IA/ML pour créer des chaînes d'approvisionnement intelligentes

Un Chaîne d'approvisionnement intelligente intègre des technologies de données, d'automatisation et d'analyse avancées pour apporter des gains d'efficacité et réduire les coûts aux différentes parties de la chaîne d'approvisionnement. Cela peut être une source d’avantage stratégique pour une organisation en améliorant l’expérience client. Il est généralement pris en charge par une combinaison de technologies d’optimisation et d’IA/ML. Nous explorons cinq cas d'utilisation les mappant à cinq éléments de la gestion de la chaîne d'approvisionnement : Planifier → Source → Fabriquer → Livrer → Logistique inversée.

1. Détection de la demande à court terme (Plan) : La gestion des stocks est une activité critique de la chaîne d'approvisionnement. Le fonds de roulement et les coûts de stockage sont liés aux niveaux de stocks, qui à leur tour dépendent, entre autres facteurs, d'une prévision précise de la demande. Un niveau élevé de précision des prévisions permet de réduire les coûts de stocks et les ruptures de stock en favorisant la fabrication de la bonne quantité de produit, au bon endroit et au bon moment. Cela permet d'optimiser les stocks dans les entrepôts en réduisant les niveaux de stock de sécurité, réduisant ainsi les coûts, tout en évitant les ruptures de stock pouvant entraîner des pertes d'activité et de revenus à long terme. Une application basée sur l'IA peut identifier des modèles dans les commandes des clients et corréler certains indicateurs avancés à la demande à court terme pour être plus précis qu'avec les méthodes traditionnelles. Grâce aux informations sur les commandes en temps réel, nous pouvons automatiser les prévisions de demande pour le mois en cours et le mois suivant, qui sont régulièrement actualisées.

2. Segmentation des fournisseurs (Source) : Les grandes organisations peuvent avoir des centaines, voire des milliers de fournisseurs qui font partie intégrante de leur chaîne d'approvisionnement. Différentes matières premières en quantités variables proviennent de fournisseurs. Pour réduire le coût des achats tout en augmentant la fiabilité de l’approvisionnement, il serait utile d’appliquer différentes stratégies aux différents fournisseurs. Le regroupement des fournisseurs en quelques groupes clés serait bénéfique à cet égard étant donné le grand nombre de fournisseurs. Ce type de segmentation permettra des négociations contractuelles ciblées sur les prix des matières premières, les volumes et les délais d'approvisionnement afin d'optimiser les dépenses. Une application basée sur l'IA peut segmenter les fournisseurs en fonction de fonctionnalités telles que le volume, le prix, la relation stratégique et la fiabilité, afin de permettre aux spécialistes du sourcing d'adopter des stratégies d'approvisionnement similaires pour les fournisseurs d'un cluster. Cette segmentation peut être actualisée sur une base mensuelle ou trimestrielle pour tenir compte des changements de fournisseurs.

3. Prédictions de pannes d'équipement (Make) : les temps d'arrêt imprévus dus à des pannes de fiabilité sont courants dans les opérations de fabrication. Celles-ci ont tendance à mettre à rude épreuve les stocks de produits et peuvent entraîner des retards dans l’exécution des commandes des clients. Prédire le moment où de tels temps d'arrêt peuvent survenir peut aider une installation soit à prendre des mesures pour atténuer le risque de panne d'équipement, soit à se préparer à l'avance en constituant un inventaire pour tenir compte du temps d'arrêt. Ces prévisions et les mesures d'atténuation qui en découlent peuvent aider à éviter les ruptures de stock et les pertes de revenus, ainsi qu'à stimuler les investissements dans des options de maintenance préventive pour éviter des réparations coûteuses. Une application basée sur l'IA peut corréler les pannes d'équipement à des mesures clés (telles que le débit, la pression, la température, etc.) pendant les jours ou les semaines précédant une panne d'équipement imprévue et fournir des informations sur le moment des pannes. En fonction de la granularité des mesures, l'application peut être exécutée quotidiennement ou tous les quelques jours pour évaluer le risque de panne.

4. Prédiction des délais de livraison (Livraison) : La livraison à temps aux clients est une mesure clé pour évaluer les performances des chaînes d'approvisionnement qui ont un impact direct sur l'expérience client. Les organisations mesurent cette mesure et tentent activement de l’améliorer en fonction des tendances historiques en matière de retards. Être capable de prédire avec précision les délais de livraison peut aider à acheminer le produit au client à l'heure demandée, évitant ainsi une mauvaise expérience client et une perte d'activité en conséquence et évitant les pénalités et autres frais dus aux livraisons tardives. Une application compatible avec l'IA peut être utilisée pour prédire les délais de livraison en fonction du jour et de l'heure de début, de la saison, du transporteur, de la source et de la destination, entre autres attributs. Une telle prédiction pour chaque expédition permettra de tenir le client informé et d’améliorer son expérience et sa fidélisation. De plus, cela représente une opportunité d’optimiser les itinéraires et de sélectionner les transporteurs les plus performants.

5. Prévisions de retours clients (Logistique inversée) : Un pourcentage des ventes est retourné par les clients pour diverses raisons, notamment le non-respect des spécifications de qualité ou des retards d'expédition. Pour préparer les retours, le stockage et le traitement, les entreprises doivent disposer d’une estimation précise du volume de produits renvoyés. Cela contribuera à réduire les coûts de stockage et de traitement. Une application basée sur l'IA peut fournir un volume global de retours en fonction des dernières semaines d'expéditions des clients. Cette prévision peut être mise à jour sur une base hebdomadaire.