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L’IA remodèle la gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement

Dans cet article :

  • L'IA révolutionne la chaîne d'approvisionnement en améliorant la visibilité et en permettant une gestion proactive des risques 
  • La surveillance de l’IA en temps réel aide à anticiper les perturbations et à sécuriser des sources d’approvisionnement alternatives.
  • Les mesures préventives d’IA renforcent la résilience de la chaîne d’approvisionnement face aux défis futurs.

L'environnement commercial actuel est plein de dynamisme et les chaînes d'approvisionnement sont continuellement influencées par différentes sources de cette dynamique. Le scénario actuel est marqué par des conflits géopolitiques, des événements liés au climat et des perturbations du travail. Les entreprises doivent donc se préparer à des défis inopinés. Heureusement, certaines organisations ont su utiliser l’IA et en faire un outil garantissant la résilience de la chaîne d’approvisionnement et atténuant ainsi les risques.

Le rôle de l'IA dans la résilience de la chaîne d'approvisionnement

La technologie de l’IA est la force clé qui transforme les chaînes d’approvisionnement lorsqu’elle est utilisée pour analyser de meilleures données et accroître la visibilité et la précision. Par conséquent, l’utilisation des ressources devient prévisible grâce à ces systèmes et les organisations peuvent prendre des mesures proactives pour gérer les risques dans la chaîne d’approvisionnement.

L’IA se démarque comme un domaine dans lequel un effet considérable est observé. Cela contribue à faciliter la cartographie de la chaîne d’approvisionnement. La prédominance des fournisseurs indirects est négligée par la plupart des entreprises et c’est à ce stade que se produisent l’essentiel des perturbations. Grâce à la carte et au diagramme basés sur l'IA, les entreprises obtiendront un aperçu rapide de l'ensemble de la communauté de fournisseurs de leur entreprise, composée des niveaux directs et indirects. Cette transparence totale permet d'anticiper une interruption, de prévoir les obstacles et de prendre ensuite des mesures préventives.

Pour illustrer l'interruption de la ligne maritime dans la région de la mer Rouge, cela a entraîné de longs retards dans les expéditions et, par conséquent, de nombreuses industries touchées, du meuble à l'automobile, en ont été touchées. Alors qu'une pénurie mondiale de semi-conducteurs a contraint Tesla, un constructeur renommé de véhicules électriques, à cesser la production dans son usine près de Berlin, des livraisons parfois prolongées des matières premières nécessaires ont conduit à une fermeture prolongée du site. La cartographie basée sur l'IA est un outil qui permet aux entreprises de mettre l'accent sur les chaînes d'approvisionnement qui sont susceptibles de faire l'objet de conflits géopolitiques, quel que soit le niveau de détail de ces éléments. Grâce à la mise à jour continue des ensembles de données provenant de sources internationales, les systèmes de surveillance basés sur l'IA peuvent détecter les risques potentiels, prédire leur gravité et la gestion des alertes.

dent des risques en temps réel grâce à la surveillance de l'IA

Les modèles prédictifs basés sur l’IA constituent une option précieuse pour dent et prévoir les perturbations prévisibles du système. Des exemples tels que EventWatchAI de Resilinc peuvent, à l'échelle mondiale, fournir une alerte en cas de facteurs perturbateurs dans les chaînes d'approvisionnement en analysant de larges volumes de données. Les couches d'alerte précoce permettent à une organisation d'anticiper la perturbation après sa survenue initiale.

En plus de cela, les modèles d’IA prédictifs peuvent surveiller les bons de commande et rechercher les produits avec précision en temps réel. Cela permet de voir si les commandes sont retardées et les prix récents des matières premières. En observant très attentivement les matières premières, les entreprises peuvent prévoir à l’avance les futures pénuries de produits et les nouveaux canaux d’approvisionnement.

L’IA vient notamment à la rescousse en assurant des mesures de sécurité et en localisant les points faibles de la logistique. Cette innovation présente un risque : dans des conditions telles que la région autonome ouïghoure du Xinjiang XUAR en Chine, qui est la zone de préoccupation éthique, le sort des fournisseurs ayant des pratiques dangereuses sera sombre.

Les audits approfondis des fournisseurs examinés par l'IA peuvent détecter des vulnérabilités dans des domaines tels que des violations ou des cyberattaques contre les systèmes informatiques et technologiques opérationnels. Cela permet aux fournisseurs et aux entreprises d'unir leurs forces pour résoudre les problèmes, ou si les risques restent élevés, il devrait y avoir un moyen d'organiser un approvisionnement alternatif pour que l'entreprise se conforme.

Une approche préventive plutôt qu’une solution panacée 

Le rôle des données passera d'une routine quotidienne à des fonctions plus opérationnelles, d'où la nécessité plus que jamais d'une stratégie préventive pour le système SCRM. Les cyberattaques représentent aujourd’hui un ensemble de menaces complexes apparues dans l’industrie des semi-conducteurs à Taiwan. Le fait de s’attaquer defi avant qu’elles ne deviennent de graves problèmes est utile car cela permet aux entreprises de s’attaquer à l’avance aux facteurs perturbateurs, atténuant ainsi complètement les risques.  

L’intelligence artificielle joue le rôle de sauveur dans la gestion des risques au sein de la chaîne d’approvisionnement et permet aux organisations d’être plus flexibles et plus tron . Pour récolter les effets bénéfiques de l’IA dans la gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises devraient investir dans des outils comprenant une cartographie à plusieurs niveaux et une surveillance des risques 24h/24 et 7j/7 équipée de l’IA. De cette manière, ils peuvent dent efficacement les menaces, les faiblesses et les manipulations inappropriées, et ainsi toujours améliorer la résilience de la chaîne d'approvisionnement, même en cas de perturbations futures.

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