Nombreuses sont les entreprises qui récoltent déjà les fruits de leur digitalisation et la compétitivité des entreprises FMCG dépendra bientôt de leur capacité à adopter les nouvelles technologies avancées d’IA générative à leur supply chain.
Vous hésitez encore à investir dans cette transformation numérique ?
Découvrez dans cet articles quels sont les bénéfices principaux de l’IA pour votre supply chain.
Bonne lecture !
Navigation rapide :
- I – IA et supply chain : les technologies courantes
- II – Les avantages de l’IA pour la supply chain
- III – IA et supply chain : défis et perspectives
I. IA et supply chain : les technologies courantes
Premièrement, il convient d’identifier et de comprendre quelles sont les technologies d’intelligence artificielle couramment utilisées dans la chaîne d’approvisionnement :
Les algorithmes de machine learning
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l’IA qui permet aux systèmes d’apprendre à partir de données historiques et d’améliorer leurs performances sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Dans la chaîne d’approvisionnement, les algorithmes de machine learning sont utilisés pour optimiser l’ensemble des opérations (gestion des stocks, acheminement des marchandises…)
Le Big Data
Le Big Data désigne l’analyse de volumes massifs de données structurées et non structurées, provenant de diverses sources. En exploitant les données récoltées, les entreprises peuvent obtenir des insights approfondis sur leurs opérations, détecter des tendances cachées, et prendre des décisions plus éclairées.
La réalité augmentée (RA)
La réalité augmentée superpose des informations numériques à la réalité physique, souvent via des dispositifs comme des casques VR. En permettant de simuler des scénarios, la réalité augmentée peut notamment être utilisée pour réorganiser et optimiser un espace de stockage.
Les capteurs connectés
Les capteurs connectés, également connus sous le nom d’Internet des objets (IoT), collectent et transmettent des données en temps réel sur l’état des produits, des machines, ou des environnements. Dans la chaîne d’approvisionnement, ces capteurs permettent de suivre en continu les conditions de transport (comme la température ou l’humidité), d’optimiser les niveaux de stock en fonction de l’utilisation réelle, et de surveiller l’état des équipements pour prévenir les pannes.
Les logiciels de gestion (WMS, WCS, MES, ERP, PGI, etc.)
Les logiciels de gestion, tels que le WMS (Warehouse Management System), WCS (Warehouse Control System), ERP (Enterprise Resource Planning), et PGI (Progiciel de Gestion Intégré), sont des outils essentiels pour optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement. Ils fonctionnent en grande partie grâce à l’intégration de technologies d’intelligence artificielle (IA), notamment l’apprentissage automatique (machine learning) et l’analyse prédictive.
Ces technologies, lorsqu’elles sont combinées, donnent naissance à une supply chain intelligente et flexible, en capacité de vous offrir une visibilité complète sur l’ensemble de vos opérations et de vous permettre de vous adapter rapidement aux fluctuations de votre marché.
II. Les bénéfices de l’IA pour la supply chain
1 – Optimisation des opérations
En intégrant des systèmes automatisés de manutention et d’entreposage à votre chaîne d’approvisionnement, vous pouvez absorber les tâches répétitives, réduire les erreurs humaines et améliorer l’efficacité globale de vos processus.
Quelques exemples d’automatisation :
- Les véhicules autonomes (AGV, AGC, AGF, AMR) : Ces véhicules autonomes transportent les marchandises à travers les entrepôts sans intervention humaine. Ils optimisent les flux internes, réduisent les délais de traitement et minimisent les risques d’accidents liés à la manipulation manuelle.
- Les systèmes d’identification par radiofréquence (RFID) : Le RFID permet une gestion en temps réel des stocks en suivant et en identifiant chaque produit ou palette via des étiquettes électroniques. Cela améliore la traçabilité des marchandises, réduit les erreurs de gestion des stocks et accélère les processus de réception et d’expédition.
- Les palettiseurs automatiques : Ces machines prennent en charge l’empilement des produits sur des palettes, optimisant l’espace de stockage et réduisant le besoin de main-d’œuvre pour des tâches répétitives. Les palettiseurs augmentent également la sécurité de vos opérateurs, qui n’ont plus à manipuler des charges lourdes.
Pour aller plus loin : Automatisation des infrastructures logistiques FMCG : Pourquoi et comment y avoir recours ?
De plus, l’automatisation n’est pas le seul levier permettant d’accroître la performance des de vos opérations logistiques. Les modèles d’apprentissage automatique offrent également un accès à des données qualifiées en temps réel, facilitant plusieurs aspects critiques de la gestion de la supply chain :
- Le sourcing des fournisseurs : L’IA évalue divers critères tels que les performances, les capacités et les profils de risque pour classer les fournisseurs potentiels, vous aidant ainsi à faire des choix plus éclairés et stratégiques.
- L’optimisation des itinéraires de transport : L’IA analyse les schémas de circulation, l’état des routes et les conditions météorologiques pour optimiser les itinéraires de livraison. Cela permet de réduire les durées de trajet, la consommation de carburant et les coûts de transport.
- La gestion des stocks : En surveillant en continu les niveaux de stocks et en prévoyant la demande, l’intelligence artificielle permet de réduire les déchets et d’éviter les risques de rupture de stock.
