Révolution de la chaîne d'approvisionnement numérique :comment l'IA remodèle la logistique

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

Par nature, les chaînes d’approvisionnement s’appuient sur de très nombreuses pièces mobiles pour répondre aux besoins. Beaucoup de ces éléments sont disparates, allant des fournisseurs de matières premières aux usines, en passant par les camions, les navires, les entrepôts et les détaillants. Les décideurs et les gestionnaires auront-ils un jour une vision complète de ce qui se passe ? Probablement pas. Mais des technologies telles que l’intelligence artificielle sont sur le point de contribuer à combler les lacunes des connaissances, en fournissant des informations permettant de prévoir et de surmonter les problèmes qui surviennent. Et c'est un pas dans la bonne direction.

La chaîne d'approvisionnement « intelligente » est désormais là et une réalité, grâce à une constellation de technologies comprenant l'IA générative, l'analyse des données, l'automatisation, les jumeaux numériques, l'apprentissage automatique, l'Internet des objets, la blockchain et bien plus encore, indique un nouveau rapport de KPMG.

À l'heure actuelle, selon le cabinet de conseil, 50 % des organisations de chaîne d'approvisionnement indiquent qu'elles investissent dans des applications prenant en charge ces technologies. Les auteurs du rapport décrivent la manière dont cette nouvelle génération de technologies apporte de l'intelligence aux chaînes d'approvisionnement d'aujourd'hui :

L'IA générative dans les opérations : GenAI « a le potentiel de révolutionner la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la logistique et les achats », rapportent les auteurs de KMPG. GenAI « peut aider à garantir la conformité des achats et de la réglementation, à rationaliser et à améliorer l'efficacité des flux de production de fabrication, ou à permettre une communication logistique virtuelle en utilisant des assistants virtuels pour traiter les demandes de routine et fournir des réponses rapides ». En outre, GenAI « peut également apprendre – et s’auto-apprendre – sur les nuances de l’écosystème de la chaîne d’approvisionnement d’une entreprise donnée, lui permettant d’affiner et d’affiner son analyse au fil du temps. »

Voir aussi : L'IA générative rapproche les chaînes d'approvisionnement en temps réel de la réalité

Pour tirer parti de GenAI dans les chaînes d'approvisionnement, les auteurs de KMPG exhortent les professionnels de la planification « à accroître leurs compétences en matière de capacité de modélisation analytique, d'expertise interfonctionnelle et de gestion des relations afin de maximiser la collaboration ».

Planification sans contact/faible contact basée sur l'IA : Une analyse efficace des scénarios est essentielle pour déterminer les conséquences financières des décisions relatives à la chaîne d’approvisionnement, indique le rapport. "La planification des ventes et des opérations basée sur l'IA et les applications de planification commerciale intégrées contribueront à éliminer l'écart entre la planification et l'exécution de la chaîne d'approvisionnement. La planification sans contact éliminera de grandes parties du travail manuel du processus de planification de bout en bout et exploitera la puissance de l'analyse avancée pour répondre à des questions plus approfondies avec une intervention humaine minimale. L'IA sera capable d'analyser les données à grande échelle, d'identifier les anomalies, de rechercher des modèles qui conduisent à des perturbations inattendues et de faire des suggestions sur la façon de les résoudre, presque instantanément. "

Puissance des données : « Chaque jour, des millions et des millions d'enregistrements de données sont générés tout au long de la chaîne d'approvisionnement à partir de plusieurs systèmes », indique le rapport de KPMG. "Cette richesse de données a donné naissance à de plus grands silos de données au sein de l'organisation, ce qui a conduit à des ensembles de données déconnectés. Les professionnels de la chaîne d'approvisionnement doivent gérer efficacement les complexités de leur paysage de données ; pour pouvoir prendre des décisions éclairées et améliorer leurs opérations.

Construire une approche basée sur les données signifie « se concentrer sur des cas d'utilisation spécifiques » qui aident les organisations à « donner la priorité à l'amélioration de la qualité des données là où elles comptent le plus, affinant et améliorant ainsi progressivement leurs ensembles de données ». L’équipe de KPMG recommande de « se concentrer sur les éléments critiques que sont la disponibilité, la qualité, la fiabilité, la cadence et la cohérence des données ».

Transparence et visibilité au-delà des niveaux 1 et 2 : Au moins 43 % des responsables de la chaîne d'approvisionnement n'ont qu'une visibilité limitée, voire inexistante, sur les performances des fournisseurs de premier niveau. « Le manque de visibilité sur les différents niveaux d'une chaîne d'approvisionnement a des implications majeures pour les organisations de tous les secteurs, en particulier pour répondre aux exigences réglementaires, ainsi que pour l'identification et l'atténuation des risques liés à la chaîne d'approvisionnement. Les outils technologiques tels que les tours de contrôle et les jumeaux numériques peuvent mettre en évidence les relations critiques avec les fournisseurs de sous-niveau, mettre en évidence les fournisseurs de sous-niveau communs, les emplacements d’usines et fournir un aperçu clair de la profondeur de la chaîne d’approvisionnement d’une organisation. Lorsqu'ils sont mis en œuvre à grande échelle, ils peuvent améliorer la résilience de la chaîne d'approvisionnement. »

Plateformes low-code : Les plates-formes low-code permettent aux gestionnaires et aux administrateurs de réagir rapidement aux perturbations ou aux changements dans leurs chaînes d'approvisionnement en peaufinant ou en lançant de nouvelles applications. "Ceux-ci réduisent le temps de développement, permettant aux entreprises de réagir rapidement et d'adapter leurs applications aux nouvelles conditions du marché, aux événements perturbateurs ou aux changements de stratégie", déclarent les auteurs de KPMG. « Il permet aux utilisateurs professionnels ayant peu de connaissances techniques de créer, tester et mettre en œuvre rapidement de nouvelles fonctionnalités. Les applications potentielles couvrent la planification, la fabrication, le cycle de vie des produits, la collaboration dans la chaîne d'approvisionnement, ainsi que le suivi et la traçabilité. »