Apprentissage automatique et IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement
L’IA s’empare de plus en plus d’industries dans le monde, et le retail ne fait pas exception. Gartner, via ses recherches, prévoit que 70% des organisations auront des architectures d’IA opérationnalisées d’ici 2025. L’intelligence artificielle est un outil important qui peut être utilisé dans les opérations de retail. Elle permet d’optimiser les processus, d’éviter les erreurs qu’un humain pourrait commettre et d’anticiper les opportunités ou les défis futurs. Ainsi, elle permet à une entreprise de prospérer plus facilement. Cet article se concentre sur la façon dont l’IA va changer la prévision de la demande dans la chaîne d’approvisionnement. Poursuivez votre lecture pour découvrir comment les algorithmes d’intelligence artificielle aident les entreprises à se développer.
Qu’est-ce que la prévision de la demande dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement ?
Au cours des dernières années, la gestion de la chaîne d’approvisionnement est devenue beaucoup plus difficile. Des flux physiques plus longs et de plus en plus interconnectés reflètent la complexité croissante des portefeuilles de produits. Les problèmes de stabilité du marché mis en évidence par la pandémie de COVID-19 et la guerre en Ukraine ont augmenté le besoin d’agilité et de flexibilité. De son côté, l’attention accrue portée à l’impact environnemental des chaînes d’approvisionnement entraîne une régionalisation et une optimisation des flux. Par conséquent, les entreprises et les parties prenantes ont commencé à se concentrer davantage sur la résilience des chaînes d’approvisionnement dans un marché qui évolue encore plus rapidement.
Dans ce contexte, il est important de se rappeler les principes de base lors de l’élaboration des prévisions de la demande. Les compétences nécessaires à cette tâche comportent de nombreux éléments mobiles. La planification de la chaîne d’approvisionnement – prévision de la demande – est une forme de planification de l’approvisionnement utilisée pour déterminer le prix d’un produit. De même, elle se concentre sur la veille concurrentielle en analysant les fournisseurs et en recherchant des modèles pour prédire les performances futures d’une industrie. Comme la volatilité de l’offre et de la demande augmente, la prévision de la demande doit tenir compte de l’incertitude tout en se concentrant sur l’objectif du service à la clientèle.
Pourquoi les prévisions sont-elles importantes dans la chaîne d’approvisionnement ?
La prévision est un élément crucial de la gestion des fournisseurs, qui permet d’honorer rapidement les commandes, de minimiser les coûts liés aux stocks et de planifier les changements de prix. Nous pouvons mettre en évidence plusieurs éléments clés qui expliquent pourquoi la prévision de la demande est un composant si important de la chaîne d’approvisionnement:
- Processus de planification et d’ordonnancement. Le processus de planification est rendu beaucoup plus précis par les prévisions. L’attention portée à la demande passée et actuelle de produits permet de maintenir la chaîne d’approvisionnement au niveau approprié et le plus rentable.
- Les changements saisonniers de la demande. Ils sont tout aussi importants et bénéficient grandement de la prévision de la demande. Avec des données fiables à l’appui des prévisions, il n’y a plus de place pour les approximations.
- Prédire la demande de produits, même dans les situations les plus spécifiques. Bien qu’aucune entreprise ne puisse prédire l’avenir avec une précision totale, le fait de s’appuyer sur des modèles et de prendre des décisions éclairées sur la base de données passées et présentes permettra à une entreprise de se rapprocher le plus possible de cet objectif. Ce faisant, il ne faut pas oublier la satisfaction du client.
- Rationaliser l’expédition d’un certain nombre de produits sans temps mort sur la ligne d’expédition, sans risque que les commandes ne parviennent pas aux clients à temps. La prévision dans la chaîne d’approvisionnement au stade de l’expédition permet d’ajuster le nombre approprié de travailleurs qui emballent les marchandises. On évite ainsi de manquer de main-d’œuvre pour emballer un si grand nombre d’envois ou d’avoir trop de travailleurs dont on n’a pas besoin à ce moment-là. La prévision permet d’éviter des coûts de main-d’œuvre élevés.
- Prévision des prix. Prévoir les prix au stade de la prévision de la demande permet de prendre le pouvoir entre les mains de l’entreprise. L’impact des changements de prix sur un secteur particulier de la chaîne d’approvisionnement peut être prévu et traité en conséquence.
