La machine learning crée la supply chain de demain

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Dans un marché concurrentiel, les technologies comme le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle ont ouvert des opportunités intéressantes pour les entreprises de la Supply Chain.

L’efficacité et la productivité sont les plus grands défis auxquels est confrontée la supply chain aujourd’hui. Les entreprises s’efforcent continuellement de réduire les coûts, d’améliorer les marges et de fournir un service client exceptionnel.

Ce sont ces objectifs premiers qui motivent la digitalisation de la supply chain.

Un maximum de données pour un apprentissage exponentiel

Les entreprises de la supply chain ont un avantage certain en termes de digitalisation. En effet, elles font transiter chaque jour un nombre de données très important. Cette data, si elle est correctement traitée et exploitée en temps réel, fournit un formidable terrain de jeu pour le machine learning.

Grâce cet outil d’apprentissage automatisé, de nouveaux modèles peuvent émerger à chaque point de la chaîne d’approvisionnement, de la réduction des déchets, à l’amélioration de la relation client en passant par l’optimisation du flux de produits.

Avec toujours un objectif en tête : réduire les coûts ainsi que les délais de prise en charge, stockage et livraison.

Le machine learning s’installe dans l’entrepôt des supply chain…

En piochant dans les données collectées année après année, le machine learning peut devenir un formidable outil de prédiction. Il existe plusieurs avantages d’une prévision précise de la demande dans la gestion de la supply chain.

Prenons l’exemple des commandes. À l’aide de modèles de machine learning, les entreprises peuvent établir des modèles de prévision de la demande. Ces modèles  sont aptes à identifier les « patterns » cachés dans l’historique des données de commande. Ainsi, elles vont proposer des solutions pour optimiser la gestion des stocks.

mudas : le surstockage ou les Stocks Inutiles

Le machine learning peut également permettre d’améliorer les processus. Notamment, ceux d’inspection des conteneurs ou des colis afin de détecter tout type de dommage pendant le transport. La croissance de l’intelligence artificielle a élargi la portée de l’automatisation des inspections de la qualité dans le cycle de vie de la chaîne d’approvisionnement. L’avantage de ces inspections de qualité automatisées se traduit par une réduction des livraisons de produits défectueux aux clients.

…mais aussi dans la relation client

Comme dans les autres secteurs, la machine learning est un puissant outil pour la relation client.

De nombreux entreprises B2C tirent parti des techniques de machine learning. Elles déclenchent des réponses automatisées et gèrent les déséquilibres de la demande à l’approvisionnement. Ainsi, elles minimisent les coûts et améliorant la qualité de l’expérience client.

Enfin la capacité des algorithmes de machine learning à analyser et apprendre des données en temps réel est un atout. Ils aident les responsables de la supply chain à optimiser l’itinéraire de leur parc de véhicules. Cela réduit le temps de conduite, réduit les coûts et améliore la productivité.

Dans un domaine similaire, je viens de réaliser un projet où les algorithmes de Machine Learning permettaient de « préqualifier » les réclamations. Le but? Perdre moins de temps et se concentrer sur les « vrais » risques de fraudes…

Le machine learning séduit les supply chain des GAFAM

Plusieurs grandes entreprises de la supply chain ont adopté la machine learning. Impossible de ne pas citer Amazon, qui utilise des programmes d’entreposage automatisé mais aussi des drônes intelligents pour ses livraisons. Bon… C’est un peu un coup de pub, mais ça se généralise.

Les techniques de Machine Learning ont également permis à Microsoft de construire un système de supply chain. Ce dernier est parfaitement intégré dans son outil de CRM Dynamics. Il permet de capturer des données en temps réel et de les analyser. De plus, la supply de l’entreprise utilise des systèmes d’alerte proactifs pour atténuer les risques et résoudre rapidement les requêtes.

Machine learning et supply chain aussi dans la navigation !

Dans un tout autre secteur, Rolls Royce travaille, en partenariat avec Google, sur l’utilisation du machine learning sur ses bâteaux de fret. Les navires de l’entreprise utilisent des algorithmes. Ils détectent précisément l’environnement aquatique et classent en conséquence les obstacles en fonction du danger pour le bateau. Pour suivre les performances du moteur du navire, surveiller la sécurité ainsi que charger et décharger la cargaison, On utilise les algorithmes de machine learning et d’intelligence artificielle peuvent également être utilisés.

J’ignore s’il existe une limite à ce que la machine peut apprendre pour améliorer la supply chain… Mais j’ai comme l’impression qu’elle n’a pas fini de nous étonner!


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