Débloquer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement : 5 stratégies IA éprouvées

Il peut sembler que les chaînes d'approvisionnement de plus en plus imprévisibles d'aujourd'hui aient finalement battu les planificateurs professionnels, mais la réalité est que les logiciels de planification hérités n'ont pas rattrapé notre monde de plus en plus connecté et interdépendant. Les outils traditionnels s'appuient sur des solutions prescriptives basées sur des règles : nous faisons des suppositions éclairées, traçons une régression linéaire sur un tableur, et croisons les doigts. Les écarts par rapport à ces prédictions sont des « exceptions », et nous les gérons avec des tampons ou des expéditions urgentes — bloquant le capital de travail, détournant les cycles de production, et frustrant les consommateurs avec des rayons vides.

Il y a une meilleure façon : restaurer un flux parfait dans les chaînes d'approvisionnement.

L'opposé du flux parfait est un phénomène que nous appelons « entropie des opérations ». C'est la perturbation de plans bien ficelés par des forces généralement considérées comme imprévisibles. Avec les avancées dans les ordinateurs, le stockage de données et l'apprentissage automatique, l'entropie des opérations est enfin vaincue. Même si votre chaîne d'approvisionnement commence à tirer parti des avancées de l'IA en prédiction, il est facile de s'égarer. Gardez ces points à l'esprit pour faire avancer votre organisation :

Se concentrer sur la valeur à risque

Les alertes sur le manque d'approvisionnement et l'excès d'inventaire sont juste des distractions du nombre le plus critique dans la planification : la valeur à risque. Trop souvent, les planificateurs passent leurs semaines à désherber les alertes sans le contexte ou la visibilité nécessaires pour prendre des décisions éclairées. Mettez du calcul derrière ces alertes et quantifiez les risques émergents pour donner à toute votre équipe la visibilité sur exactement quels problèmes mettent le plus de dollars en jeu. Cela peut encore prendre du temps et de la recherche pour atténuer un problème épineux, mais tout le monde sera rassuré en sachant qu'ils travaillent sur exactement le bon problème.

Ne vous contentez pas d'une boîte noire

La confiance est critique dans une panne de chaîne d'approvisionnement à enjeux élevés et déconcertante. Aucune IA n'aura l'intelligence humaine qu'un planificateur a, mais l'IA aura un contexte interprété bien plus rigoureusement que le planificateur. Les plateformes IA doivent exposer leur raisonnement aux planificateurs pour vérifier les hypothèses, et donner aux planificateurs la confiance d'agir sur ces insights. Prendre de grandes décisions impactantes requiert du courage et de l'assurance, pas juste du big data et des algorithmes intelligents.

Éliminer le gaspillage

Le gaspillage est le résultat de prédictions inexactes : les tampons d'inventaire masquent les prévisions de demande imprécises, et les camions vides démentent les oublis logistiques. Même les temps d'arrêt d'usine et les produits défectueux peuvent être prévenus avec une meilleure science prédictive. Beaucoup de ces inefficacités sont acceptées comme « business as usual », mais avec de nouveaux outils prédictifs, il est temps de questionner chaque source de gaspillage — comme l'inventaire, la surproduction, le transport, ou même le talent gaspillé.

Baisser le bruit

L'accumulation de systèmes d'enregistrement hérités ajoute souvent une complexité inutile à l'espace de travail digital d'un planificateur. Dans le cours de l'atténuation d'une perturbation, il est commun d'avoir de multiples connexions, des alertes redondantes, et au pire des problèmes de permissions ou de visibilité. L'IA excelle dans la manipulation de données, l'étiquetage, la catégorisation, et la correction de nombreux flux de données que les systèmes hérités produisent. Les solutions IA devraient rendre toutes les données pertinentes facilement disponibles, pour que les planificateurs puissent se concentrer sur l'atténuation d'une perturbation, pas sur le tri de systèmes emmêlés pour une meilleure visibilité sur le problème.

Adopter la collaboration

L'avenir est l'intelligence humaine et machine travaillant ensemble. L'IA et l'apprentissage automatique appliqués à la planification de la chaîne d'approvisionnement n'est pas un état futur sur un cycle de hype d'analyste. La valeur est prouvée en production — avec l'objectif de dépasser les attentes surévaluées et voir de la vraie valeur business.

Les planificateurs de chaîne d'approvisionnement n'avaient pas besoin d'une pandémie pour pointer ce qu'ils savaient déjà : la vitesse de prise de décision dans la fenêtre d'exécution est critique pour les chaînes d'approvisionnement. Maintenant est le moment de soutenir les planificateurs et leaders de la chaîne d'approvisionnement avec des produits construits avec l'IA au cœur.

Mike Hulbert est vice-président du business consommateur chez Noodle.ai, un fournisseur de produits IA pour la chaîne d'approvisionnement et les fabricants.