L'intelligence artificielle (IA) fait référence à la technologie qui permet aux machines, aux logiciels et aux systèmes d'imiter certains aspects de l'intelligence et du comportement humains. Il fonctionne grâce à l'utilisation d '«agents intelligents» et d'algorithmes sophistiqués, permettant la compréhension des informations, l'exécution des tâches et l'adaptation aux entrées et aux environnements changeants.
L'IA utilise généralement le raisonnement humain comme base de prise de décision, dans le but de fournir des informations, des produits, des services et des efficacités améliorés. Dans le domaine de l'IA, il existe divers sous-domaines tels que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la planification, la résolution de problèmes et la robotique.
Les applications de l'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement sont diverses et englobent des tâches telles que l' trac d'informations, l'analyse de données, la planification de l'offre et de la demande, les véhicules autonomes et la gestion des entrepôts.
L'avènement de l'IA centrée sur les données révolutionne ce paysage en intégrant des techniques d'apprentissage automatique et d'analyse de données volumineuses, permettant à l'IA d'apprendre à partir des données plutôt que de dépendre uniquement d'algorithmes. Par conséquent, il facilite une prise de décision supérieure et fournit des résultats plus précis. De plus, l'IA centrée sur les données présente une plus grande évolutivité par rapport aux approches d'IA conventionnelles. À mesure que les ensembles de données augmentent en taille et en complexité, l'importance de l'IA centrée sur les données devrait croître à l'avenir.
Qu'est-ce que les solutions d'IA centrées sur les données ?
Comme mentionné précédemment, cette forme d'IA est spécialement conçue pour exploiter les données à des fins d'apprentissage et de prédiction. Les entreprises utilisent fréquemment l'IA centrée sur les données pour éclairer les décisions concernant les produits, les services et le marketing. Par exemple, dans le contexte des services téléphoniques VoIP, l'IA centrée sur les données aide à comprendre les données d'utilisation des clients et à déterminer comment améliorer le service.
L'IA centrée sur les données implique l'ingénierie méthodique des données utilisées dans la construction d'un système d'IA. Considérez un système d'IA centré sur les données comme une programmation qui donne la priorité aux données plutôt qu'au code. Les solutions d'IA sont de plus en plus adoptées dans divers secteurs, et bien que les modèles d'IA aient fait des progrès au fil du temps, un changement fondamental est nécessaire pour libérer pleinement le potentiel de l'IA.
L'IA centrée sur les données est souvent utilisée parallèlement à d'autres modalités d'IA, notamment l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Alors que de plus en plus d'entreprises et d'organisations reconnaissent les avantages potentiels de la prise de décision basée sur les données, la popularité de l'IA centrée sur les données continue de croître.
Comment fonctionne l'IA centrée sur les données ?
L'IA centrée sur les données améliore les performances des services d'IA grâce à l'augmentation, l'extrapolation et l'interpolation. En augmentant le volume de données disponibles et en optimisant leur utilisation, l'IA centrée sur les données contribue à la précision et à la fiabilité de ces services.
Cette nouvelle approche consiste à générer une IA centrée sur les données à l'aide de données de formation provenant de diverses sources, englobant des données synthétiques et des ensembles de données publics/privés. Une telle approche améliore la qualité des données d'entraînement tout en réduisant le temps et les efforts nécessaires à leur génération. De plus, cela améliore l'efficacité avec laquelle les services d'IA utilisent les données de formation. Par conséquent, l'IA centrée sur les données peut traiter sans effort des ensembles de données supplémentaires, quelle que soit leur taille.
De plus, l'IA centrée sur les données n'est pas limitée à un type de données spécifique, car elle peut glaner des informations à partir de texte, d'images, d'audio et de vidéo.
En général, une stratégie d'IA centrée sur les données comprend les étapes suivantes :
- Appliquer les étiquettes appropriées et corriger tout problème.
- Élimination des instances de données bruyantes.
- Utiliser des techniques d'augmentation des données.
- Réaliser l'ingénierie des fonctionnalités.
- Analyse des erreurs.
