L’intelligence artificielle dans la chaîne d’approvisionnement

Prévision de la demande

La prévision de la demande est l’un des plus grands défis de la chaîne d’approvisionnement. Grâce à l’IA, l’anticipation de produits ou de références spécifiques améliorera considérablement la gestion des entrepôts. Elle permettra d’optimiser les itinéraires, non plus avec les commandes connues mais même avec les nouvelles qui seront prévisibles dans le temps, ainsi que l’itinéraire de transport lui-même. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, les entreprises peuvent anticiper la demande pour leurs produits, ce qui leur permet d’ajuster la production et la distribution pour répondre aux besoins du marché.

Prévoir, toujours sur la base de données.

Des changements que nous pouvons trouver étranges à accepter aujourd’hui, mais qui, dans moins de temps que nous ne le pensons, seront à l’ordre du jour et, surtout, détermineront les normes d’efficacité dans la chaîne d’approvisionnement. Et c’est dans cette lutte pour l’efficacité et la réduction des coûts que se décideront les entreprises présentes sur le marché et celles qui en seront exclues.

Optimisation des stocks

La gestion des stocks est un autre aspect essentiel de la chaîne d’approvisionnement. L’intelligence artificielle peut aider à optimiser les stocks en analysant les données historiques et en temps réel pour prédire la quantité de stock nécessaire à un moment donné. Les entreprises peuvent ainsi réduire leurs coûts d’entreposage et s’assurer qu’elles disposent toujours d’un stock suffisant pour répondre à la demande.

Le système peut également prendre en compte d’autres facteurs, tels que les tendances saisonnières et les conditions du marché, pour ajuster les prévisions de la demande. Grâce à ces informations, le système peut générer automatiquement des commandes de réapprovisionnement et ajuster les niveaux de stock afin de garantir que les produits sont disponibles lorsque les clients en ont besoin, sans dépasser les niveaux de stock.

Améliorer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement et réduire les coûts

En automatisant les processus de production et de distribution, les robots et autres systèmes automatisés peuvent accélérer les processus de fabrication et de distribution, réduisant ainsi les délais et les coûts. La numérisation de toutes les tâches d’entreposage grâce à des solutions WMS, l’utilisation d’outils de gestion efficaces permettant l’intégration des données avec les autres composants de la chaîne de distribution, l’utilisation d’outils TMS pour le transport combinés à un YMS dans la cour de triage, et l’automatisation des tâches de facturation et de gestion ne seront plus seulement un avantage économique à court terme, comme c’est déjà le cas, mais la porte d’entrée vers des informations et des données détaillées et complètes sur nos propres opérations et sur celles de nos partenaires. Avec tout cela, nous alimenterons l’appétit insatiable de l’IA pour les données, les données et encore les données, ce qui nous permettra de faire un bond en avant en matière d’efficacité et de rentabilité que nous ne pouvons pas éviter.

L’intelligence artificielle transforme la chaîne d’approvisionnement

Les entreprises qui exploitent l’intelligence artificielle peuvent améliorer leur rentabilité et offrir une expérience client plus satisfaisante. À mesure que la technologie continue d’évoluer, il est probable que nous verrons encore plus d’avancées basées sur l’IA dans la chaîne d’approvisionnement.

Il est indéniable que le secteur de la logistique est une référence en matière de numérisation et que cette force lui a permis de démontrer sa réactivité dans des périodes aussi difficiles que la pandémie. Il est également vrai que les exigences auxquelles la logistique d’aujourd’hui doit faire face chaque jour sont si élevées qu’il est possible que la voie empruntée soit la bonne.

L’intelligence artificielle et son dérivé, l’apprentissage automatique, sont deux des principaux défis auxquels la logistique sera confrontée cette année.