l’infrastructure d’une entreprise.

Vous trouverez ci-dessous d'autres avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement :

• Productivité accrue : les technologies d'IA comme l'automatisation font gagner du temps aux entreprises, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches de niveau supérieur au lieu de les accomplir via des tâches d'automatisation.
• Visibilité continue : si l'entreprise en a besoin, les outils d'IA peuvent fonctionner sans interruption ni temps d'arrêt.
• Utilisé par les experts et les débutants : l'intelligence artificielle peut améliorer les capacités des employés qui ne sont pas experts dans les outils technologiques d'entreprise.
• Prise de décision plus facile : l'intelligence artificielle facilite le processus de prise de décision, améliore la vitesse de prise de décision et prend des décisions plus intelligentes.

Les défis liés à l'utilisation de l'IA dans les chaînes d'approvisionnement

Bien que l'IA présente de nombreux avantages, aucune technologie n'est parfaite. L’intelligence artificielle évolue et change chaque jour, ce qui signifie que la technologie deviendra obsolète ou ne parviendra pas à répondre aux besoins des entreprises.

Les chaînes d'approvisionnement peuvent être confrontées aux défis suivants en matière d'IA :

• Difficulté d'évolutivité : l'IA nécessite de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement, donc l'IA/Machine Learning : peut créer des algorithmes, des modèles prédictifs et des informations analytiques.
• Manque de confiance dans l'IA : avec les développements récents de l'IA, les entreprises peuvent hésiter à l'intégrer dans leurs chaînes d'approvisionnement. Les ordinateurs n’ont pas non plus les mêmes capacités que les humains, ce qui rend la conversion difficile.
• Limitations de la technologie de l'IA : Bien que l'IA soit un outil positif, il s'agit d'un nouvel outil qui n'est pas encore entièrement développé. Les entreprises voudront peut-être automatiser des tâches qui ne peuvent pas ou prendront plus de temps que le temps déductible.
• Coût élevé : bien que la technologie de l'IA puisse permettre d'économiser du temps et de l'argent, le coût initial peut être élevé pour de nombreuses chaînes d'approvisionnement. Les processus d’intégration et opérationnels peuvent également coûter plus cher que prévu par une entreprise.

Les machines IA peuvent être complexes, surtout lorsqu'elles doivent être remplacées ou mises à jour. Cependant, avec la bonne solution d’IA, les chaînes d’approvisionnement peuvent bénéficier des outils d’IA.

5 exemples d'applications de l'intelligence artificielle chez les responsables de la chaîne d'approvisionnement

(1) La prévision de la demande améliore la gestion de l'offre et de la demande dans les entrepôts

Grâce aux algorithmes et à la modélisation basée sur les contraintes, l'apprentissage automatique joue un rôle dans l'identification des modèles et les facteurs d'influence dans les données de la chaîne d'approvisionnement a joué un rôle important. La modélisation basée sur les contraintes est une méthode mathématique qui détermine le résultat de chaque décision en fonction de contraintes de plage minimale et maximale. Cette modélisation riche en données permet aux gestionnaires d'entrepôt de prendre des décisions plus intelligentes concernant la gestion des stocks

Ce type d'analyse prédictive Big Data change la façon dont les gestionnaires d'entrepôt gèrent les stocks en fournissant des informations approfondies qui seraient autrement impossibles. Résolu grâce à des processus pilotés par l'homme et à une auto-détermination sans fin. -améliorer les boucles de prédiction.

C3AI exploite la technologie de l'intelligence artificielle pour prendre en charge sa plateforme d'optimisation des stocks, capable de fournir aux gestionnaires d'entrepôt des données en temps réel sur le niveau des stocks, y compris des informations sur les pièces et les produits finis. Avec l'avènement de l'ère du machine learning, la plateforme génère des recommandations d'inventaire basées sur les données des ordres de production, des bons de commande et des livraisons des fournisseurs

(2) L'intelligence artificielle optimise l'efficacité des routages et la logistique de livraison

Presque tout peut être fait en un seul Dans un monde où les commandes sont commandées en ligne et livrées sous forme de données, les entreprises qui ne contrôlent pas étroitement leur logistique risquent de prendre du retard. Les clients d’aujourd’hui ont des attentes plus élevées en matière de livraisons rapides et précises, et lorsqu’une entreprise ne parvient pas à répondre aux attentes de ses clients, ils sont plus que disposés à se tourner vers d’autres

