Comment l’IA pourrait-elle contribuer à renforcer les chaînes d’approvisionnement?
La pandémie de COVID-19 a considérablement affecté les chaînes d’approvisionnement, et le monde n’est plus le même depuis. Dans cet article, dont une version a d’abord été publiée par Supply Chain Brain, Craig Civil, directeur de la science des données et de l’intelligence artificielle à BSI, explore la façon dont la surveillance et les outils d’IA ont le potentiel d’aider à construire des chaînes d’approvisionnement mondiales adaptées à l’avenir.
Simuler les chaînes d’approvisionnement à l’aide d’un jumeau numérique
Anticiper l’avenir reste un obstacle majeur pour les chaînes d’approvisionnement mondiales. Des conditions météorologiques extrêmes imprévues ou des perturbations sociales dans un seul endroit peuvent avoir un impact sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement dans d’autres régions.
La création d’un jumeau numérique est un moyen de préparer votre organisation à des situations possibles et d’en observer le déroulement. Il s’agit d’une copie virtuelle d’une chaîne d’approvisionnement, comprenant des actifs, des installations de stockage et des ressources. En simulant des événements potentiels dans des situations hypothétiques, il est possible d’évaluer l’ampleur du risque et d’élaborer une stratégie pour le maîtriser.
Exploiter l’Internet des objets
L’Internet des objets (IdO) est un système d’objets autonomes, connectés à l’Internet, qui peuvent collecter et transférer des données sur un réseau sans intervention humaine. Les appareils IdO utilisent la surveillance par IA pour recueillir des données et envoyer des alertes si les machines ont besoin d’être entretenues ou remplacées.
Par exemple, lors d’une vague de chaleur, les dispositifs IdO pourraient vérifier la température interne d’un objet sensible aux températures extrêmes, comme un vaccin. Ce type de surveillance par l’IA permettrait de s’assurer que les vaccins sont toujours en parfait état lorsqu’ils arrivent à destination, malgré les conditions météorologiques imprévisibles.
La puissance de l’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique est un système qui apprend constamment à partir de données en temps réel, alertant les organisations sur les impacts potentiels dans la chaîne d’approvisionnement. Le système peut analyser rapidement de grandes quantités de données et reconnaître les signaux, les modèles et les tendances qui signifient que des ajustements pourraient être nécessaires.
Les utilisations de l’apprentissage automatique dans les chaînes d’approvisionnement sont infinies. Avec les bons algorithmes en place, il pourrait aider à déterminer l’itinéraire de transport le plus rentable, tenir compte de l’usure des véhicules et des équipements, maximiser les kilomètres et les coûts de carburant ou éviter les zones à haut risque.
Cela peut faire la différence entre une pénurie mondiale d’un produit clé et un réapprovisionnement rapide et rentable lorsque la demande est forte.
Les défis de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement
Pour les petites entreprises, le coût peut être un obstacle à l’utilisation efficace de la surveillance de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement. Le « jumeau numérique », par exemple, est encore une technologie émergente coûteuse, et l’IdO nécessite un investissement initial important dans des machines intelligentes.
Les organisations tournées vers l’avenir et désireuses d’innover pourraient se tourner vers le nuage informatique, qui permet aux plus petites d’entre elles de disposer d’une puissance de traitement considérable sans avoir à acheter des boîtiers de serveurs informatiques à l’interne.
De même, des outils comme l’apprentissage automatique peuvent donner accès à de grands volumes de données, mais celles-ci ne sont vraiment utiles que si elles sont analysées avec compétence. Se tromper pourrait conduire à une décision préjudiciable à la réputation d’une marque, c’est pourquoi il peut être plus judicieux de combiner la surveillance par l’IA avec l’expertise humaine. Cela permet aux deux parties d’exploiter leurs forces respectives et d’améliorer la chaîne d’approvisionnement de la manière la plus efficace possible.
Les perturbations de la chaîne d’approvisionnement peuvent nous apprendre à nous attendre à l’inattendu. Que votre organisation s’attende ou non à ce que les perturbations fassent partie du cours normal des affaires, vous pouvez compter sur la richesse de l’innovation pour naviguer dans la courbe d’apprentissage des temps qui changent.
