Machine Learning : les cas d’usage dans la supply chain

Les 3 avantages de l’apprentissage automatique pour la chaîne d’approvisionnement

1. Augmentation de l’efficacité

Grâce à sa capacité à traiter et analyser des ensembles de données volumineux et variés, le ML permet de rechercher en continu des possibilités d’optimisation tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

Par exemple, un algorithme de ML peut affiner les itinéraires de livraison pour garantir que les produits arrivent dans les meilleures conditions et à l’heure prévue.

Il peut même anticiper des problèmes, comme les conditions météorologiques défavorables ou les embouteillages, et proposer des solutions pour éviter ces aléas et réduire les délais de livraison.

2. Meilleure visibilité de la chaîne d’approvisionnement

L’apprentissage statistique synthétise des données complexes pour faciliter leur compréhension et rendre la planification plus accessible.

Par exemple, un algorithme peut aider un employé à localiser un produit précis en analysant l’ensemble des stocks et en indiquant sa position exacte, optimisant ainsi la gestion des entrepôts.

3. Amélioration du service client

L’efficacité et la visibilité accrues de la supply chain se traduisent également par un service client amélioré. Les produits sont livrés plus rapidement, et les informations de suivi sont plus précises, ce qui est bénéfique pour les clients.

En analysant les données clients, le ML peut également anticiper les fluctuations de la demande, par exemple lors des périodes de fêtes, et inciter les équipes à ajuster leurs achats pour éviter les ruptures de stock.

Quatre cas d’usage du machine learning dans la chaîne d’approvisionnement

1. Gestion des stocks et des entrepôts

L’apprentissage automatique peut analyser l’agencement d’un entrepôt et suggérer des gains de productivité.

Par exemple, en étudiant les déplacements au sol, un algorithme pourrait recommander de placer certains articles plus près du centre pour faciliter leur accès. De plus, en surveillant les étagères à l’aide de capteurs (IoT), le ML aide à suivre les niveaux de stock en temps réel, facilitant les besoins de réapprovisionnement.

2. Maintenance des équipements

Les capacités prédictives du Machine Learning permettent d’anticiper les besoins de maintenance, réduisant ainsi les risques de panne et de temps d’arrêt.

En analysant l’historique des défaillances et les données des équipements, le ML peut planifier automatiquement les entretiens pour prolonger la durée de vie des appareils. Cette surveillance proactive est également utile pour identifier des équipements fréquemment défaillants, ce qui peut amener l’entreprise à envisager un remplacement ou une mise à jour.

3. Évaluation des performances fournisseurs

Le succès d’une chaîne d’approvisionnement dépend en partie des fournisseurs. L’IA aide à évaluer ces prestataires en analysant des données comme leur conformité, la qualité de leurs produits, ou encore l’évolution des prix.

Elle permet également de fixer et de suivre des indicateurs (des métriques) pour chaque fournisseur. Les données permettent de savoir si les fournisseurs actuels sont viables ou s’ils sont à remplacer.

L’optimisation du réseau de prestataires d’une entreprise contribue grandement à améliorer les performances globales de la chaîne d’approvisionnement.

4. Réduction des coûts

Enfin, l’apprentissage automatique peut réduire les coûts opérationnels à plusieurs niveaux.

En optimisant les trajets de livraison, par exemple, le ML peut diminuer les dépenses en carburant. De même, grâce à sa capacité de maintenance prédictive, le ML aide à éviter des réparations coûteuses en intervenant avant que les problèmes ne surviennent..