Mise à jour d’Oracle SCM : de bons exemples d’IA appliquée à la logistique

Machine Learning et prédiction d’ETA

ETA Predictions fournit des mises à jour en temps réel sur le suivi des expéditions avant et pendant le transport pour donner des prédictions précises sur la date d’arrivée des marchandises (ETA).

L’outil recommande également des actions pour faire réacheminement en cas de perturbations.

ETA Predictions utilise des algorithmes pour analyser l’historique des expéditions d’un client et pour identifier les facteurs qui ont influencé le temps de livraison, explique Derek Gittoes, vice-président de la stratégie produit SCM chez Oracle. Ces résultats servent ensuite de base pour prédire le temps de futurs trajets.

Une entreprise peut utiliser ces prévisions pour planifier la manière dont elle souhaite expédier les marchandises – par exemple, en choisissant le transporteur et les ports de livraison, illustre le responsable d’Oracle.

La solution fonctionne également en temps réel afin d’apporter des modifications si les conditions changent. « Les mises à jour se font au fur et à mesure que les marchandises se déplacent, de sorte que le moteur peut refaire la prédiction et avoir une indication de confiance sur la véracité de la prédiction », précise M. Gittoes.

Machine Learning et nomenclatures

Automated Trade Agreement Qualification donne des informations sur les articles qui figurent dans les nomenclatures (BOM).

Il crée un enregistrement vérifiable de la provenance des pièces, qui montre qu’elles sont bien conformes aux réglementations des accords commerciaux internationaux.

Grâce à l’IA, l’outil analyse les nomenclatures de chaque produit pour déterminer s’ils sont concernés par certains accords de libre-échange.

Les nomenclatures sont souvent très complexes, avec des centaines, voire des milliers de composants distincts qui entrent dans la composition des produits finis. Il est donc difficile pour les entreprises de déterminer manuellement si des produits sont conformes ou concernés par telle ou telle réglementation, souligne M. Gittoes.

Assistant virtuel et NLP pour la logistique

Par ailleurs, l’assistant virtuel Logistics Digital Assistant – qui n’est pas nouveau – s’améliore avec des capacités qui permettent aux utilisateurs d’interagir et d’obtenir des réponses à leurs questions via des commandes en langage naturel (NLP).

Les utilisateurs peuvent par exemple lui poser des questions comme « Où est mon envoi ? » ou « Quelles sont les commandes qui risquent d’être en retard ? », illustre le VP SCM d’Oracle. Et l’assistant répondra lui aussi en langage naturel.

Toutes ces nouveautés sont disponibles pour les clients d’Oracle Transportation Management (TM) et Oracle Global Trade Management (GTM), deux modules d’Oracle SCM.

De bonnes illustrations de ce dont le marché de la supply chain a besoin

Ces nouvelles fonctionnalités à base d’IA sont une bonne illustration de ce dont la logistique a besoin, estime Predrag Jakovljevic, analyste chez Technology Evaluation Centers.

Pour lui, Oracle TM est devenue une solution majeure sur le marché. Les capacités de qualification automatisée dans GTM vont poser un défi de taille pour des concurrents comme Nexus (Infor) ou E2open.

« Un assistant numérique vocal pourrait [également] être plébiscité s’il est aussi bon que ChatGPT », continue l’analyste qui avertit qu’il peut aussi y avoir un effet déceptif si le chatbot n’est pas à la hauteur « cela pourrait alors n’être vu que comme un gadget ».

Développement durable : le nouvel horizon de la supply chain

Dans le futur, le développement durable sera certainement un autre domaine qui bénéficiera des apports de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement, tant la logistique et le transport sont liés aux efforts de réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES) et au carbone.

Bien qu’il n’y ait pas de fonctionnalités spécifiquement axées sur la durabilité dans les mises à jour d’Oracle SCM, il existe déjà des fonctions dans Oracle TM qui aident à capturer et à signaler les émissions de carbone des expéditions, assure M. Gittoes.

Oracle travaille également avec le Global Logistics Emissions Council (GLEC) afin d’intégrer sa méthodologie de calcul et de reporting des émissions de GES dans la logistique dans l’outil, ajoute-t-il.

« C’est un domaine dans lequel nous avons des plans d’investissement importants et nous développons des capacités beaucoup plus avancées », promet-il.