- En anticipant la demande des clients, les commandes à court terme seront livrées à temps. Elle aura également pour effet d’accroître la confiance entre le client et le fournisseur, ainsi que l’image globale de la marque et l’expérience positive de l’utilisateur final.
Ces opportunités se traduisent à leur tour par une réduction et une maîtrise des stocks. Les excédents de sécurité sont conservés comme une couverture au cas où la demande d’un produit augmenterait. Cependant, grâce aux prévisions, cette ressource supplémentaire n’est pas nécessaire.
La prévision de la demande en juste-à-temps permet aux produits de rester dans l’entrepôt le moins longtemps possible, et donc de gaspiller moins d’argent que si les articles devaient occuper de l’espace dans l’entrepôt pendant une période plus longue. Cette action libère de l’espace dans l’entrepôt, fait gagner du temps et, en minimisant les coûts de stockage, affecte le prix final du produit. Le prix devient plus attractif pour le client que le prix proposé par les concurrents.
L’intelligence artificielle au service de la gestion de la chaîne d’approvisionnement
La gestion de la chaîne d’approvisionnement est un processus complexe qui comprend de nombreuses tâches différentes. La prévision de la demande de produits est l’une des plus importantes. La prévision de la demande aide les entreprises à planifier leurs activités de production et de marketing, à ajuster leurs niveaux de stocks et à réagir aux changements du marché.
Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle a été utilisée pour prévoir la demande dans les chaînes d’approvisionnement. Les systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement pilotés par l’IA sont capables de prévoir la demande avec plus de précision que les humains ne pouvaient le faire par le passé. Cela va changer la dynamique de ce domaine et pourrait conduire à la création de nouveaux emplois. Avant que le stock de marchandises ne s’épuise, une nouvelle expédition peut être commandée à temps par le biais d’un système dédié, ce qui permet d’automatiser et d’intégrer en temps réel l’inventaire dans une entreprise de retail intelligente.
Amazon, l’un des géants mondiaux de la distribution, utilise déjà l’IA pour mieux contrôler sa chaîne d’approvisionnement. À l’heure actuelle, elle a déjà transformé l’e-commerce grâce aux pratiques de livraison gratuite et de livraison en un jour. Actuellement, Amazon travaille sur un système utilisant l’IA et l’apprentissage automatique (ML) pour automatiser les processus de livraison en entrepôt et par drone.
L’IA va transformer la prévision de la demande dans la chaîne d’approvisionnement
En effet, l’IA transforme la chaîne d’approvisionnement. Nous savons déjà que les solutions de gestion de la chaîne d’approvisionnement basées sur l’IA sont des outils efficaces pour aider les entreprises à résoudre leurs problèmes. En fait, de l’approvisionnement lui-même aux ventes, une stratégie intégrée de bout en bout peut gérer les capacités et les contraintes de tous les départements de l’entreprise. La capacité de l’IA à analyser des quantités massives de données, à comprendre les relations, à fournir un aperçu des processus et à aider à prendre de meilleures décisions en fait un outil qui change la donne.
En tant que technologie capable de s’auto-améliorer, l’IA est devenue un marqueur de modernité et, surtout, de développement conduisant à une augmentation de la productivité et, par conséquent, de l’efficacité des processus mis en œuvre dans le retail.
L’avenir du retail réside dans la technologie de l’IA. L’application de solutions basées sur l’IA et l’apprentissage automatique dans les magasins aide les détaillants à transformer les données en de nouvelles informations puissantes.
Ils se traduisent par une meilleure expérience d’achat pour les clients grâce à la rationalisation des achats, à l’accès rapide aux produits, à des expériences hautement personnalisées et à l’amélioration de l’agencement des magasins. De même, les détaillants bénéficient de prévisions plus précises, d’une efficacité des stocks, d’une réduction des déchets, d’une baisse des coûts et d’une activité globalement plus intelligente. L’IA offre la possibilité d’une gestion rationnelle et axée sur les données des niveaux de stocks.
De nombreuses entreprises souhaitent aujourd’hui exploiter l’IA pour apporter des solutions plus rapides et plus précises à leurs activités. Cependant, tirer le meilleur parti de ces solutions n’est pas seulement une question de technologie ; les entreprises doivent prendre des mesures organisationnelles pour bénéficier pleinement du potentiel de l’IA.
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