Cinq façons de tirer parti de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

Il peut sembler que les chaînes d'approvisionnement d'aujourd'hui, de plus en plus imprévisibles, ont finalement dépassé les planificateurs professionnels, mais la réalité est que les logiciels de planification existants n'ont pas rattrapé notre monde toujours connecté et interdépendant. Les outils traditionnels reposent sur des solutions normatives basées sur des règles :nous faisons des suppositions éclairées, dessinons une régression linéaire sur une feuille de calcul et croisons les doigts. Les écarts par rapport à ces prévisions sont des « exceptions » et nous les gérons avec des tampons ou des accélérations :en bloquant le fonds de roulement, en orientant mal les cycles de production et en frustrant les consommateurs avec des étagères vides.

Il existe un meilleur moyen :rétablir 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 élaborés par des forces qui sont généralement considérées comme imprévisibles. Avec les progrès des ordinateurs, du stockage de données et de 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 dans la prédiction, il est facile de s'égarer. Gardez ces points à l'esprit pour faire avancer votre organisation :

Concentrez-vous sur la valeur à risque. Les alertes sur le manque d'approvisionnement et les stocks excédentaires ne sont que des distractions par rapport au chiffre le plus critique de la planification :la valeur à risque. Trop souvent, les planificateurs passent leurs semaines à trier les alertes sans le contexte ni la visibilité nécessaires pour prendre des décisions éclairées. Mettez un peu de calcul derrière ces alertes et quantifiez les risques émergents pour donner à l'ensemble de votre équipe une visibilité sur les problèmes qui mettent le plus d'argent en jeu. Il faudra peut-être encore du temps et des recherches pour atténuer un problème épineux, mais tout le monde sera assuré de savoir qu'il travaille exactement sur le bon problème.

Ne vous contentez de rien dans une boîte noire. La confiance est essentielle dans une rupture de chaîne d'approvisionnement à enjeux élevés et extrêmement compliquée. Aucune IA n'aura l'intelligence humaine d'un planificateur, mais l'IA aura un contexte interprété de manière beaucoup plus rigoureuse que le planificateur. Les plateformes d'IA doivent exposer leur raisonnement aux planificateurs pour vérifier les hypothèses et donner aux planificateurs la confiance nécessaire pour agir sur ces idées. Prendre des décisions importantes et percutantes nécessite du courage et de l'assurance, pas seulement des mégadonnées et des algorithmes intelligents.

Éliminez les déchets. Les déchets sont le résultat de prédictions inexactes :les tampons d'inventaire masquent des 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 évités grâce à une meilleure science prédictive. Bon nombre de ces inefficacités sont acceptées "comme d'habitude", mais avec de nouveaux outils prédictifs, il est temps de remettre en question toutes les sources de gaspillage, comme les stocks, la surproduction, le transport ou même le gaspillage de talents.

Faites baisser le bruit. L'accumulation de systèmes d'enregistrement hérités ajoute souvent une complexité inutile à l'espace de travail numérique d'un planificateur. Au cours de l'atténuation d'une perturbation, il est courant d'avoir plusieurs connexions, des alertes redondantes et, au pire, des problèmes d'autorisation ou de visibilité. L'IA excelle dans la manipulation de données, le marquage, la catégorisation et la correction de nombreux flux de données produits par les systèmes existants. Les solutions d'IA doivent rendre toutes les données pertinentes facilement disponibles, afin que les planificateurs puissent se concentrer sur l'atténuation d'une perturbation, et non sur le tri dans des systèmes enchevêtrés pour une meilleure visibilité sur le problème.

Adoptez la collaboration. L'avenir, c'est l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle qui travaillent ensemble. L'IA et l'apprentissage automatique appliqués à la planification de la chaîne d'approvisionnement ne sont pas un état futur du cycle de battage médiatique d'un analyste. La valeur est prouvée dans la production, dans le but de dépasser les attentes exagérées et de voir une réelle valeur commerciale.

Les planificateurs de la chaîne d'approvisionnement n'avaient pas besoin d'une pandémie pour souligner ce qu'ils savaient déjà :la vitesse de prise de décision dans la fenêtre d'exécution est essentielle pour les chaînes d'approvisionnement. Il est maintenant temps de soutenir les planificateurs et les dirigeants de la chaîne d'approvisionnement avec des produits construits avec l'IA au cœur.

Mike Hulbert est vice-président des activités grand public chez Noodle.ai, un fournisseur de produits d'IA pour la chaîne d'approvisionnement et les fabricants.