Comment l'IA dans la chaîne d'approvisionnement apporte de la valeur à votre entreprise

Les responsables de la chaîne d’approvisionnement cherchent à mieux comprendre la planification de leur chaîne d’approvisionnement. Et quelle meilleure façon de commencer que l’intelligence artificielle (IA) ?

Au cours des dernières années chargées de mots à la mode, nous avons vu de nombreux nouveaux outils brillants générer de l’enthousiasme – et de la confusion – autour du potentiel de l’IA. Les technologies sont conçues dès le départ pour utiliser les capacités de l’IA afin d’améliorer les prévisions et de révéler des informations plus rapidement que n’importe quel humain. Et même ChatGPT permet à quiconque de créer facilement du contenu – même des articles complets et des livres blancs – pour répondre à pratiquement toutes les questions que les gens peuvent imaginer.

Lorsqu’il s’agit de planification de la chaîne d’approvisionnement, il peut être difficile de croire que ces capacités actuelles puissent apporter une réelle valeur ajoutée. Mais cela jette les bases d'un nouveau paradigme qui pourrait réduire de 70 % le temps de planification hebdomadaire, réduire de 15 à 30 % les erreurs de prévision et améliorer considérablement les résultats des stocks.

Du projet scientifique au facilitateur de la chaîne d’approvisionnement

Selon Gartner, l’IA devrait imprégner chaque innovation technologique et chaque décision stratégique au cours de l’année à venir. Et la précision et la rapidité de prise de décision de l’IA ne pourraient pas arriver à un meilleur moment pour les planificateurs de la chaîne d’approvisionnement.

Pour suivre la dynamique actuelle du marché, les planificateurs doivent moderniser leurs stratégies traditionnelles de chaîne d'approvisionnement avec des prévisions tenant compte des signaux du marché et des moteurs de la demande qui évoluent plus rapidement et plus fréquemment.

Par exemple, l’intégration en temps réel du comportement des clients, des changements économiques, des changements environnementaux et des événements géopolitiques en cours dans les prévisions permet aux entreprises de prédire et de s’adapter à des scénarios évolutifs avec plus d’agilité. Les analyses basées sur l'IA comblent les lacunes critiques inhérentes aux modèles conventionnels, en répondant à la demande de base, à l'impact promotionnel, aux prévisions causales et aux informations sur les utilisateurs au sein d'une solution unifiée, améliorant ainsi considérablement la précision des prévisions.

L’intelligence artificielle a de nombreuses autres applications précieuses dans la chaîne d’approvisionnement, notamment :

• L'amélioration continue grâce à une visibilité en temps réel, une veille économique exploitable et une analyse automatisée des données
• Précision de surveillance améliorée de la disponibilité des commandes et de leur statut en temps réel
• Alerte précoce des retards en amont pour déclencher une planification d’urgence ou un approvisionnement alternatif
• Identification plus rapide de la baisse de popularité des produits et des cycles de fin de vie grâce à l'analyse du niveau des stocks
• Stratégies de prix optimisées avec analyse comparative des prix des produits, des coûts de la chaîne d'approvisionnement et des marges bénéficiaires de détail
• Planification affinée de la demande, du réapprovisionnement et de l’approvisionnement grâce à l'analyse des prix des matières premières et des conditions météorologiques

Bien que la liste des améliorations potentielles soit longue, obtenir des données provenant de nombreuses sources internes et externes pour exploiter l’IA de manière significative constitue un défi de taille pour la plupart des organisations de chaîne d’approvisionnement. Et une fois collectées, les données nécessitent souvent un certain nettoyage et standardisation.

Comment l’IA fait évoluer les capacités de planification de la chaîne d’approvisionnement

La convergence d'une disponibilité accrue des données et des progrès technologiques fait désormais du bon choix il est temps d’adopter une chaîne d’approvisionnement basée sur l’IA. Heureusement, plusieurs fonctionnalités sont aujourd'hui disponibles pour automatiser les processus de la chaîne d'approvisionnement et augmenter la prise de décision de votre équipe de chaîne d'approvisionnement.

Sélection d'algorithmes de prévision optimisés permet de garantir que la précision des prévisions est optimisée tout au long du cycle de vie d'un produit. Il mélange automatiquement plusieurs algorithmes chaque fois que de nouvelles données sont ajoutées à l'historique de la demande et compare l'exactitude de chaque élément prévu à chaque algorithme de prévision disponible, choisissant finalement le groupe d'algorithmes qui minimise les erreurs de prévision.

