La chaîne d'approvisionnement et l'apprentissage automatique

Lors de la gestion de l'inventaire des pièces dans une organisation MRO, le plus grand défi est de conserver les bonnes pièces de rechange et les bons matériaux sur les étagères . À l'inverse, il existe un risque d'avoir trop d'argent immobilisé dans des stocks à rotation lente ou immobile. Pour ce genre de problèmes dans la chaîne d'approvisionnement, l'apprentissage automatique offre des solutions.

L'apprentissage automatique est une forme d'intelligence artificielle spécialisée dans la gestion de grands ensembles de données et la recherche de moyens de résoudre des problèmes complexes. Dans les applications de la chaîne d'approvisionnement telles que la gestion des pièces de rechange, l'apprentissage automatique offre un moyen de réduire les coûts et d'économiser de l'espace tout en améliorant la disponibilité des pièces et en réduisant le temps moyen de réparation.

Bases de l'apprentissage automatique

Un ordinateur peut traiter des données extrêmement rapidement mais nécessite un programme pour lui indiquer les opérations à effectuer. L'intelligence artificielle (IA) est une approche alternative à la programmation informatique et repose davantage sur la reconnaissance de formes et la formation. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui recherche des modèles dans de très grands ensembles de données.

La plupart des systèmes d'apprentissage automatique sont entraînés en leur fournissant des données déjà étiquetées. Il peut s'agir de données sur les performances du fournisseur ou d'informations sur la durée de vie des composants. D'autres types de systèmes ne sont pas supervisés pour trouver des modèles dans de grands ensembles de données. Cette approche est de moindre valeur pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Une autre méthode de formation est par essais et erreurs. Cela s'est avéré efficace pour apprendre aux ordinateurs à jouer à des jeux complexes tels que le Go, mais a une valeur limitée pour l'amélioration de la gestion des stocks, des achats ou de la logistique.

Apprentissage automatique dans la chaîne d'approvisionnement

L'apprentissage automatique dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement est fortement lié au problème de la demande imprévisible et, dans une moindre mesure, de l'offre ou de la disponibilité très variables. L'un des défis auxquels les responsables MRO sont confrontés est le mélange d'articles à forte utilisation, à faible valeur et à faible utilisation et de grande valeur qu'ils détiennent.

Ceci peut être illustré par deux cas. Dans une opération de maintenance typique, la consommation de lubrifiants et de filtres est raisonnablement prévisible tout au long d'une année et peut être en corrélation avec les volumes de production et la gamme de produits. Cependant, les grosses pompes, moteurs et réducteurs ne sont que rarement nécessaires, mais doivent être disponibles immédiatement en cas de besoin pour minimiser les arrêts de production.

Dans les deux exemples, l'apprentissage automatique peut aider en trouvant des modèles qui pourraient autrement rester cachés. Dans le cas de la demande de lubrifiants et de filtres, il est important de comprendre et d'anticiper les futures fluctuations des horaires. Cette connaissance peut guider les politiques d'inventaire et les achats.

De même, les pannes de pompes, de moteurs ou de boîtes de vitesses peuvent également être prévisibles. L'apprentissage automatique pourrait peut-être conclure qu'il existe une corrélation entre les taux de défaillance et une combinaison de la gamme de produits, de la demande et des conditions météorologiques locales, qui peuvent influencer la qualité de l'alimentation électrique.

À qui profite l'apprentissage automatique dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement ?

Tout fabricant ayant des besoins d'équipements industriels et de maintenance tirant parti de la maintenance prédictive peut bénéficier du machine learning. Cette technologie peut améliorer de façon exponentielle la précision des prédictions et devenir plus efficace au fil du temps, offrant des avantages majeurs en termes de retour sur investissement.

Les industries typiques incluent :

• Aérospatiale
• Automobile
• Produits de construction
• Biens de consommation emballés
• Matériel lourd
• Papier et pâte
• Répartition de l'alimentation
• Pneu et caoutchouc

Avantages de l'application de l'apprentissage automatique dans la chaîne d'approvisionnement

Les applications de machine learning dans la chaîne d'approvisionnement incluent :

• Optimisation des stocks : L'objectif de l'optimisation des stocks est de minimiser le nombre d'articles en stock tout en garantissant simultanément une disponibilité à 100% lorsqu'ils sont nécessaires. Cela peut également concerner l'emplacement du fournisseur, les politiques de stockage et les heures d'ouverture.
  L'apprentissage automatique contribue ici en trouvant des modèles d'utilisation et d'approvisionnement. Il peut, par exemple, conclure que certaines pièces sont mieux conservées par le fournisseur alors que d'autres devraient être conservées sur place. Il peut également noter que certains fournisseurs sont plus fiables que d'autres et suggèrent des niveaux de réapprovisionnement appropriés et même des prix basés sur l'analyse des données historiques.
• Contrôle des coûts d'achat : Les coûts d'achat couvrent plus que le prix payé pour un ou plusieurs articles. L'apprentissage automatique peut aider à identifier les opportunités de regrouper les commandes pour obtenir des remises sur quantité. Il peut évaluer les avantages de diverses conditions de paiement et contribuer à réduire les frais de transport, par exemple en économisant sur l'expédition prioritaire.
• Prolongation de la durée de vie des actifs : Un débat fréquent parmi les organismes de maintenance concerne les avantages de pièces plus chères mais plus durables plutôt que des composants moins chers et de courte durée. L'apprentissage automatique peut passer au crible des données provenant de sources disparates pour parvenir à une conclusion et ainsi prolonger la durée de vie des actifs de grande valeur.
• Gestion des transports : L'apprentissage automatique profite également à la gestion des transports en aidant à identifier et à sélectionner les fournisseurs et à optimiser les calendriers de livraison. Cela pourrait même prendre en compte la logistique de livraison, en comparant, par exemple, le fret maritime par rapport au fret aérien et les impacts relatifs sur la disponibilité et les coûts.

Aider les clients à maximiser la durée de vie et la performance des actifs

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