Machine Learning - Supply Chain

Quelle importance du “machine learning” dans la Supply Chain ?

La place grandissante des outils d’Intelligence Artificielle dans la gestion de l’activité de son entreprise implique un accès à des masses importantes de données et la mise en place des mesures adéquates. Parmi les points d’optimisation de sa production, la Supply Chain se base sur ce qu’on appelle le “machine learning”. Cet apprentissage automatique vise à mettre à jour des données et modèles utilisables afin d’améliorer sensiblement sa logistique au quotidien. Dans cette recherche de perfectionnement de sa logistique, le machine learning joue donc un rôle non-négligeable et nécessite une base de données conséquente afin de se transformer en indicateurs utiles pour prendre les bonnes décisions.

A quoi correspond la Supply Chain ?

Lorsque que l’on parle de Supply Chain, on fait notamment référence à la chaîne d’approvisionnement d’une entreprise et de la logistique qui s’y rapporte. Néanmoins, ce terme peut également englober d’autres points lorsque l’on parle notamment de Supply Chain Management. En effet, cette notion va prendre en compte d’autres facteurs : ressources, moyens, méthodes, outils et techniques de pilotage de l’activité. Dans cette conception, la Supply Chain envisage la logistique dans sa globalité afin de déterminer les éventuels points d’amélioration aux différentes étapes d’approvisionnement et de fabrication jusqu’à la vente. L’intérêt à cet aspect de son activité est d’autant plus important pour les grandes entreprises qui font intervenir plusieurs sous-traitants dans le processus de fabrication.

Quelle place pour le “machine learning”?

Afin d’optimiser les étapes de la Supply Chain, il est important de prendre en compte et d’évaluer un certain nombre d’indicateurs. Grâce au machine learning (ou apprentissage automatique), il va être possible de distinguer des modèles qui se répètent dans la chaîne d’approvisionnement : les patterns. Reposant sur des algorithmes, le machine learning va permettre d’identifier clairement et rapidement les données pertinentes de la Supply Chain afin d’élaborer des modèles de manière à mieux comprendre le fonctionnement de la production et découvrir les points d’amélioration. Dans cette nouvelle approche de la logistique et de la recherche de l’optimisation, le machine learning va permettre d’apprendre constamment sur les points à améliorer.

Les principaux atouts du “machine learning”

L’ère du Big Data et l’essor de l’Intelligence Artificielle représentent un défi exceptionnel pour les entreprises. En effet, elles disposent désormais d’une ressource extraordinaire pour perfectionner leur activité et ainsi proposer un service d’une qualité optimale. Dans cette recherche de qualité de service, les outils de machine learning vont être de véritables atouts pour anticiper les besoins et s’adapter au mieux aux contraintes du quotidien.

Anticipation des volumes et des ressources nécessaires

La mise en place des outils de machine learning reposant sur l’Intelligence Artificielle va permettre de traiter un nombre de données particulièrement conséquent et de différentes natures. Ainsi, il va être possible de prendre en compte toutes les informations relatives à l’état des stocks, les livraisons prévues, les commandes en préparation, le nombre d’employés en service. La collecte et la mise en relation de ces différentes données va permettre de prévoir les ressources nécessaires afin de répondre au mieux à l’activité à venir. Ces prévisions s’inscrivent dans une volonté d’optimiser sensiblement les performances de l’ensemble de la Supply Chain.

Prévision de la demande

Les pattern mis en évidence par les outils de machine learning sont de véritables atouts pour prévoir et estimer précisément l’activité à venir. Liée aux données de stocks et des commandes, cette prédiction de la demande va permettre à l’entreprise de s’adapter et de piloter de manière efficace sa logistique : stocks, flux de marchandises, commercialisation de certains produits, choix des canaux de distribution… La précision de ces prédictions représente un élément particulièrement important dans l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.

Mise en place d’une maintenance prédictive

L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement passe également par une maintenance de qualité. Sur ce point, les données accessibles grâce au machine learning et l’IoT (Internet of Things) vont permettent d’identifier les éléments qui vont influer sur la longévité des machines et véhicules de transport. Le machine learning va également permettre de mesurer l’efficacité globale des équipements (OEE : Overall Equipment Effectiveness) qui est un indicateur de performance essentiel dans la chaîne d’approvisionnement.

Pilotage d’activité en permanence

Les outils de machine learning et les données disponibles deviennent des atouts dans la gestion quotidienne de son activité. En effet, cette technologie offre une visibilité permanente sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement et permet ainsi de s’adapter aux évolutions et aux besoins à venir. Dans la direction de son activité, le machine learning apparaît ainsi comme un outil d’aide à la décision pour réduire au maximum les délais et coûts de la Supply Chain.

Le machine learning : optimisation de la Supply Chain

La Supply Chain est donc un point sur lequel les entreprises peuvent s’améliorer. Composée de plusieurs étapes, cette chaîne de logistique est perfectible à différents niveaux : gestion des stocks, moyens de transport, préparation de commande… Afin de connaître les points d’amélioration, le machine learning s’intéresse aux masses de données permettant de mettre en évidence les éléments sur lesquels il est possible de perfectionner la logistique. Reposant sur des algorithmes de l’Intelligence Artificielle, il est nécessaire que le machine learning dispose d’une quantité de données suffisante à analyser afin de les traduire en indicateurs utiles à la prise de décision. Dans la Supply Chain, la place du machine learning est donc centrale et permet d’optimiser sensiblement sa logistique et de ce fait sa rentabilité.

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