Ajustement des valeurs aberrantes de la demande détecte automatiquement les points de données anormaux de l’historique de la demande et fournit un mécanisme pour corriger ou expliquer les valeurs aberrantes. Cela élimine le temps et les efforts nécessaires au planificateur de la demande pour identifier et prendre en compte manuellement les anomalies dues aux ruptures de stock, aux programmes promotionnels des concurrents, aux perturbations imprévues ou aux événements non répétitifs. S'attaquer à ces « mauvaises données » contribue à améliorer la précision des prévisions en garantissant que les données utilisées par les modèles sont aussi propres que possible.

Détection de la demande à partir de données non structurées exploite la reconnaissance de formes et le traitement du langage naturel pour lire et analyser le Big Data afin de reconnaître les relations complexes et de fournir des informations sur les données. Cette fonctionnalité s'adapte à chaque changement de préférence et de comportement des consommateurs en analysant automatiquement des téraoctets de données non structurées en quelques minutes pour déterminer le sentiment des acheteurs et prédire rapidement un impact sur la demande à court et à long terme.

Simulations probabilistes de demande et d’offre comprendre la variabilité de la demande et de la capacité d’offre à un niveau record. Contrairement aux prévisions à valeur unique, ces capacités construisent une gamme de prévisions possibles de demande et d'offre et créent des prévisions aléatoires, qui sont utilisées dans des simulations de jumeaux numériques à n niveaux et sous contrainte d'offre pour prédire la résilience de la chaîne d'approvisionnement. L'intégration de données sur les revenus et les bénéfices au niveau des produits dans ces simulations de type Monte Carlo permet aux planificateurs d'évaluer les risques liés à l'atteinte des objectifs volumétriques et financiers.

Nettoyage automatique des données et remplissage des paramètres reconnaît les données incomplètes ou inexactes de la chaîne d'approvisionnement et applique automatiquement les données correctes ou alerte le gestionnaire de données approprié pour qu'il prenne des mesures correctives. Des solutions avancées qui nettoient automatiquement les données et renseignent les paramètres de la chaîne d'approvisionnement garantissent que des données précises et opportunes sont disponibles pour les opérations de planification de la chaîne d'approvisionnement.

Augmentation de la sélection de scénarios utilise des capacités cognitives avancées pour développer de nouvelles connaissances et augmenter la capacité d'un planificateur à prendre des décisions rapides et éclairées. Il recherche de manière autonome les meilleures solutions aux perturbations et aux opportunités et peut fournir au planificateur les meilleures alternatives pour accélérer la prise de décision.

Optimisation du profil de cycle de vie des produits améliore la précision des prévisions au niveau des articles grâce à des techniques de modélisation basées sur les attributs pour créer des profils de demande, les attribuer à de nouveaux articles, évaluer en permanence leur exactitude et les réviser. Il apprend des introductions de produits précédentes pour optimiser la forme et le volume du profil pour les lancements de nouveaux produits.

Quand la prospective rencontre la réactivité

L’adoption de l’IA dans les opérations de la chaîne d’approvisionnement ne se contente pas de rationaliser les processus. Il ouvre un champ de possibilités – de l’amélioration continue à l’analyse automatisée des données, en passant par une planification affinée de la demande et des simulations résilientes. Et à mesure que l’IA mûrit, son potentiel à remodeler le paysage de la chaîne d’approvisionnement devient de plus en plus tangible, promettant un avenir d’efficacité et de prévoyance sans précédent.

Chez Logility, cette étape dans la planification de la chaîne d'approvisionnement ne constitue pas seulement une avancée technologique, mais également une opportunité cruciale pour les responsables de la chaîne d'approvisionnement. Les capacités améliorées de l'IA permettent de plus en plus aux équipes de résoudre les problèmes immédiatement grâce à des alertes en temps réel et des informations instantanées, une notation intelligente et une priorisation économique, ainsi que les meilleures politiques d'inventaire pour chaque SKU.

Vous voulez en savoir plus ? Découvrez comment Logility DemandeAI+ Cette solution peut aider votre organisation de chaîne d'approvisionnement à se concentrer sur les opportunités les plus critiques, réduisant ainsi les coûts, optimisant les stocks et fournissant des niveaux de service remarquables.