Les chaînes d'approvisionnement mondiales fonctionnent dans un environnement d'une volatilité sans précédent. Les pandémies, l'instabilité géopolitique, les pénuries de main-d'œuvre et l'inflation ont modifié le mode de fonctionnement des entreprises. Entre-temps, les volumes de données ont atteint des niveaux écrasants. À l'échelle mondiale, on estime que la fabrication industrielle générera 4,4 zettaoctets de données d' ici à 2030, la logistique et le commerce de détail ajoutant encore à la complexité.
Pour les dirigeants de grandes entreprises, cela crée un paradoxe : plus de données que jamais, mais moins de clarté. Selon une étude récente, 85% des dirigeants font état d'une "détresse décisionnelle", prenant chaque jour 10 fois plus de décisions qu'il y a dix ans, souvent à partir d'informations incomplètes ou cloisonnées.
C'est là que les logiciels d'IA d'entreprise deviennent transformateurs. Les plateformes d'IA et d'apprentissage automatique (ML) pour la chaîne d'approvisionnement fournissent l'intelligence et l'automatisation nécessaires pour couper court au bruit, accélérer la prise de décision et débloquer la résilience opérationnelle. Cependant, l'adoption de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement nécessite plus que de la technologie - elle exige une approche stratégique à l'échelle de l'entreprise.
Notre ebook, "Demystifying AI", offre un cadre pratique pour l'intégration de l'intelligence artificielle dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement à grande échelle.
Pourquoi l'IA et la ML sont désormais des impératifs pour les entreprises
L'IA et la ML ne sont plus expérimentales - elles remodèlent les fonctions essentielles de la chaîne d'approvisionnement moderne. L'adoption de l'IA permet un retour sur investissement dans toutes les fonctions de l'entreprise, grâce à des réductions de coûts mesurables, des gains de revenus et une meilleure agilité.
Voici comment les grandes entreprises déploient des logiciels de gestion de la chaîne logistique pour influer sur chaque phase :
Planification et prévisions
- La planification de la demande par l'IA améliore la précision des prévisions en exploitant de vastes ensembles de données.
- L'analyse prédictive permet d'aligner les ressources de manière proactive et d'optimiser les stocks.
- La modélisation de scénarios à l'aide de l'IA permet de réduire les délais de simulation de plusieurs heures à quelques minutes, ce qui améliore la souplesse.
Approvisionnement et achats
- ML évalue les risques liés aux fournisseurs et prédit les impacts environnementaux.
- Les connaissances basées sur l'IA aident à construire des réseaux de fournisseurs résilients et à minimiser l'exposition aux perturbations.
Production et fabrication
- L'IA dans la production détecte les anomalies pour le contrôle de la qualité, optimise l'allocation des ressources et réduit le gaspillage d'énergie.
- Les solutions connectées intègrent l'IA pour soutenir la prise de décision en première ligne et stimuler le débit.
Logistique et distribution
- L'IA dans la logistique et la chaîne d'approvisionnement permet de prédire l'heure d'arrivée prévue, de modéliser le risque de charge et d'optimiser les itinéraires.
- Les moteurs de décision pilotés par l'IA réacheminent dynamiquement les expéditions en réponse à des perturbations en temps réel.
Rendement et durabilité
- L'IA optimise les flux de retours et réduit les déchets grâce à une logistique inverse prédictive.
- La conception de réseaux pilotée par l'IA améliore les initiatives d'économie circulaire et la rentabilité.
Les défis de la mise à l'échelle de l'IA et de la ML dans la chaîne d'approvisionnement.
Si les avantages sont évidents, l'intégration des logiciels d'IA et de ML pour la chaîne d'approvisionnement dans les entreprises mondiales est complexe. De nombreux dirigeants sont confrontés à des obstacles communs :
- Des projets pilotes cloisonnés qui ne parviennent pas à s'adapter : Tester l'IA dans des fonctions isolées sans s'aligner sur les objectifs fondamentaux de l'entreprise limite le retour sur investissement.
- La fragmentation des données : Des systèmes disparates et une mauvaise gouvernance des données entravent l'efficacité des modèles d'IA.
- les frictions liées à la gestion du changement : Selon Accenture, l'IA générative peut automatiser jusqu'à 29% des heures de travail de la chaîne d'approvisionnement, ce qui nécessite une transformation de la main-d'œuvre et un développement des compétences.
- Complexité de l'intégration : L'infrastructure existante ne dispose souvent pas de l'architecture requise pour que les plateformes modernes d'IA et de ML fonctionnent efficacement.
