Note : L’apprentissage automatique permet de découvrir des modèles dans les données de la chaîne d’approvisionnement, en s’appuyant sur des algorithmes qui identifient rapidement les facteurs les plus influents sur le succès des réseaux d’approvisionnement, tout en apprenant constamment au cours du processus.

La découverte de nouveaux modèles dans les données de la chaîne d’approvisionnement a le potentiel de révolutionner toute entreprise. Les algorithmes d’apprentissage automatique trouvent quotidiennement ces nouveaux modèles dans les données auxquelles elle a accès, sans avoir besoin d’une intervention manuelle ou de la définition d’une taxonomie pour guider l’analyse. Les algorithmes interrogent de manière itérative les données avec beaucoup de modèles, en utilisant la modélisation basée sur les contraintes, afin de trouver l’ensemble de facteurs de base avec la plus grande précision prédictive. Les principaux facteurs qui influent sur les niveaux de stocks, la qualité des fournisseurs, la prévision de la demande, l’approvisionnement, la commande de liquidités, la planification de la production, la gestion du transport et d’autres encore sont connus et compris, pour la première fois. De nouvelles connaissances et de nouveaux éclairages tirés de l’apprentissage automatique révolutionnent ainsi la gestion logistique.

Les dix façons dont l’apprentissage automatique révolutionne la gestion de la chaîne d’approvisionnement incluent :

Les algorithmes d’apprentissage automatique et les applications qui les exécutent sont capables d’analyser rapidement des ensembles de données volumineux et variés, ce qui améliore la précision de la prévision de la demande. L’un des aspects les plus difficiles de la gestion logistique d’une chaîne d’approvisionnement consiste à prédire les futures demandes de production. Les techniques existantes vont des techniques d’analyse statistique de base, y compris les moyennes mobiles, à la modélisation de simulation avancée. L’apprentissage automatique s’avère très efficace pour prendre en compte les facteurs que les méthodes existantes n’ont aucun moyen de suivre ou de quantifier au fil du temps.

La réduction des coûts de transport, l’amélioration de la performance de livraison des fournisseurs et la minimisation du risque fournisseur sont trois des nombreux avantages de l’apprentissage automatique dans les réseaux de chaîne logistique collaborative. L’apprentissage automatique est ainsi, entre autre, utilisé aujourd’hui pour identifier les synergies de collaboration horizontales entre plusieurs réseaux d’expéditeurs.

L’apprentissage automatique et ses capacités de base sont idéalement adaptés pour fournir des informations sur l’amélioration des performances de gestion logistique, non disponibles sur les technologies précédentes. Combinant les forces de l’apprentissage non supervisé, de l’apprentissage supervisé et de l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage automatique s’avère être une technologie très efficace qui cherche continuellement à trouver les facteurs clés qui affectent le plus la performance de la chaîne d’approvisionnement.

L’apprentissage automatique excelle dans la reconnaissance visuelle des formes, ouvrant de nombreuses applications potentielles dans l’inspection physique et la maintenance des actifs physiques sur l’ensemble du réseau de la chaîne d’approvisionnement. Conçu à l’aide d’algorithmes qui recherchent rapidement des modèles comparables dans de multiples ensembles de données, l’apprentissage automatique s’avère également très efficace pour automatiser l’inspection de la qualité entrante dans les centres logistiques, isolant les envois de produits endommagés et usés. Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent ainsi de déterminer si un conteneur ou un produit d’expédition ont été endommagés, de les classer en fonction des dommages et de recommander la meilleure action corrective pour réparer les actifs.

L’obtention d’une plus grande intelligence contextuelle à l’aide de l’apprentissage automatique, combiné à des technologies connexes à travers les opérations de la chaîne d’approvisionnement, se traduit notamment par des coûts d’inventaire et d’exploitation plus faibles et des temps de réponse plus courts pour les clients. L’apprentissage automatique est de plus en plus adopté dans les opérations de la tour de contrôle logistique, afin de fournir de nouvelles perspectives sur tous les aspects de la gestion de la chaîne logistique, de la collaboration, de la logistique et de l’entrepôt, pour les améliorer.

La prévision de la demande de nouveaux produits, y compris les facteurs causaux qui génèrent le plus de nouvelles ventes, est un domaine de l’apprentissage automatique qui est appliqué aujourd’hui et qui présente des résultats solides. Des approches pragmatiques de demandes aux partenaires, aux équipes de vente indirecte et directe sur le nombre de nouveaux produits à vendre à l’aide de modèles statistiques avancés, il existe une grande variété dans la façon dont les entreprises prévoient la demande pour un produit de prochaine génération. L’apprentissage automatique s’avère utile pour prendre en compte les facteurs de causalité qui influent sur la demande, mais dont on ne savait rien avant.

Les entreprises prolongent la vie des principaux acteurs de la chaîne d’approvisionnement, y compris les machines, les moteurs, les équipements de transport et de stockage, en trouvant de nouveaux modèles dans les données d’utilisation collectées via les capteurs IoT. L’industrie manufacturière domine toutes les autres dans le volume de données qu’elle produit chaque année. L’apprentissage automatique s’avère précieux pour l’analyse des données provenant des machines, afin de déterminer quels facteurs causaux influencent le plus leur performance. En outre, l’apprentissage automatique conduit à des mesures plus précises de l’efficacité globale de l’équipement (OEE), une mesure clé dont dépendent de nombreux fabricants et les opérations de la chaîne d’approvisionnement.

Améliorer la gestion de la qualité des fournisseurs et la conformité, en trouvant des modèles dans les niveaux de qualité des fournisseurs et en créant des hiérarchies de données de suivi et de traçabilité pour chaque fournisseur, sans aide. En moyenne, une entreprise typique compte sur des fournisseurs externes pour plus de 80 % des composants assemblés dans un produit donné. La qualité du fournisseur, la conformité et le besoin de hiérarchies de suivi et de traçabilité sont essentiels dans les industries réglementées, notamment l’aérospatiale et la défense, l’alimentation et les boissons, ainsi que les produits médicaux. Des applications d’apprentissage automatique sont en cours d’introduction afin de permettre de définir indépendamment les hiérarchies de produits et de rationaliser les rapports de suivi, et d’économiser des milliers d’heures de travail manuel par an qu’un investisseur typique place dans ces domaines.

L’apprentissage automatique améliore la planification de la production et la précision de l’ordonnancement, en tenant compte de multiples contraintes et en optimisant chacune d’entre elles. Chez les fabricants qui s’appuient sur des flux de production sur mesure et de production sur stock, l’apprentissage automatique permet d’équilibrer les contraintes de chacun plus efficacement que par le passé. Les fabricants réduisent la latence de la chaîne d’approvisionnement pour les composants et les pièces utilisés dans leurs produits les plus personnalisés en utilisant l’apprentissage automatique.

La combinaison de l’apprentissage automatique avec des analyses avancées, des capteurs IoT et une surveillance en temps réel, offre pour la première fois une visibilité de bout en bout sur de nombreuses chaînes d’approvisionnement. Aujourd’hui, de nombreuses chaînes d’approvisionnement ont besoin d’une plateforme ou d’une architecture entièrement nouvelle basée sur des données en temps réel, enrichies de modèles et d’aperçus non visibles avec les outils d’analyse utilisés par le passé. L’apprentissage automatique est un élément essentiel des futures plateformes, et révolutionnera tous les aspects de la gestion de la chaîne d’approvisionnement telle qu’on la connaît aujourd’hui.