Comment l’intelligence artificielle peut impacter les chaînes d’approvisionnement et la logistique


L’utilisation de l’intelligence artificielle dans les chaînes d’approvisionnement

De nombreuses industries adoptent l’utilisation de l’IA en raison du potentiel de transformation de cette technologie.

Dans le contexte des chaînes d’approvisionnement et de la logistique, de nombreuses entreprises explorent des solutions basées sur l’IA pour améliorer l’efficacité de leur flux de travail et surmonter les complexités liées à la gestion du mouvement des marchandises des entreprises au consommateur final.

Comment il se démarque en 2021 rapport Selon Gartner, une société de recherche et d’analyse de données, 50 % des organisations de chaîne d’approvisionnement devraient investir dans des applications d’intelligence artificielle et d’analyse d’ici 2024.

Si nous regardons comment la tendance a commencé, besoin d’intelligence artificielle dans les chaînes d’approvisionnement a considérablement augmenté en 2020 suite à l’émergence de la pandémie de COVID-19. Le début de l’épidémie a posé des défis sans précédent aux organisations de chaînes d’approvisionnement du monde entier, après que la crise sanitaire mondiale ait perturbé les économies, interrompu la production et provoqué un comportement erratique des consommateurs.

L’évolution rapide de la situation a laissé de nombreux opérateurs de la chaîne d’approvisionnement aux prises avec un niveau d’incertitude sans précédent, car les modèles conventionnels de gestion de la chaîne d’approvisionnement se sont révélés insuffisants pour faire face à l’ampleur et à la complexité des interruptions.

La situation a contraint les organisations de la chaîne d’approvisionnement de tous les secteurs à rechercher des outils et des technologies plus innovants. Par conséquent, un nombre important d’entre eux se sont tournés vers les solutions d’IA en raison des avantages de la technologie.

Améliorez la prévision de la demande grâce aux solutions d’analyse prédictive d’IA

La prévision de la demande améliore la prévisibilité et la planification des ressources, ce qui aide les organisations de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique à maintenir l’équilibre délicat entre l’offre et la demande des consommateurs.

La technologie de l’intelligence artificielle excelle dans la prévision de la demande en extrayant des informations de vastes référentiels de données. Quelques Big Data et réseau neuronal artificiel Projection IA outils sont conçus pour s’appliquer modèles de science des données et obtenez des informations pertinentes à partir de nombreuses sources, notamment les enregistrements de ventes passées, les transactions clients, les mentions sur les réseaux sociaux et les indicateurs économiques dominants.

En plus de cela, les outils peuvent être utilisés pour faciliter une meilleure collaboration entre les partenaires de la chaîne d’approvisionnement en permettant de partager les données de prévision de la demande avec les fournisseurs. Ces capacités aident les entreprises à optimiser les calendriers de production et les plans de livraison pour créer un système de chaîne d’approvisionnement harmonisé. Cet aspect profite aux organisations de la chaîne d’approvisionnement en leur permettant de réagir rapidement aux fluctuations de la demande.

Le niveau accru de prévisibilité permet également aux entreprises de minimiser les ruptures de stock, d’optimiser les niveaux de stocks et de réduire les stocks excédentaires, ce qui conduit à une meilleure gestion des stocks, à de plus grandes économies et à une meilleure satisfaction des clients.

L’utilisation de l’IA dans l’automatisation des entrepôts

Les robots IA sont de plus en plus utilisés dans la chaîne d’approvisionnement et les entrepôts logistiques pour automatiser diverses tâches, notamment le prélèvement, l’emballage et le réapprovisionnement.

Les robots mobiles autonomes (AMR) deviennent un outil de plus en plus populaire utilisé dans les entrepôts de la chaîne d’approvisionnement du monde entier. En effet, ils peuvent fonctionner de manière indépendante avec peu de conseils ou d’interventions humaines. En intégrant l’IA et les technologies avancées, telles que apprentissage automatiquevision par ordinateur et fusion de capteurs, ces robots peuvent exécuter des tâches complexes de manière efficace.

De plus, les AMR ont la capacité de s’adapter aux configurations changeantes des entrepôts et aux demandes opérationnelles. Dans les environnements où les robots IA peuvent travailler en collaboration avec des travailleurs humains, la synergie permet aux humains de se concentrer sur des tâches plus complexes qui nécessitent de la créativité humaine et des compétences en résolution de problèmes, tandis que les robots se chargent de tâches répétitives et banales.

Ces partenariats dynamiques ont le potentiel de maximiser la productivité de la main-d’œuvre et d’améliorer l’efficacité globale des opérations d’entrepôt dans les secteurs de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique.

L’IA pour le contrôle qualité

L’émergence de capteurs et d’outils d’analyse basés sur l’IA a révolutionné le contrôle qualité dans les chaînes d’approvisionnement et les entreprises de logistique, car les technologies d’IA peuvent surveiller la qualité des produits et détecter les défauts en temps réel, garantissant ainsi que les produits répondent aux normes les plus élevées avant d’atteindre les clients.

Certains capteurs, par exemple, peuvent détecter les rayures, les fissures et les bosses sur les produits, tandis que d’autres sont programmés pour vérifier les marquages ​​incorrects ou les composants manquants. Certains modèles d’IA de maintenance prédictive sont également utilisés pour évaluer l’utilisation du produit et élaborer des programmes de maintenance recommandés en fonction d’un large éventail de tendances d’utilisation.

