Techniques d'apprentissage automatique dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

Sep 07, 2023

Les organisations peuvent acquérir un avantage concurrentiel et maximiser leurs profits en tirant parti de la puissance de la technologie pour accroître l'efficacité de leur chaîne d'approvisionnement. Mais ils doivent comprendre ce qu'est et n'est pas l'apprentissage automatique s'ils veulent réduire les coûts, augmenter les profits et améliorer l'expérience client. (Photo : Getty Images)

Les organisations peuvent acquérir un avantage concurrentiel et maximiser leurs profits en tirant parti de la puissance de la technologie pour accroître l'efficacité de leur chaîne d'approvisionnement. Mais ils doivent comprendre ce qu'est et n'est pas l'apprentissage automatique s'ils veulent réduire les coûts, augmenter les profits et améliorer l'expérience client. (Photo : Getty Images)

Le marché de l'apprentissage automatique connaît une croissance fulgurante et les experts prévoient une croissance continue. Un rapport de McKinsey indique que l'IA a un grand potentiel pour être un moteur important de la croissance économique. Dans un contexte de concurrence acharnée, les entreprises se tournent vers l'apprentissage automatique pour améliorer leur efficacité commerciale et réduire leurs dépenses.

La gestion de la chaîne d'approvisionnement est l'un des domaines clés qui affectent les résultats des entreprises. Les organisations peuvent acquérir un avantage concurrentiel et maximiser leurs profits en tirant parti de la puissance de la technologie pour accroître l'efficacité des opérations de leur chaîne d'approvisionnement. En tirant parti de la puissance du ML, les entreprises peuvent réduire leurs coûts et augmenter leurs bénéfices, tout en offrant une meilleure expérience client.

Cet article examine les applications courantes de l'apprentissage automatique qui offrent d'excellentes solutions dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes informatiques d'apprendre à partir de données, d'identifier des modèles et de prendre des décisions sans être programmés. En analysant de grandes quantités de données historiques, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent identifier des modèles et des tendances qui seraient autrement difficiles ou impossibles à reconnaître pour les humains. Votre entreprise peut utiliser ces informations pour prendre des décisions plus éclairées, rapidement et avec précision, concernant vos processus de gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Gestion de la chaîne logistique

Les compétences de base de la plupart des entreprises incluent leurs chaînes d'approvisionnement. La chaîne d'approvisionnement comprend toutes les étapes nécessaires pour obtenir un bien ou un service depuis ses débuts jusqu'à ses consommateurs finaux. Les personnes, les informations, les canaux, les ressources et les moyens de transport, en tant que groupes distincts, font tous partie de la chaîne d'approvisionnement et sont connectés. La gestion de la chaîne d'approvisionnement intègre toutes les activités de la chaîne d'approvisionnement ; des fournisseurs d'origine dans l'approvisionnement jusqu'aux utilisateurs finaux.

Points douloureux dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

Il existe quelques problèmes rencontrés par les chaînes d'approvisionnement que les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent résoudre. Certains des défis distincts incluent:

• Mauvaise gestion des relations avec la chaîne d'approvisionnement

• Planification des ressources inférieure

• Maintenance standard de faible qualité et de sécurité

• Coûts de transport élevés

• Besoins non satisfaits des clients

• Inefficacité des coûts

Comment les techniques d'apprentissage automatique peuvent aider

De nombreuses études ont étudié les diverses applications de l'apprentissage automatique dans certaines parties des chaînes d'approvisionnement. Certaines de ces applications incluent la sélection des fournisseurs, la prévision des risques financiers et de la chaîne d'approvisionnement et l'automatisation des cadres SCM. Les applications ML contribuent à améliorer l'efficacité des opérations de la chaîne d'approvisionnement, réduisant ainsi les coûts, minimisant les retards et améliorant la satisfaction des clients.

Examinons quelques utilisations standard des applications d'apprentissage automatique dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

1. Automatisation du framework SCM. Le ML peut automatiser certaines tâches de la chaîne d'approvisionnement telles que la gestion des stocks, la prévision de la demande et l'exécution des commandes. L'automatisation des tâches peut aider à réduire les coûts et à améliorer l'efficacité en rationalisant les processus et en éliminant le travail manuel. Les algorithmes ML peuvent aider à automatiser les tâches du service client telles que le suivi des commandes et la résolution des requêtes, libérant ainsi des ressources humaines pour des tâches à plus forte valeur ajoutée telles que le marketing ou le développement de produits.

