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Les chaînes d'approvisionnement : d'Henry Ford à l'intelligence artificielle

Published Date

(Source des images : Chaay_Tee/Shutterstock.com)

Carolyn Mathas pour PartProcurer.com | Temps de lecture estimé : 4 minutes, 40 secondes

Si l'on compare la première chaîne d'approvisionnement de l'histoire à celle d'aujourd'hui, complexe et axée sur l'intelligence artificielle, il ne ressort aucune similitude apparente. Il y a cent ans, les chaînes de montage permettant la production de masse ont été mises en place par Henry Ford, ce qui a permis de fabriquer des produits uniformes à grande échelle. Les chaînes d'approvisionnement mondiales d'aujourd'hui reposent sur de multiples organisations, processus et technologies qui évoluent rapidement. Cependant, la complexité accrue de la chaîne d'approvisionnement s'accompagne de défis encore plus grands.

Les défis des chaînes d'approvisionnement modernes

Les chaînes d'approvisionnement d'aujourd'hui sont confrontées à une multitude de défis qu'Henry Ford n'aurait jamais pu imaginer. Les clients en veulent toujours plus : plus de produits, une logistique complexe, plus de sécurité et, bien sûr, une livraison pour hier. En conséquence, des coûts difficiles à maîtriser tout au long de la chaîne d'approvisionnement sont devenus la norme. Les défis spécifiques à l'ensemble de la chaîne sont les suivants :

  • Ressources et matières : pénurie, problèmes géopolitiques, pressions de l'offre et de la demande
  • Stock : s'adapter aux pénuries potentielles, gérer les délais, éviter le surstockage et l'obsolescence
  • Contrôle de la qualité et la sécurité : éviter les pièces non conformes, gérer les normes de sécurité en constante évolution
  • Établissement et entretien des relations : les entreprises de logistique doivent également faire face à une forte pénurie de professionnels de l'approvisionnement, ce qui peut rendre la gestion des relations avec les fournisseurs difficile et inefficace.
  • Gestion des volumes de données : gérer et exploiter le gros volume de données créées et disponibles tout au long de la chaîne d'approvisionnement pour prendre des décisions éclairées basées sur l'analyse est un véritable tour de force.
  • Visibilité sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement : obligatoire pour la résilience, la précision, les temps d'arrêt pour la sécurité, l'efficacité et la capacité à réagir correctement et rapidement en cas de besoin.
  • Rentabilité.
  • Détermination précise des prix.

Heureusement, les technologies actuelles permettent de relever tous ces défis, en particulier l'IA.

L'IA : penser autrement

L'intelligence artificielle est désormais employée dans de nombreux secteurs, y compris les chaînes d'approvisionnement, pour automatiser les tâches répétitives et éliminer les erreurs humaines qui se produisent généralement sans elle. L'analyse prédictive de l'IA prévoit, optimise, étaye et automatise les décisions dans la chaîne. L'analyse des données ne peut tout simplement pas être absente de l'environnement concurrentiel et exigeant d'aujourd'hui. La capacité à analyser le volume de données simultanément permet une prise de décision et un raisonnement plus rapides.

Au lieu de croire que les êtres humains continueront d'innover et de travailler différemment, la technologie de l'IA effectue de plus en plus de tâches semblables à celles du cerveau humain. Ses points forts par rapport à la matière grise sont toutefois les suivants :

  • L'analyse prédictive
  • L'auto-optimisation
  • L'augmentation de la productivité lors de l'exécution de travaux monotones impliquant un grand volume de données
  • L'automatisation des opérations pour une plus grande efficacité
  • La planification et la mise en œuvre de livraisons plus rapides des marchandises
  • L'évaluation des risques liés au choix des fournisseurs
  • Les chatbots pour un service client 24h/24 et 7j/7
  • La réduction des risques

À terme, elle permettra une expédition et une livraison de produits entièrement autonomes. Les capacités de base de l'IA pour les chaînes d'approvisionnement cèdent également la place aux avantages procurés par l'apprentissage automatique.

L'apport de l'apprentissage automatique

Sous-ensemble de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique permet à un algorithme, un logiciel ou un système d'apprendre et de s'adapter sans être programmé. L'utilisation de données ou d'observations pour entraîner un modèle informatique basé sur des modèles de données améliore l'analyse des tendances, la découverte d'anomalies et les prévisions lorsque les ensembles de données sont particulièrement volumineux. Les domaines où l'apprentissage automatique est indiqué sont :

  • L'analyse prédictive : en particulier pour l'identification des tendances cachées.
  • La gestion d'entrepôt : pour éviter le sur-stockage et le sous-stockage des produits.
  • L'automatisation de l'inspection de la qualité : pour la recherche de conteneurs et d'emballages endommagés pendant le transport.
  • La précision des prévisions : la télématique, les dispositifs de l'Internet des objets (IoT) et les transports intelligents s'associent pour améliorer les connaissances et d'autres technologies tout aussi puissantes. Un rapport de McKinsey affirme que les applications basées sur l'IA et l'apprentissage automatique dans la chaîne d'approvisionnement réduisent jusqu'à 50 % des erreurs de prévision.
  • La prévention de la fraude : fournit une analyse en temps réel pour détecter les anomalies ou les écarts par rapport aux schémas normaux, y compris la prévention du vol d'identifiants à privilèges responsable de failles dans la chaîne d'approvisionnement.
  • Le suivi du dernier kilomètre : optimise le processus et offre une plus grande précision.

Dans les chaînes d'approvisionnement, l'apprentissage automatique permet également de réduire le gaspillage et d'améliorer la qualité afin de gagner en rentabilité, de résoudre plus vite les problèmes et de permettre une administration plus rapide.

Le résultat

Selon le cabinet McKinsey, 61 % des dirigeants font état d'une réduction des coûts et 53 % d'une augmentation des revenus comme résultat direct de l'introduction de l'IA dans leur chaîne d'approvisionnement. La réduction des coûts de possession des stocks, la diminution des stocks jusqu’à 75%, et la baisse des coûts de transport et de main-d'œuvre figurent parmi les principaux avantages.

L'IA n'est cependant pas sans poser de problèmes. L'intégration de l'IA arrive plus vite que certains ne peuvent la gérer. Ainsi, la mise en œuvre de l'IA va résoudre des problèmes existants de longue date tout en en créant d'autres, notamment :

  • Le prix élevé : l'IA est coûteuse car il ne s'agit pas d'une solution universelle. Elle est créée sous la forme de systèmes indépendants à intégrer et à installer et comprend le matériel, la formation et l'évolutivité. Une machine fonctionnant à l'aide de l'IA utilise des puces informatiques fabriquées à partir de matériaux rares. Par ailleurs, les machines d'IA nécessitent des mises à jour constantes, le remplacement des batteries et un niveau d'énergie important pour fonctionner
  • Les questions éthiques : par exemple, l'IA entraîne inévitablement la suppression d'emplois et pose des problèmes de sécurité lorsqu'elle est utilisée pour les véhicules autonomes dans les transports

L'IA transformera probablement les chaînes d'approvisionnement au cours des prochaines années en traitant les données générées par les opérations, permettant le contrôle de la qualité, la maintenance prédictive et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

Depuis la mise en place d'une chaîne de montage par Henry Ford et la naissance des chaînes d'approvisionnement il y a 100 ans, l'automatisation, l'intelligence, l'apprentissage automatique, la création et l'analyse de données sans précédent et une position mondiale ont permis de créer une machine que M. Ford n'aurait jamais pu imaginer.