L'IA dans la chaîne d'approvisionnement et la logistique : cas d'utilisation, avantages et mise en œuvre

Savoir de combien de stock vous disposez est une chose. Savoir de combien vous avez réellement besoin, et où, en est une autre.

Les systèmes de gestion des stocks basés sur l'IA analysent les niveaux de stock, les prévisions de demande, les délais de livraison des fournisseurs et les tendances de réapprovisionnement afin de recommander des seuils de réapprovisionnement, des niveaux de stock de sécurité et des transferts de stock.

Imaginons qu'un entrepôt dispose de 500 unités d'un produit qui prennent la poussière, tandis qu'un autre est sur le point d'être en rupture de stock. Au lieu de passer une nouvelle commande, l'IA peut proposer de transférer les stocks existants d'un site à l'autre.

Moins de fonds immobilisés dans des stocks excédentaires, moins de ruptures de stock et une meilleure utilisation de l'espace d'entrepôt. Voilà l'idée.

Trouver un itinéraire de livraison efficace semble simple, jusqu'à ce que l'on se retrouve face à des centaines de destinations, des créneaux de livraison variés, des conditions routières changeantes, des limites de capacité des véhicules et des chauffeurs ayant des horaires de travail spécifiques.

C'est là que la planification d'itinéraire devient un véritable problème mathématique.

Les systèmes de calcul d'itinéraires basés sur l'IA peuvent prévoir les temps de trajet à partir des données historiques de circulation, des informations météorologiques et des données opérationnelles. Des algorithmes d'optimisation utilisent ensuite ces prévisions, en tenant compte des contraintes de livraison, pour calculer les itinéraires les plus adaptés.

Certaines solutions permettent également de recalculer les itinéraires lorsque les circonstances changent.

Imaginons qu'une fermeture de route affecte plusieurs livraisons prévues. Au lieu de réorganiser manuellement chaque arrêt, le système peut proposer un itinéraire alternatif et estimer son impact sur les délais de livraison.

Pour les entreprises de logistique, l'intelligence artificielle appliquée à la logistique et à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement peut se traduire par une réduction du nombre de kilomètres parcourus, une baisse des coûts de carburant et des livraisons plus fiables.

Le fait qu'un colis soit indiqué comme " en cours d'acheminement " ne donne pas beaucoup d'indications au responsable de l'entrepôt quant à la date à laquelle il peut s'attendre à le recevoir.

Les systèmes de suivi basés sur l'IA vont encore plus loin en prédisant les heures d'arrivée estimées (ETA) et en signalant les retards potentiels. Ils s'appuient sur les données GPS, les mises à jour des transporteurs, l'historique des temps de transit, les conditions météorologiques et l'activité portuaire.

Prenons l'exemple d'une expédition maritime retardée en raison d'un engorgement dans un port de transbordement. Un modèle prédictif peut actualiser l'heure d'arrivée prévue (ETA) à mesure que de nouvelles informations sont disponibles, ce qui laisse au centre de distribution temps de réorganiser les créneaux de déchargement et les plannings du personnel.

Le problème, c'est que l'IA ne peut fonctionner qu'à partir des informations de suivi qu'elle reçoit. L'absence de mises à jour de la part des transporteurs ou des données de capteurs peu fiables peuvent encore entraîner des lacunes dans la visibilité.

L'automatisation des entrepôts a beaucoup évolué depuis l'époque des tapis roulants et des lecteurs de codes-barres.

Les systèmes de vision par ordinateur permettent désormais d'identifier les produits, de contrôler l'état des colis et de vérifier les expéditions. Les logiciels d'entrepôt basés sur l'intelligence artificielle peuvent recommander des emplacements de stockage en fonction de la fréquence de prélèvement et des caractéristiques des produits. Parallèlement, des robots mobiles acheminent les marchandises d'un poste de travail à l'autre, grâce à des systèmes de coordination intelligents qui leur permettent d'éviter les embouteillages.

Imaginez un centre de traitement des commandes en ligne en pleine effervescence pendant la haute saison. Au lieu que les employés fassent des allers-retours à travers l'entrepôt pour aller chercher les produits, des robots peuvent acheminer les unités de stockage directement jusqu'aux postes de préparation des commandes.

Bien sûr, tous les processus d'entrepôt ne nécessitent pas l'intelligence artificielle. Parfois, un système d'automatisation classique suffit amplement. L'astuce consiste à savoir dans quels cas cette intelligence supplémentaire apporte réellement une valeur ajoutée.

Consommation de carburant, taux d'utilisation des véhicules, habitudes de conduite, calendriers d'entretien, performances de livraison. Les gestionnaires de flotte ont de nombreux éléments à surveiller.

L'IA peut les décharger d'une partie de cette analyse.

