L’introduction d’outils d’apprentissage automatique dans la solution de supply chain de l’entreprise apporte des améliorations notables sur plusieurs aspects. Nous avons notamment observé le gain d’efficacité en matière de prévision de la demande, de gestion de la qualité, de maintenance prédictive, et de réduction du prix du transport.
Anticipation de l’évolution de la demande
Grâce à leur capacité à analyser rapidement de gros volumes de données issues de multiples sources, les algorithmes de Machine Learning associés au CRM dans la chaine logistique facilitent la prédiction de l’évolution de la demande, permettant d’ajuster la production en conséquence.
Ces applications croisent un grand nombre de paramètres pour effectuer des analyses statistiques classiques ou pour élaborer des modèles de simulation plus élaborés et économiser des milliers d’heures de travail.
Meilleure gestion de la qualité
La reconnaissance visuelle des formes offre un gain d’efficacité en termes de vérification de la qualité des produits à l’entrée des entrepôts ou centres de tri. Le principe consiste pour le logiciel à détecter des patterns similaires au sein de masses d’informations, et à mettre de côté ceux qui présentent des anomalies.
C’est un système idéal pour traquer les produits endommagés et comme dans le cas de Watson, l’intelligence artificielle d’IBM, de les classer et de suggérer des actions correctives pertinentes.
En externe, le même principe appliqué aux données des fournisseurs permet de s’assurer de la qualité de ces derniers. Sachant que pour la plupart des entreprises, plus de 80 % des composants d’un produit proviennent de tiers, le choix et le suivi de ces prestataires sont cruciaux. Les métiers sensibles et sévèrement réglementés comme l’agroalimentaire, la pharmacie ou encore l’aérospatiale et la défense sont très demandeurs d’applications logistiques pouvant répondre à leurs exigences de conformité et de traçabilité.
Faire de la maintenance prédictive
Particulièrement dans l’industrie manufacturière, mais également dans d’autres secteurs, le bon fonctionnement et la disponibilité permanente de l’outil de production sont indispensables pour éviter tout accroc dans la chaine d’approvisionnement.
Aujourd’hui, les capteurs connectés transmettent en continu des données sur les machines, le matériel de stockage, les véhicules et autres équipements de transport. Le logiciel de logistique et supply chain exploite la puissance du machine learning pour identifier les facteurs qui affectent leur performance, et plus largement, pour évaluer plus précisément l’efficacité globale de l’équipement (OEE en anglais), un indicateur essentiel pour les professionnels du secteur.
Diminution du coût de transport
Dernier bénéfice non négligeable de l’apprentissage automatique, il contribue à optimiser la livraison, faisant baisser les coûts de transport et minimisant les risques de dommages ou de vols.