Dans le domaine des transports, des capteurs basés sur l’IA peuvent être utilisés pour surveiller l’état des produits. Par exemple, l’IA dans Internet des objets (IoT) Des capteurs peuvent être utilisés pour détecter les changements de température et d’humidité afin de garantir que les produits périssables soient maintenus à la bonne température.

En intégrant des capteurs basés sur l’IA tout au long de la chaîne d’approvisionnement et des processus logistiques, les entreprises peuvent garantir que seuls des produits de haute qualité parviennent à leurs clients. Cela améliore non seulement la satisfaction des clients, mais préserve également la réputation des marques.

Comment l’IA et l’IoT ajoutent de la valeur à la chaîne d’approvisionnement

L’IA peut être utilisée pour optimiser les processus d’approvisionnement

L’IA a le potentiel de changer la donne en rationalisant les processus d’approvisionnement en automatisant de nombreuses tâches fastidieuses. Par exemple, l’IA peut être utilisée pour automatiser le traitement des factures en aidant les entreprises à valider les données des factures.

De plus, l’IA peut également être utilisée pour alerter les responsables des approvisionnements des factures impayées afin de garantir qu’elles soient traitées en temps opportun. Au-delà de cela, les capacités de l’IA peuvent être étendues pour créer des bons de commande et suivre leur progression. Ce niveau d’automatisation entraînera probablement une réduction significative du temps et des efforts consacrés à ces tâches.

En plus des fonctions liées aux factures, l’IA peut être programmée pour analyser les données passées et détecter les modèles et les tendances qui indiquent des risques et des problèmes potentiels dans les processus d’approvisionnement. Par exemple, l’IA pourrait être utilisée pour identifier les problèmes de performance des fournisseurs ou les violations de conformité. Une telle approche contribuerait à prévenir les situations problématiques et à améliorer l’optimisation des processus.

Certaines entreprises sont déjà prendre l’avantage la puissance de l’IA et technologie de chaîne de blocs créer Base de données distribuée plus sécurisée et transparente. systèmes de passation des marchés.

Applications d’IA dans les chaînes d’approvisionnement et la logistique pour une meilleure expérience client

L’IA a le potentiel de transformer le service client dans les secteurs de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique de plusieurs manières.

L’un d’eux est de permettre le suivi des commandes en temps réel. Cette fonctionnalité peut aider les clients à rester informés de l’état et de l’emplacement de leurs expéditions, leur offrant ainsi transparence et tranquillité d’esprit.

En outre, traitement du langage naturel (NLP)Les solutions d’IA basées sur l’IA peuvent être utilisées pour automatiser tâches du service client, réduisant le fardeau des représentants humains. Par exemple, l’IA peut être déployée pour répondre aux questions fréquemment posées, permettant ainsi aux agents humains de se concentrer sur des tâches plus complexes, en particulier celles qui nécessitent une implication ou une expertise humaine.

Ces capacités améliorent non seulement le temps de réponse aux demandes des clients, mais conduisent également à une plus grande satisfaction des clients.

L’IA dans la gestion des transports et l’optimisation des itinéraires

Dans le domaine de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique, l’IA peut être utilisée pour analyser des données et identifier des modèles afin de déterminer des itinéraires de transport pratiques.

Les solutions d’IA peuvent utiliser des données en temps réel, telles que le trafic actuel et les conditions météorologiques, pour identifier les itinéraires de livraison les plus efficaces. Ces capacités d’IA peuvent être exploitées pour atténuer les désagréments causés par des facteurs tels que les embouteillages, en particulier pendant les heures de pointe, réduisant ainsi les délais de livraison.

L’IA devrait également avoir un impact sur l’industrie d’autres manières. Par exemple, les analystes du secteur prédire qu’il utilisation de camions autonomes qui dépendent de la technologie vont augmenter dans un avenir proche. On s’attend à ce que la transformation se produise en raison d’une confluence de facteurs.

L’un des facteurs est que la technologie derrière les véhicules progresse rapidement, alors qu’il existe une demande accrue de transport de marchandises et une pénurie de camionneurs qualifiés. Selon les experts, la technologie deviendra une option attrayante pour les entreprises à mesure qu’elle s’améliorera et deviendra plus fiable.

Bien entendu, il est impossible de déterminer avec précision quand les camions autonomes se généraliseront. Cependant, des normes de sécurité complètes doivent être respectées avant une adoption massive.

L’avenir de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement et la logistique

L’IA a le potentiel de révolutionner les secteurs de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique en améliorant l’efficacité et en réduisant les coûts opérationnels.

L’utilisation de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement et la logistique pourrait potentiellement modifier considérablement la manière dont les articles seront distribués, manipulés et transportés à l’avenir. L’automatisation, l’analyse prédictive et d’autres technologies basées sur l’IA sont positionnées pour optimiser un certain nombre de processus liés à la chaîne d’approvisionnement.

Ces développements peuvent se traduire par une meilleure prévision de la demande, un suivi des expéditions en temps réel et une optimisation de l’itinéraire des véhicules, ainsi qu’une meilleure gestion des stocks.

De plus, l’IA peut réduire les dépenses d’exploitation, identifier les inefficacités et améliorer la réactivité globale des clients. L’intégration de l’IA dans les opérations de chaîne d’approvisionnement et de logistique promet d’améliorer l’efficacité, de réduire le gaspillage et de mieux répondre aux demandes changeantes du marché moderne à mesure qu’il continue de se développer.

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