2 – Amélioration de la résilience de la supply chain
L’implantation de logiciels d’analyses prédictives vous permet également de mieux anticiper et gérer :
La demande
La modélisation prédictive vous permet de prévoir la demande de manière plus précise en analysant en temps réel une multitude de données (historique des ventes, priorités des commandes, capacités de production, disponibilité des ressources, changements dans la clientèle, etc.). Des données que vous pouvez exploiter pour développer vos plans de production et allouer vos ressources de manière plus efficace.
Les risques :
L’intelligence artificielle dans la supply chain renforce également votre capacité à anticiper les risques. Certains outils d’IA générative peuvent, par exemple, vous permettre de simuler des scénarios spécifiques aux problématiques de votre chaîne d’approvisionnement et vous proposer des plans d’actions et stratégies proactives adaptés à vos enjeux.
3 – Réduction des coûts
La digitalisation de la supply chain représente un investissement initial important, mais c’est un coût qui peut être rapidement amorti à long terme.
En effet, les technologies d’intelligence artificielle réduisent significativement les coûts de vos opérations logistiques en permettant :
- l’optimisation de vos ressources : L’IA excelle dans l’exécution de tâches répétitives, identifiant rapidement les inefficacités et les goulots d’étranglement pour les atténuer.
- une meilleure gestion de la reverse logistic : Grâce à sa capacité à apprendre et à accomplir des tâches complexes avec précision (comme le comptage, le tri, le suivi, et la documentation), l’IA réduit les erreurs et limite ainsi les retours de produits.
- de réduire les risques d’interruptions : L’implantation de systèmes intelligents facilite la maintenance en vous permettant d’identifier les pannes à leurs premiers stades ou de les prédire avant qu’elles ne se produisent.
4 – Réduction des erreurs et des déchets
La supply chain de demain doit intégrer des pratiques plus responsables et durables au cœur de ses opérations, et l’intelligence artificielle est un levier clé pour y parvenir !
L’un des principaux atouts de l’IA est sa capacité à détecter avec précision les anomalies logistiques, qu’il s’agisse d’erreurs humaines, de défaillances machines, ou de failles dans les flux de travail. En identifiant ces problèmes en amont, l’IA permet de minimiser les pertes de matériaux et de réduire le nombre de produits défectueux ou écartés des chaînes de production.
III – IA in supply chain : défis et perspectives
1 – Défis
Bien que l’intégration de l’intelligence artificielle dans la supply chain puisse réduire les coûts de certaines opérations logistiques, elle requiert un investissement initial significatif, notamment en termes d’équipements et de formation des équipes.
Il est essentiel de commencer par évaluer la valeur ajoutée que cette digitalisation peut apporter à votre entreprise. Cela vous permettra de déterminer si vous disposez des ressources nécessaires pour entreprendre cette transformation et d’identifier les maillons prioritaires de votre supply chain à optimiser.
De plus, il est crucial de s’entourer d’experts et de mobiliser les bonnes compétences pour mener à bien ce projet. Plus votre supply chain est vaste, plus l’intégration de l’IA nécessitera une coordination rigoureuse entre les différents sites, ainsi qu’une période de transition et d’adaptation pour identifier et résoudre les défis éventuels.
2 – Perspectives
L’intégration de l’intelligence artificielle dans les chaînes d’approvisionnement ouvre des perspectives prometteuses, mais elle soulève également des défis techniques, éthiques et réglementaires qu’il est crucial de prendre en compte :
Veiller à exploiter et collecter des données fiables
La qualité des données utilisées pour former les systèmes d’IA est primordiale. Les régulateurs américains et européens devront veiller à ce que l’IA se développe de manière responsable, en s’assurant que les données proviennent de sources éthiques et respectueuses des droits d’auteur. Cela garantira que les algorithmes d’IA fonctionnent sur des bases solides, sans biaiser les résultats ou porter atteinte aux droits individuels.
Assurer la pérennité de l’emploi
L’intégration de l’IA transforme profondément les métiers liés à la supply chain.
Si certains emplois traditionnels, comme la saisie administrative, risquent de disparaître, de nouvelles opportunités émergent, telles que des postes de chercheurs en IA ou d’analystes des biais potentiels.
Malgré l’automatisation croissante, la supervision humaine reste essentielle pour sélectionner les données pertinentes, prendre en compte les subtilités d’un contexte global, veiller au respect des principes éthiques et valider la pertinence des recommandations fournies par l’IA.
Conclusion
L’adoption de technologies d’IA avancées et l’utilisation de données de qualité deviennent des facteurs clés de compétitivité pour les acteurs de la supply chain, leur permettant :
- d’améliorer la résilience de la supply chain ;
- d’accroître l’efficacité de leurs opérations de production ;
- de concilier performance technologique et durable.
Une transformation numérique qui s’accompagne de défis considérables, notamment en ce qui concerne les coûts et la complexité de mise en œuvre.
Chez LPR – La Palette Rouge, nous sommes prêts à relever ces défis grâce à nos palettes retournables standardisées, parfaitement compatibles avec tous les systèmes de manutention automatisés.
Pour en savoir plus sur notre offre Full Service : Le pallet pooling avec LPR – La Palette Rouge