- Engager des experts du domaine pour évaluer l'exactitude ou l'inexactitude des points de données.
Pourquoi l'intelligence artificielle est importante pour la chaîne d'approvisionnement
Une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement joue un rôle essentiel dans le succès des opérations de nombreuses entreprises. Une chaîne d'approvisionnement englobe le réseau complexe qui relie une entreprise à ses divers fournisseurs et fournisseurs. Essentiellement, il englobe tous les composants et processus nécessaires pour produire un article et le livrer aux clients. Une seule perturbation dans cette chaîne peut rapidement mettre une entreprise en danger, entravant les opérations de fabrication, de distribution ou de livraison.
Compte tenu de ces considérations critiques, la gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement est un aspect essentiel de nombreuses entreprises. Cependant, la gestion d'une chaîne d'approvisionnement est une tâche très complexe et difficile. Cela implique la coordination de plusieurs parties et la prise en compte de divers facteurs, notamment la disponibilité des matériaux, les problèmes de main-d'œuvre, les fluctuations de prix et bien plus encore.
Heureusement, l'intelligence artificielle (IA) a fait des progrès significatifs ces dernières années, devenant un outil puissant avec un large éventail d'applications commerciales. Dans le contexte de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, l'IA peut jouer un rôle transformateur.
Une enquête récente menée auprès des organisations de la chaîne d'approvisionnement a révélé que ce secteur prévoit un doublement de l'automatisation des machines dans leurs processus d'ici 2028. Dans les sections suivantes, nous explorerons comment l'IA peut être utilisée efficacement pour relever ces défis et améliorer l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
Gestion de données
La gestion efficace des données est un aspect difficile de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. La grande quantité de données générées au sein des chaînes d'approvisionnement nécessite une surveillance, une catégorisation et une journalisation minutieuses. Ce processus est crucial pour dent les tendances, détecter les problèmes potentiels et optimiser la chaîne d'approvisionnement.
L'IA excelle dans l'analyse et la réponse à de grands ensembles de données. Grâce à des techniques d'apprentissage automatique ou en profondeur, les systèmes d'IA apprennent, s'affinent et améliorent continuellement leurs capacités de traitement. En exploitant les données de la chaîne d'approvisionnement, les systèmes d'IA peuvent être formés pour reconnaître les incohérences, dent les modèles et dent de manière proactive les problèmes potentiels.
Efficacité
L'optimisation d'une chaîne d'approvisionnement s'articule autour de la maximisation de l'efficacité. Compte tenu de la nature interconnectée des chaînes d'approvisionnement, tout retard ou problème dans une partie du réseau a des ripple sur les autres composants. L'IA offre un avantage significatif sur les humains et les autres systèmes informatiques en termes d'efficacité, permettant une résolution rapide des problèmes à mesure qu'ils surviennent.
Prévision de la capacité et de la demande
Les chaînes d'approvisionnement sont confrontées à divers défis, notamment des retards, des pannes, une demande inattendue, etc. Les programmes d'IA fournissent des outils de prévision améliorés pour la demande des clients et la capacité de la chaîne d'approvisionnement. Cela permet aux entreprises d'ajuster de manière proactive la capacité pendant les périodes de pointe ou de réduire la capacité pendant les périodes plus lentes pour optimiser les coûts.
Gestion de l'inventaire
Une gestion précise des stocks est cruciale pour maintenir un flux fluide de marchandises au sein d'une chaîne d'approvisionnement. Il garantit des opérations d'entrepôt efficaces et protège contre le sous-stockage ou le surstockage. La gestion des stocks implique plusieurs facteurs, du traitement des commandes au prélèvement et à l'emballage. La capacité de l'IA à gérer de grandes quantités de données la rend très efficace dans la gestion des stocks, réduisant les erreurs et optimisant les niveaux de stock.
Réduction des coûts et sécurité
Enhancement AI peut améliorer la gestion des entrepôts en minimisant les inefficacités, ce qui se traduit par des économies de coûts. Des entrepôts bien gérés contribuent également à améliorer la sécurité des travailleurs et des matériaux.