McKinsey & Company rapporte qu’environ 40 % des personnes essayant la livraison de courses pour la première fois. prévoyez d’utiliser ces services indéfiniment. Les clients des principaux marchés comme New York et Chicago disposent de dizaines d'options

Plateformes d'optimisation d'itinéraire basées sur l'IA et outils GPS comme ORION, utilisés par le leader de la logistique UPS. Ces outils sont capables de créer l'itinéraire le plus efficace parmi toutes les possibilités, une tâche qui ne peut être accomplie par les méthodes traditionnelles qui ne peuvent pas analyser adéquatement les innombrables possibilités d'itinéraire

(3) L'intelligence artificielle d'apprentissage automatique améliore la santé et la sécurité des transports.

Grâce aux données des appareils IoT et à d'autres informations, les véhicules de la chaîne d'approvisionnement des transports peuvent fournir des informations précieuses sur l'état et la longévité des équipements coûteux nécessaires au transport des marchandises. L'apprentissage automatique peut formuler des recommandations de maintenance et des prévisions de pannes basées sur des données passées et en temps réel, permettant ainsi aux entreprises de retirer des véhicules de la chaîne d'approvisionnement avant que des problèmes de performances n'entraînent une cascade de retards.

Uptake, basé à Chicago, utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour analyser les données. , pour prédire les pannes mécaniques de divers véhicules et conteneurs, notamment les camions, les voitures, les wagons, les moissonneuses-batteuses et les avions. L'entreprise utilise les données des appareils IoT, les informations GPS et les données extraites directement des enregistrements de performances des véhicules pour effectuer des prédictions, ce qui peut réduire considérablement les temps d'arrêt.

(4)Les connaissances de l'IA améliorent l'efficacité et la rentabilité du processus de chargement

La gestion de la chaîne d'approvisionnement comprend de nombreuses analyses détaillées, notamment la manière dont les marchandises sont chargées et déchargées des conteneurs. Déterminer le moyen le plus rapide et le plus efficace d'acheminer les marchandises vers des camions, des navires et des avions est à la fois un art et une science.

Des entreprises comme Zebra Technologies utilisent une combinaison de matériel, de logiciels et d'analyses de données pour offrir une visibilité en temps réel sur le processus de chargement. Ces informations peuvent être utilisées pour optimiser l’espace intérieur des remorques et réduire la quantité « d’air » transportée. Zebra peut également aider les entreprises à concevoir des protocoles de traitement plus rapides, moins risqués et plus efficaces pour gérer les colis.

(5) Les responsables de la chaîne d'approvisionnement utilisent l'intelligence artificielle pour découvrir des moyens de réduire les coûts et d'augmenter les revenus

Expédier des marchandises partout dans le monde coûte cher, et cela ne fait que devenir de plus en plus cher. Par exemple, le coût du transport maritime de marchandises a augmenté de 12 % en 2020, un niveau jamais vu il y a cinq ans, selon Bloomberg.

Des entreprises comme EchoGlobalLogistics utilisent l'IA pour négocier de meilleurs prix d'expédition et d'achat, gérer les contrats des transporteurs et identifier les changements dans la chaîne d'approvisionnement qui conduisent à de meilleurs profits. Les utilisateurs ont accès à une base de données centralisée qui prend en compte pratiquement tous les aspects de la chaîne d'approvisionnement pour fournir des recommandations de prise de décision financière.

L'innovation en matière d'IA dans les chaînes d'approvisionnement ouvre la voie à un avenir où l'on pourra éventuellement s'attendre à voir des véhicules autonomes alimentés par l'IA utilisés tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Les données que ces plateformes exploitent et analysent aujourd’hui continueront d’améliorer les coûts et l’efficacité dans des chaînes d’approvisionnement mondiales de plus en plus complexes.

Comment mettre en œuvre l'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement

Dans la chaîne d'approvisionnement, l'application de l'intelligence artificielle améliore les niveaux d'efficacité, de visibilité et d'optimisation. L’application de la technologie de l’intelligence artificielle aux pratiques commerciales réelles peut apporter de nombreux avantages aux entreprises. L'intelligence artificielle est devenue un élément important du développement des entreprises de la chaîne d'approvisionnement et peut aider à résoudre les problèmes de la chaîne d'approvisionnement.

