D’après un rapport de Gartner, le déploiement de l’IA a triplé ces dernières années – passant de 25 % en 2018 à 37 % en 2019. L’intelligence artificielle (IA) apparaît comme l’un des principaux jalons pour une meilleure planification résiliente de la chaîne logistique.

 

L’IA ET SES OUTILS

L’intelligence artificielle comporte un grand nombre de sous-domaines : Réseaux neuronaux, calcul évolutif, vision, robotique, etc. Mais le sous-domaine qui nous intéresse essentiellement est celui de l’apprentissage automatique.

Le MIT définit le Machine Learning comme un  » sous-domaine de l’intelligence artificielle, qui est largement défini comme la capacité d’une machine à calquer l’intelligence humaine  »

Les systèmes développés ont la capacité d’apprendre automatiquement et de s’améliorer à partir de l’expérience sans être explicitement programmés. Le ML se concentre sur le développement de programmes informatiques qui peuvent accéder aux données et les utiliser pour apprendre par eux-mêmes.

AU SERVICE D’UNE PLANIFICATION RÉSILIENTE

Dans ce monde en quête permanente d’innovation, rentrer dans la course à la technologie et l’intelligence artificielle est primordiale pour bâtir une planification résiliente. Le développement des plateformes cloud facilitera l’accélération des prédictions, ce qui conduira à des plans durables.

En analysant constamment les tendances grâce à l’IA, les prédictions passeront d’une incertitude inconnue à des variables calculées et connues. De fait, si la tendance est détectée à un stade précoce, elle peut être inversée et éviter les impacts négatifs.

L’intelligence artificielle pourrait ainsi faciliter :

  • La stratégie d’approvisionnement ; En apportant un meilleur contrôle des ressources, une optimisation plus précise des coûts et une gestion plus efficace des fournisseurs.
  • La gestion des incertitudes ; À l’origine, les chaînes logistiques sont basées sur les tendances et les fluctuations de la demande. Cela rend leurs prévisibilités plus complexes, néanmoins, l’IA fournirait des actifs innovants et des simulations qui aideraient les entreprises à mieux prévoir et comprendre les effets de ces incertitudes.
  • L’analyse cognitive ; L’IA donnerait la possibilité à ses utilisateurs d’identifier de nouvelles perspectives plus prévisibles dans le cadre de l’analyse cognitive. L’analytique cognitive est utilisée pour détecter, analyser, prévoir et répondre naturellement aux perturbations inattendues, ce qui permet de maximiser les profits et éviter des pertes pour l’entreprise.
  • Les prévisions probabilistes ; Les techniques de Machine Learning sont utilisées pour comprendre la diversité des prévisions. Contrairement aux prévisions à caractère unique, la simulation probabiliste de la demande établit une plage de prévisions possibles de la demande.

L’IA est définitivement un outil clé pour les professionnels de la Supply Chain aujourd’hui.  Elle permet d’accélérer la prise de décision et d’optimiser la production, le transport, le stockage, etc.

 

Les champs d’applications de l’intelligence artificielle sont nombreux. Découvrez d’autres bénéfices liés à l’intégration du Machine Learning dans vos processus>.

 

L’AVENIR DE LA CHAÎNE LOGISTIQUE

Les outils de l’IA comme le ML permettent aux entreprises de gérer plus facilement l’incertitude et les risques. Il est désormais clair que l’IA peut contribuer fortement à la résilience globale de la chaîne d’approvisionnement.

En ajustant les recommandations de stocks et en améliorant continuellement les prévisions à l’aide de l’IA, il devient possible de parfaire sa réduction de stock, limiter le risque de pénurie et tout en fournissant le même niveau de service.

Chez Flowlity, c’est en combinant Machine Learning et expertise Supply chain, que nous parvenons à réduire en moyenne de 20 % les stocks de nos clients, établir des scénarios solides, prévenir les crises avec précision et plus encore !

 

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