2. Analyse prédictive. L'analyse prédictive est l'une des façons dont la gestion de la chaîne d'approvisionnement peut appliquer l'apprentissage automatique. Les algorithmes ML peuvent prédire et prévoir la demande des clients et optimiser la planification de la production en analysant les données historiques et les tendances des clients. Les entreprises peuvent mieux prévoir les commandes futures et planifier leurs niveaux de stock. Une fois que votre organisation adopte un système de prévision intelligent, vous pouvez vous attendre à des performances optimisées, des coûts réduits et une augmentation des ventes et des bénéfices.

3. Gestion des risques. Les algorithmes ML peuvent analyser les données historiques pour identifier les risques potentiels dans la chaîne d'approvisionnement, tels que les retards de livraison ou les défauts de produit bien avant qu'ils ne surviennent. Les organisations peuvent prendre des mesures proactives pour atténuer ces risques avant qu'ils ne provoquent une interruption du processus de la chaîne d'approvisionnement.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent également prédire les risques financiers en déclenchant des alertes sur les activités frauduleuses. Les chefs d'entreprise peuvent renforcer la sécurité en définissant des alertes, y compris des paiements en double aux fournisseurs. De cette façon, ils peuvent réduire les risques de frais de fraude potentiels.

4. Optimisation du processus de la chaîne d'approvisionnement. Les organisations peuvent optimiser l'ensemble du processus de la chaîne d'approvisionnement, du début à la livraison à l'utilisateur final. Les algorithmes ML peuvent aider à identifier les domaines où des améliorations doivent être apportées pour une plus grande efficacité et des économies de coûts. Les entreprises qui optimisent leurs chaînes d'approvisionnement peuvent sélectionner leurs meilleures options et ainsi améliorer leur efficacité.

5. Optimisation du transport et de la logistique. Des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour optimiser les itinéraires et les horaires de transport. Par exemple, vous pouvez analyser les données de trafic en temps réel pour déterminer les itinéraires de livraison les plus efficaces. Les entreprises peuvent réduire les coûts de carburant et s'assurer que les livraisons se font à temps. Les algorithmes ML peuvent également suivre les marchandises pendant le transit. Les données historiques peuvent prédire avec précision les délais et réduire les erreurs.

Les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent contrôler et améliorer les opérations et améliorer la satisfaction des clients en disposant d'une prévision précise des délais de livraison

6. Gestion des stocks. La gestion des stocks est l'un des domaines critiques des applications ML dans les chaînes d'approvisionnement. L'apprentissage automatique améliore la gestion des stocks en prédisant la demande pour certains produits et en prévoyant quand les articles doivent être réapprovisionnés. La planification des stocks est essentielle pour suivre et optimiser le calendrier de la demande et de l'approvisionnement. La planification permet d'éviter de surstocker des produits qui ne sont pas nécessaires ou de manquer de stock trop rapidement. La planification des stocks garantit que les clients ont toujours accès aux produits dont ils ont besoin quand ils en ont besoin.

7. Sélection du fournisseur. L'une des principales fonctions des chaînes d'approvisionnement est de sélectionner les fournisseurs idéaux pour votre entreprise. Obtenir les bons fournisseurs prend beaucoup de temps et est également coûteux. Les techniques d'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour trouver les facteurs corrects dans la sélection et l'évaluation de vos fournisseurs. Les organisations peuvent utiliser les données historiques, les performances du marché et les variations saisonnières pour trouver les bons facteurs lors de la sélection et de l'évaluation des fournisseurs.

Adopter l'IA et l'apprentissage automatique

Les techniques d'apprentissage automatique sont utilisées dans toutes les industries dans divers domaines de la chaîne d'approvisionnement. Il est important de noter qu'il existe plusieurs applications de ML selon la nature de l'industrie, le type et le volume de données dont dispose l'entreprise. Tous ces facteurs ont un effet significatif sur la sélection d'un algorithme approprié. Les techniques d'apprentissage automatique seront certainement de plus en plus utilisées à l'avenir. Alors que de plus en plus d'entreprises adoptent l'IA et le ML pour améliorer leurs chaînes d'approvisionnement, elles augmenteront probablement leurs capacités, leurs connaissances et leurs connaissances commerciales.

A propos de l'auteur:

Arindam Mukherjee est un architecte de la chaîne d'approvisionnement informatique et un auteur publié dans les principales publications sur la chaîne d'approvisionnement. Il peut être joint à .(JavaScript doit être activé pour voir cette adresse e-mail).