Essayez la simulation de l'intelligence artificielle

L'un des avantages de l'intelligence artificielle est sa capacité à prédire les résultats des actions. Les chaînes d’approvisionnement peuvent tester cette capacité pour améliorer l’efficacité opérationnelle grâce à des simulations d’intelligence artificielle.

En utilisant la simulation, les entreprises de la chaîne d'approvisionnement peuvent exploiter de manière plus flexible des scénarios réels pour optimiser leurs opérations. Les outils de simulation d'IA sont efficaces pour de nombreux aspects de la chaîne d'approvisionnement

Avec la simulation d'IA, les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent créer une réplique numérique exacte de l'entrepôt dans lequel ils travaillent. La logistique de l’IA peut ensuite être simulée sur la réplique numérique pour tester différentes stratégies d’optimisation.

Décidez de ce qui doit être automatisé

Si la chaîne d'approvisionnement fonctionne de manière inefficace, cela peut entraîner de graves problèmes tout au long de la chaîne d'approvisionnement. L'intelligence artificielle peut aider à automatiser différentes parties de l'entrepôt grâce à la gestion des stocks, permettant ainsi d'économiser du temps et de l'argent si elle est utilisée correctement.

IoT Tag est un outil qui peut être utilisé pour suivre l'état de différents éléments. Il communique avec un centre d'intelligence artificielle qui gère les mises à jour de toutes les données d'inventaire. De cette façon, l'IA peut alerter les entreprises de la chaîne d'approvisionnement de tout problème

Découvrez les avantages de l'IA en matière de cybersécurité

La cybersécurité est un élément essentiel dans le traitement des données et est désormais cruciale pour toute entreprise de chaîne d'approvisionnement importante. Les cyberattaques sont courantes et les cybercriminels utilisent différentes stratégies pour voler des données et des informations sensibles. L’utilisation de l’intelligence artificielle peut contribuer à protéger l’infrastructure des entreprises de la chaîne d’approvisionnement.

L'intelligence artificielle est un outil très efficace qui nous aide à anticiper les changements ou les risques. L'IA dans la chaîne d'approvisionnement peut identifier les modèles les plus courants et prédire quand des changements sont susceptibles de se produire

Les entreprises de la chaîne d'approvisionnement peuvent tirer parti de l'IA pour surveiller l'activité de connexion, le trafic et tout processus anormal sur leurs serveurs. L'intelligence artificielle peut rapidement rappeler aux entreprises ces changements

(1) Analyse de l'offre et de la demande par l'intelligence artificielle

Grâce à l'analyse des données de l'intelligence artificielle, la chaîne d'approvisionnement peut comprendre la situation de l'offre et de la demande au cours des prochains trimestres. Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent être utilisés pour analyser les données et prédire la demande du marché et les types de produits.

La prévision de la demande peut réduire la pression de l'offre dans différents maillons de la chaîne d'approvisionnement. Une fois que les entreprises de la chaîne d'approvisionnement connaissent la quantité de produits requise, elles sont en mesure de prendre de meilleures décisions concernant les quantités d'achat

(2) Réduire le risque d'erreurs pour l'entreprise

Grâce à la puissance de l'apprentissage automatique, le système peut apprendre à permettre différents processus, tels que la vision de l'infrastructure, pour apprendre à automatiser en fonction des besoins de votre entreprise de chaîne d'approvisionnement.

En plus de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, les appareils IoT peuvent collecter des données sur la quantité de matériau utilisée. Les algorithmes d’analyse des données de l’IA peuvent identifier où les matériaux sont utilisés et quels matériaux sont gaspillés.

Résumé : L'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement

L'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement fera partie de l'innovation de meilleurs processus de chaîne d'approvisionnement, créant ainsi des chaînes d'approvisionnement plus efficaces à l'avenir. Chaque maillon de la chaîne d’approvisionnement peut mettre en œuvre l’IA pour automatiser les tâches, améliorer les opérations et renforcer les pratiques de cybersécurité.

Avec l'aide des outils d'intelligence artificielle, les entreprises de la chaîne d'approvisionnement peuvent se développer, apporter des changements positifs à l'entreprise et faire face aux nouveaux défis de la chaîne d'approvisionnement.

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