IdO de type industriel

3 Manières Dont l’Intelligence Artificielle et l’IdO Transforment la Chaîne d’Approvisionnement

5 min readUne Nouvelle Manière de Gérer la Chaîne d’Approvisionnement Alors que les chaînes d’approvisionnement [...]

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Une Nouvelle Manière de Gérer la Chaîne d’Approvisionnement

Alors que les chaînes d’approvisionnement sont de plus en plus régulièrement alimentées par des technologies avancées et des systèmes interconnectés, les entreprises sont en train de profondément changer la manière dont elles gèrent leur chaîne de valeur.

Les solutions de chaîne d’approvisionnement guidées par les données offrent aux entreprises la possibilité de traiter des indicateurs et de prendre des mesures en temps réel et à un niveau granulaire. Une variété de techniques d’intelligence artificielle sont impliquées dans ce processus, de la science des données à l’apprentissage machine.

L’intelligence artificielle / l’apprentissage machine prend en compte des facteurs que les solutions de chaînes d’approvisionnement traditionnelles ne peuvent pas suivre ou quantifier au fil du temps. Les chaînes d’approvisionnement génèrent énormément de données, ce qui ajoute de la valeur dans de nombreux cas d’utilisation.

Dans cet article, nous évoquerons trois manières dont l’intelligence artificielle et l’IdO transforment la chaîne d’approvisionnement:

  1. Contrôle à distance et visibilité de bout en bout
  2. Planification optimisée et coûts d’inventaire réduits
  3. Efficacité des services et des réseaux de distributeurs améliorée

chaîne d'approvisionnement

1. Contrôle à distance et visibilité de bout en bout

La combinaison de l’apprentissage machine à de l’analytique avancée, à des capteurs IdO et à un contrôle en temps réel permet une visibilité de bout en bout de la chaîne d’approvisionnement.

De manière traditionnelle, le contrôle des actifs était limité à des numéros de suivis et des codes barres. Mais avec l’essor des appareils IdO et des technologies d’intelligence artificielle, les entreprises peuvent désormais suivre leurs produits de l’atelier à la maison / l’usine / le champ – et plus encore.

Les entreprises ont désormais une compréhension plus complète de leur clientèle – de son comportement d’utilisateur et ses habitudes d’achats – ce qui leur permet de rester plus proche d’elle et d’offrir une expérience plus personnalisée.

Les chaînes d’approvisionnement numérisées offrent aux entreprises une vue holistique de ses opérations et de l’évolution de son écosystème d’affaires dans son entièreté.

Supply Chain Dashboard

2. Planification optimisée et coûts d’inventaire réduits

Il y a plusieurs méthodes pour prévoir la demande de futurs produits. Il y a les approches pragmatiques – qui consistent à demander directement aux partenaires de distributions ou aux équipes de ventes leurs prévisions – et les méthodes statistiques plus avancées.

Mais l’un des aspects les plus exigeants lorsqu’il s’agit de gérer la chaîne d’approvisionnement repose dans la prévision précise du moment où les actifs auront besoin d’entretien et des demandes de production qui seront influencées en conséquence.

Les algorithmes d’intelligence artificielle / d’apprentissage machine sont capables d’analyser de larges et diverses ensembles de données, permettant aux acteurs de l’industrie d’identifier rapidement les parties qui nécessitent un remplacement immédiat ou les actifs qui menacent de tomber en panne.

Cela permet d’améliorer la précision des prévisions en prenant en compte tant les facteurs internes que les facteurs externes qui influencent la demande. Par exemple, il est possible d’exploiter le taux de pannes des actifs pour déterminer les besoins en pièces détachées.

En combinant l’intelligence artificielle à des technologies voisines au travers de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises bénéficient de davantage de renseignements contextuels, ce qui permet tant de réduire les inventaires et les coûts d’opération que d’accélérer le délai de réponse aux clients.

3. Efficacité des services et des réseaux de distributeurs améliorée

Les entreprises dépendent énormément des fournisseurs externes en ce qui concerne les pièces et composants, la distribution et le marché secondaires.

Avec une vue globale des informations critiques de capteurs et de l’état des actifs au fil du temps, les entreprises peuvent apporter aux réseaux de distributeurs des rapports automatisés ainsi qu’une surveillance conditionnelle.

Améliorer la gestion de la qualité des distributeurs en trouvant des modèles dans le niveau de qualité

Les entreprises étendant la vie des actifs connectés en trouvant de nouveaux modèles dans les données d’utilisation récoltées. En analysant les données des machines, les entreprises peuvent déterminer quels facteurs (internes ou externes) influencent la performance de la machine.

Les technologies d’intelligence artificielle / d’apprentissage machine permettent aux entreprises de savoir le nombre de pannes et d’alertes pour chaque actif, quelles sont les tendances au fil du temps, comment cela varie au travers de la chaîne d’approvisionnement, etc.

En permettant l’efficacité opérationnelle de l’équipement, les entreprises disposent d’une mesure plus précise de la santé globale d’un actif – un indicateur clé pour de nombreux fabricants et opérateurs de chaîne d’approvisionnement.

Les chaînes d’approvisionnement d’aujourd’hui nécessitent une plateforme opérationnelle complètement neuve ou une architecture modélisée autour des données en temps réel des actifs et enrichie par des indicateurs que les outils d’analytique traditionnels ne peuvent pas voir.

Les technologies d’intelligence artificielle / d’apprentissage machine joueront un rôle essentiel dans la transformation de la chaîne d’approvisionnement.