Grâce à l'analyse des données télématiques, les systèmes de gestion de flotte peuvent détecter une consommation de carburant anormale, identifier les véhicules sous-utilisés et recommander une répartition plus efficace de la flotte.

Par exemple, si deux camions empruntent des itinéraires similaires avec des chargements comparables, mais que l'un d'entre eux consomme systématiquement plus de carburant, l'IA peut aider à en déterminer la cause. Une marche au ralenti excessive ? Des styles de conduite différents ? Un problème mécanique ?

Grâce à ces informations, les gestionnaires de flotte peuvent apporter des améliorations ciblées au lieu de se fier à des suppositions.

Une panne de chariot élévateur pendant un service très chargé dans un entrepôt peut perturber plusieurs opérations. Il en va de même pour les camions de livraison, les systèmes de convoyage, les équipements de tri et les systèmes de stockage automatisés.

La maintenance prédictive vise à détecter les signes de détérioration des équipements avant qu'une panne ne survienne.

Les modèles d'apprentissage automatique analysent les relevés des capteurs, les heures de fonctionnement, les registres de maintenance, les codes d'erreur et d'autres données relatives aux équipements.

Par exemple, des vibrations inhabituelles au niveau du moteur d'un convoyeur peuvent indiquer l'apparition d'un problème mécanique. Un modèle prédictif peut signaler cette anomalie afin que les techniciens de maintenance puissent inspecter l'équipement avant qu'il ne tombe en panne.

Cela permet de réduire les temps d'arrêt imprévus et aide les équipes à planifier plus efficacement les opérations de maintenance.

Il n'en reste pas moins que la maintenance prédictive nécessite des données suffisantes et une validation rigoureuse. Un système qui génère trop de fausses alertes risque d'entraîner des interventions de maintenance inutiles au lieu de les réduire.

Connaissements, factures, bons de commande, déclarations douanières, accusés de réception. Le secteur de la logistique sait assurément comment générer de la paperasse.

Et il faut bien que quelqu'un s'occupe de tout ça.

Le traitement intelligent des documents (IDP) associe la reconnaissance optique de caractères (OCR), le traitement du langage naturel et la classification des documents afin d'extraire des informations de ces derniers et de les organiser en vue d'une utilisation ultérieure.

Par exemple, un système basé sur l'intelligence artificielle peut lire une facture de fret, en extraire les détails de l'expédition et les frais, puis les comparer aux données enregistrées dans un système de gestion des transports. En cas de divergence, il signale l'anomalie afin qu'elle soit examinée.

Cela se traduit par une réduction de la saisie manuelle des données, un traitement plus rapide des factures et une diminution des risques d'erreur humaine. Les transactions d'une valeur élevée peuvent toutefois continuer à faire l'objet d'une vérification humaine.

Où en est ma commande ? Puis-je modifier l'adresse de livraison ? Pourquoi ma commande n'est-elle pas encore arrivée ?

Les équipes du service client dans le secteur de la logistique reçoivent chaque jour de nombreuses questions similaires.

Les assistants basés sur l'IA peuvent traiter les demandes courantes en accédant aux historiques de commandes, aux informations de suivi des envois, aux conditions de livraison et aux bases de connaissances.

Par exemple, un client demande pourquoi un colis est en retard. Au lieu de donner une réponse générique, un conseiller connecté au système de suivi peut consulter le dernier statut de l'envoi et fournir une explication en fonction des informations disponibles.

Les demandes plus complexes peuvent être transmises à un opérateur.

L'essentiel, c'est l'intégration. Sans accès à des données opérationnelles fiables, même un assistant IA très sophistiqué risque de fournir des réponses inexactes concernant l'état d'avancement d'une livraison.

Les chaînes d'approvisionnement ont le don de réserver de mauvaises surprises. Un fournisseur cesse soudainement de donner de ses nouvelles, un port est engorgé ou une tempête perturbe les livraisons à l'autre bout du monde. Et les répercussions peuvent se faire sentir sur votre entreprise bien avant que vous ne vous rendiez compte qu'il y a un problème.

L'IA permet de détecter les problèmes plus tôt. En analysant les performances des fournisseurs, les données d'expédition, les prévisions météorologiques, les actualités et l'historique des perturbations, elle peut identifier les risques potentiels et évaluer leur impact sur les opérations.

Par exemple, si un grand port est encombré, un système d'intelligence artificielle peut identifier les expéditions susceptibles d'être affectées et aider les responsables de la planification à évaluer d'autres itinéraires ou fournisseurs.

Certes, l'IA ne peut pas empêcher un ouragan de se produire ni transformer un fournisseur peu fiable en un fournisseur fiable du jour au lendemain. Mais elle peut apporter à votre équipe quelque chose d'incroyablement précieux : le temps de réfléchir à la marche à suivre.