Certains systèmes d'IA peuvent même automatiser des tâches traditionnellement effectuées par des humains, améliorant encore la sécurité en éliminant les humains de situations potentiellement dangereuses. L'IA fonctionne à grande vitesse et avec un taux d'erreur inférieur à celui des humains, ce qui entraîne une efficacité accrue et des coûts réduits. Cependant, les préoccupations concernant le déplacement de l'emploi doivent être prises en compte lors de la mise en œuvre des systèmes d'IA.
Reconfiguration
Alors que les entreprises s'efforcent de concevoir des chaînes d'approvisionnement bien structurées pour minimiser les incohérences et les inefficacités, des défis et des perturbations peuvent toujours survenir. Les systèmes d'IA peuvent adopter une perspective holistique de la chaîne d'approvisionnement, en recherchant des opportunités d'optimisation. Cela peut impliquer la consolidation de plusieurs fournisseurs en un seul, l' dent d'itinéraires de transport plus rapides ou plus rentables, ou la mise en œuvre d'autres ajustements stratégiques pour améliorer la performance globale du réseau.
Avantages de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement
L'intelligence artificielle (IA) apporte de nombreux avantages à la gestion de la chaîne d'approvisionnement (SCM) :
Vitesse accrue : l'IA facilite une planification efficace de l'offre et de la demande en tenant compte des facteurs du marché, des besoins des consommateurs et des changements environnementaux. Cette optimisation conduit à une prise de décision plus rapide et à des opérations rationalisées tout au long de la chaîne d'approvisionnement.
Amélioration de la logistique : les systèmes alimentés par l'IA optimisent les opérations et la distribution des entrepôts, ce qui améliore l'efficacité de la logistique. Cela comprend une gestion efficace des stocks, un routage optimisé et une meilleure coordination du mouvement des marchandises.
Réduction des coûts : les solutions SCM basées sur l'IA aident à réduire les coûts en permettant de réduire les dépenses d'inventaire et de stockage. De plus, l'IA rationalise les processus, permettant un traitement plus rapide des marchandises et une distribution plus rapide, ce qui entraîne des économies de coûts.
Les capacités intelligentes, renforcées par l'IA et l'apprentissage automatique, jouent un rôle crucial dans le mouvement des marchandises tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Ces capacités incluent :
Appariement de l'offre et de la demande : l'IA aide à aligner l'offre sur la demande en analysant les données du marché et en prédisant le comportement des consommateurs, permettant une meilleure gestion des stocks et réduisant les ruptures de stock ou les surstocks.
Analyse prédictive et heure d'arrivée estimée (ETA) : l'IA utilise des données historiques et en temps réel pour prévoir les délais de livraison et fournir des ETA précises, améliorant ainsi la satisfaction des clients et la planification opérationnelle.
Visibilité des stocks en temps réel : l'IA permet une surveillance en temps réel des stocks au repos et en mouvement, fournissant des informations précieuses sur les niveaux, l'emplacement et l'état des stocks, permettant une gestion efficace des stocks et l'exécution des commandes.
Disponibilité précise et état des commandes : les systèmes alimentés par l'IA fournissent des informations précises et en temps réel sur la disponibilité des produits et l'état des commandes, améliorant ainsi le service client et permettant une meilleure prise de décision.
Prévision de la maintenance des actifs : l'IA permet la maintenance prédictive et la prévision des réparations des actifs au sein de la chaîne d'approvisionnement, optimisant les cycles de maintenance et réduisant les temps d'arrêt.
Les défis de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement
L'adoption de l'IA et des capacités intelligentes dans SCM apporte des avantages tels qu'une meilleure compréhension des données, une vitesse accrue, une logistique optimisée, une réduction des coûts et une meilleure gestion des processus et des actifs de la chaîne d'approvisionnement.
La technologie a fait des progrès significatifs dans la résolution des défis de la chaîne d'approvisionnement, mais il est important de reconnaître que tous les obstacles n'ont pas été entièrement atténués.
