Révolution de la Chaîne d'Approvisionnement Numérique : Comment l'IA Remodèle la Logistique

Les chaînes d'approvisionnement ont toujours été vulnérables aux événements et pannes, déconcertant même les entreprises et services les mieux gérés. L'intelligence artificielle en temps réel apportera-t-elle enfin du sens à cette entreprise complexe ? Ou n'est-ce que le dernier élixir présenté comme remède à tous les maux ?

Par nature, les chaînes d'approvisionnement reposent sur de nombreuses, de très nombreuses pièces mobiles pour livrer comme nécessaire. Beaucoup de ces parties sont disparates, allant des fournisseurs de matières premières aux usines aux camions aux navires aux entrepôts aux détaillants. Les décideurs et managers auront-ils jamais une vue complète de ce qui se passe ? Probablement pas. Mais des technologies comme l'intelligence artificielle sont prêtes à aider à combler les lacunes de connaissance, fournissant des insights pour prédire et surmonter les problèmes qui surviennent. Et c'est un pas dans la bonne direction.

La chaîne d'approvisionnement « intelligente » est maintenant là et une réalité, grâce à une constellation de technologies incluant l'IA générative, l'analytique de données, l'automatisation, les jumeaux numériques, le machine learning, l'Internet des Objets, la blockchain et plus, selon un nouveau rapport de KPMG.

À ce stade, le cabinet constate que 50 % des organisations de chaîne d'approvisionnement indiquent qu'elles investissent dans des applications supportant de telles technologies. Les auteurs du rapport décrivent les façons dont cette prochaine génération de technologies apporte de l'intelligence aux chaînes d'approvisionnement d'aujourd'hui :

IA Générative dans les Opérations : La GenAI « a le potentiel de révolutionner la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la logistique et l'approvisionnement », rapportent les auteurs de KPMG. La GenAI « peut aider à assurer la conformité approvisionnement et réglementaire, rationaliser et améliorer l'efficacité des flux de travail de production manufacturière, ou permettre la communication logistique virtuelle en utilisant des assistants virtuels pour gérer les demandes routinières et fournir des réponses rapides. » En outre, la GenAI « peut aussi apprendre — et s'auto-apprendre — sur les nuances de l'écosystème de chaîne d'approvisionnement de n'importe quelle entreprise, lui permettant d'affiner et d'aiguiser son analyse au fil du temps. »

Voir aussi : L'IA Générative Rapproche les Chaînes d'Approvisionnement en Temps Réel de la Réalité

Pour exploiter la GenAI dans les chaînes d'approvisionnement, les auteurs de KPMG exhortent les professionnels de la planification « à augmenter leurs compétences en modélisation analytique, expertise cross-fonctionnelle et gestion de relations pour maximiser la collaboration. »

Planification No-Touch/Low-Touch Activée par l'IA : L'analyse de scénarios efficace est essentielle pour déterminer les conséquences financières des décisions de chaîne d'approvisionnement, indique le rapport. « Les applications de planification commerciale et opérationnelle activées par l'IA et de planification d'affaires intégrée aideront à éliminer l'écart entre la planification de la chaîne d'approvisionnement et l'exécution. La planification low-touch retirera de grandes pans de travail manuel du processus de planification de bout en bout et exploitera la puissance de l'analytique avancée pour répondre à des questions plus profondes avec une intervention humaine minimale. L'IA sera capable d'analyser les données à grande échelle, identifier les anomalies, rechercher des patterns qui mènent à des perturbations inattendues, et faire des suggestions sur comment les résoudre — presque instantanément. »

Puissance des Données : « Chaque jour, des millions et des millions d'enregistrements de données sont générés à travers la chaîne d'approvisionnement depuis de multiples systèmes », indique le rapport KPMG. « Cette richesse de données a donné naissance à de plus grands silos de données au sein de l'organisation ce qui a à son tour mené à des ensembles de données déconnectés. Les professionnels de la chaîne d'approvisionnement doivent gérer les complexités dans leur paysage de données efficacement ; pour être capables de prendre des décisions éclairées et améliorer leurs opérations.

Construire une approche data-driven signifie « se concentrer sur des cas d'usage spécifiques » qui aident les organisations à « prioriser les améliorations de qualité des données où elles comptent le plus, affinant et améliorant progressivement leurs ensembles de données. » L'équipe KPMG exhorte à une « focalisation laser sur les éléments critiques de disponibilité, qualité, fiabilité, cadence et cohérence des données. »

Transparence et Visibilité au-delà des Niveaux 1 et 2 : Au moins 43 % des managers de chaîne d'approvisionnement ont une visibilité limitée à nulle de la performance des fournisseurs de niveau un. « Le manque de visibilité à travers les niveaux étagés d'une chaîne d'approvisionnement a des implications majeures pour les organisations à travers les industries, particulièrement pour répondre aux exigences réglementaires, et pour l'identification et l'atténuation des risques de chaîne d'approvisionnement. Des outils technologiques comme les tours de contrôle et les jumeaux numériques peuvent faire surface les relations critiques des sous-fournisseurs, mettre en évidence les sous-fournisseurs communs, localisations d'usines et fournir un insight clair dans la profondeur de la chaîne d'approvisionnement d'une organisation. Quand implémentés à l'échelle, ils peuvent améliorer la résilience de la chaîne d'approvisionnement. »

Plateformes Low-Code : Les plateformes low-code permettent aux managers et administrateurs de réagir rapidement aux perturbations ou changements dans leurs chaînes d'approvisionnement en ajustant ou lançant de nouvelles applications. « Elles coupent le temps de développement, permettant aux entreprises de réagir rapidement et d'adapter leurs applications aux nouvelles conditions de marché, événements perturbateurs ou stratégies changeantes, » déclarent les auteurs de KPMG. « Cela permet aux utilisateurs business avec peu de connaissances techniques de rapidement construire, tester et implémenter de nouvelles capacités. Les applications potentielles s'étendent à la planification, fabrication, cycle de vie produit, collaboration chaîne d'approvisionnement, et track and trace. »