Restrictions relatives aux données : l'IA s'appuie sur des données abondantes et de haute qualité pour fournir des résultats efficaces. Cependant, de nombreuses entreprises sont confrontées à des contraintes de données en termes de qualité et de quantité. Pour tirer parti de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement, les limitations de données doivent être minimisées. Cela implique d'améliorer la qualité des données grâce à des pratiques efficaces de gestion des données et d'intégrer des données en temps réel dans les processus et les systèmes. La synchronisation continue des données garantit que les entreprises opèrent sur les informations les plus à jour, permettant une analyse significative et des informations exploitables.
Manque de confiance dans la technologie : l'intelligence artificielle est encore une technologie relativement nouvelle, et les entreprises et les particuliers peuvent hésiter et résister à l'adopter. La mise en œuvre de systèmes d'IA, comme dans les entrepôts, peut impliquer un passage de l'expertise humaine à des systèmes informatiques. Instaurer la confiance dans l'IA nécessite de démontrer ses capacités et de montrer la valeur qu'elle apporte. Les systèmes d'IA peuvent améliorer considérablement les processus de planification, rationaliser les opérations et générer des économies de temps et d'argent. Combiner les données, les algorithmes et l'expertise humaine est complexe, mais voir l'IA en action peut aider à renforcer la confiance. Des solutions comme Flowlity, créées par des experts dans le domaine, peuvent jouer un rôle crucial dans le renforcement de la confiance dans l'IA.
Contraintes technologiques : bien que l'IA soit impressionnante, elle se heurte encore à certains obstacles technologiques. Dans les environnements de production au rythme rapide, la prise de décision en temps réel est essentielle. Les systèmes d'IA basés sur le cloud nécessitent une bande passante importante, et du matériel spécialisé peut être nécessaire pour accéder aux capacités d'IA, ce qui peut entraîner des coûts supplémentaires.
Les entreprises ont besoin de solutions qui combinent des facteurs et des prévisions du monde réel pour prendre des décisions opportunes et éclairées. Une solution efficace doit automatiser la planification, gérer efficacement les niveaux de stock et fournir des alertes en cas de problèmes potentiels.
Coûts opérationnels : l'introduction de l'IA dans les processus de la chaîne d'approvisionnement peut s'avérer coûteuse pour les entreprises. Les investissements initiaux dans l'intégration de la technologie peuvent être substantiels et les coûts opérationnels permanents doivent également être pris en compte. Cependant, opter pour des solutions Software-as-a-Service (SaaS) peut être une alternative rentable au développement de solutions internes. L'IA est conçue pour améliorer le travail humain en automatisant les tâches manuelles et en facilitant une meilleure prise de décision.
Alors que les systèmes d'IA nécessitent une maintenance et un remplacement occasionnel, une solution bien optimisée peut s'avérer rentable au fil du temps, optimisant l'inventaire, la planification et les prévisions, entraînant des économies de coûts.
Construire une chaîne d'approvisionnement durable est un effort continu pour les détaillants et les fabricants. En relevant et en surmontant les défis associés à l'adoption de l'IA, les entreprises peuvent mettre en œuvre des solutions rentables qui rationalisent les opérations de leur chaîne d'approvisionnement.
Conclusion
Les solutions centrées sur l'IA sont devenues une force puissante dans la transformation de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Ces solutions tirent parti de l'intelligence artificielle pour améliorer divers aspects de la chaîne d'approvisionnement, notamment la prévision de la capacité et de la demande, la gestion des stocks, la réduction des coûts et l'amélioration de la sécurité. En exploitant les capacités de l'IA, les entreprises peuvent atteindre une plus grande efficacité opérationnelle, optimiser la prise de décision et répondre efficacement aux demandes dynamiques du paysage de la chaîne d'approvisionnement.
L'association homme-machine est un élément essentiel des solutions centrées sur l'IA. Plutôt que de remplacer les humains, l'IA travaille en tandem avec l'expertise humaine pour augmenter la prise de décision, automatiser les tâches répétitives et fournir des informations précieuses pour des actions plus éclairées. Cette approche collaborative permet aux entreprises de tirer parti des atouts des humains et des machines, ce qui améliore l'efficacité, la précision et la productivité des opérations de la chaîne d'approvisionnement.
