L’efficacité de la chaîne d’approvisionnement et l’intelligence artificielle vont souvent de pair
Beaucoup de gens pensent à l’intelligence artificielle (IA) et imaginent des machines et des robots futuristes capables de prendre des décisions complexes et de réaliser toutes sortes d’opérations, de la colonisation d’autres planètes jusqu’à la domination mondiale. Même si les possibilités semblent infinies, dans le monde commercial, les chefs de file en matière de logistique tirent déjà profit du rôle de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement. Par exemple, ils utilisent ChatGPT pour poser des questions au sujet de la prévision de la demande ou ils demandent à des robots de produire des évaluations des risques. Cette approche fonctionne. Selon une étude de McKinsey (en anglais seulement), les premiers utilisateurs de l’IA ont obtenu des résultats impressionnants; ils ont amélioré les coûts de 15 %, les niveaux de stocks de 35 % et les niveaux de service de 65 % comparativement à leurs concurrents plus lents.
Que vous croyiez à la capacité de l’intelligence artificielle et de la logistique à tirer profit de l’efficacité inexploitée ou que vous ayez des doutes quant à sa rentabilité ou sa complexité, une chose est certaine : elle révolutionne chaque industrie. Comprendre son potentiel peut être votre arme secrète pour gagner en efficacité et garder une longueur d’avance sur la concurrence. Lisez la suite pour découvrir neuf méthodes efficaces que les entreprises utilisent pour se préparer à l’avenir de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique et pour utiliser les innovations afin de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité logistique.
Nous expliquons comment vous pouvez tirer parti de l’IA dans votre chaîne d’approvisionnement pour faire ce qui suit :
- Prévoir les niveaux de stocks et planifier la demande
- Optimiser les routes de transport
- Offrir un meilleur service à la clientèle
- Prendre des décisions d’affaires éclairées
- Gérer les risques
- Accroître la visibilité grâce à la transparence
- Intégrer des pratiques durables dans votre chaîne d’approvisionnement
- Améliorer les activités de l’entrepôt
- Utiliser les robots, les véhicules autonomes et les drones
Neuf façons dont les entreprises tirent parti de l’IA
Même si les informations obtenues des systèmes d’intelligence artificielle peuvent sembler provenir d’une boule de cristal, dans les coulisses, ces systèmes passent en revue d’énormes ensembles de données et découvrent des tendances cachées, des données et des corrélations. Ces résultats dépassent de loin ce que les humains sont capables de traiter. Qu’il s’agisse d’analyser le comportement des clients, les tendances du marché ou les données opérationnelles, l’IA peut explorer en profondeur la quantité phénoménale de données, extraire des renseignements pertinents et aider les entreprises à prendre rapidement des décisions éclairées.
Voici quelques-unes des nombreuses façons dont les entreprises tirent déjà parti de cette puissante technologie.
Prévoir les niveaux de stocks et planifier la demande pour solidifier la base de la chaîne d’approvisionnement
Les petites entreprises doivent prévoir avec précision leurs niveaux de stocks dès le départ afin d’éviter les pièges reliés aux stocks excédentaires ou aux ruptures de stock. Les systèmes de prévision de la demande dotés de capacités d’intelligence artificielle intégrées peuvent faire un suivi en temps réel pour repérer les articles peu populaires, vous informer des ruptures de stock potentielles et même vous faire des recommandations quant aux ajustements nécessaires à vos niveaux de stocks.
Voici quelques exemples concrets :
- Stock presque parfait. Une prévision précise des niveaux de stocks permet aux entreprises d’éviter d’avoir des manques ou des surplus de stocks, ce qui peut entraîner des problèmes coûteux.
- Simulation de scénario. Les jumeaux numériques et l’IA jouent un rôle essentiel dans la prévision des stocks pour les entreprises. En créant une réplique virtuelle d’actifs ou de systèmes physiques, une technique appelée jumeaux numériques, les entreprises peuvent recueillir des données en temps réel sur les niveaux de stocks, les processus de la chaîne d’approvisionnement et la demande des clients.
- Prévisions des défaillances futures. L’analytique prédictive (en anglais seulement) alimentée par l’intelligence artificielle peut repérer les défaillances potentielles reliées aux actifs. Les entreprises peuvent ainsi répondre de façon proactive aux besoins d’entretien et réduire au minimum les perturbations.
- Décisions commerciales à l’échelle mondiale. La gestion des zones franches et des zones de libre-échange nécessite une surveillance d’informations en évolution constante. L’IA peut aider en analysant différents facteurs, comme les règlements commerciaux, les coûts et la logistique, afin de soutenir les décisions liées au commerce international et à la gestion des stocks.
Optimiser les routes de transport pour améliorer la livraison du dernier kilomètre
Imaginons une entreprise de transport qui veut optimiser sa planification des routes. En utilisant uniquement des données historiques, les entreprises sont limitées à trouver les meilleures routes en fonction des anciennes tendances de circulation. En revanche, grâce à l’analytique prédictive et à l’apprentissage machine dans les transports, il est possible de tenir compte des données de circulation en temps réel, des prévisions météorologiques et même des événements qui se produisent dans une région pour prédire avec précision les futures conditions de circulation. De cette façon, il est possible d’ajuster les routes de façon dynamique afin d’éviter la congestion et les retards potentiels et d’assurer des livraisons à temps.
Incidence de la technologie de l’IA dans les transports :
- Prise en compte d’un éventail de variables. L’IA peut tenir compte d’autres variables, comme la taille et le poids des colis à livrer, ainsi que toute exigence particulière de livraison afin d’optimiser davantage les routes de transport.
- Réduction de l’empreinte carbone. Les entreprises qui se préoccupent de la conformité aux critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) peuvent utiliser l’intelligence artificielle générative pour réduire leur empreinte carbone. Elles analysent l’ensemble de leur écosystème de produits afin d’utiliser les méthodes de transport des marchandises les plus écoénergétiques.
Offrir un meilleur service à la clientèle
Vous pouvez également optimiser votre expérience client. En tirant parti des technologies de traitement du langage naturel et d’apprentissage machine, vous pouvez offrir des interactions personnalisées et fluides avec vos clients, en plus de réduire la charge de travail de vos employés du service à la clientèle.
Voici des exemples de la façon dont l’IA peut améliorer l’expérience client :
- Un soutien à la clientèle rapide et précis : Les approches axées sur le traitement du langage naturel et l’apprentissage machine permettent aux assistants virtuels d’aider vos clients à faire le suivi de leurs commandes et à résoudre des problèmes en tout temps.
- Mises à jour en temps réel : L’intelligence artificielle peut fournir des mises à jour en temps réel sur le suivi à vos clients, ce qui leur permet de surveiller la progression de leurs commandes. Cette transparence peut favoriser la confiance et établir des attentes réalistes avec vos clients.
- Marketing personnalisé : Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données sur les clients afin de déterminer leurs préférences et leurs habitudes d’achat. Cet aspect permet d’offrir des campagnes de marketing et des promotions personnalisées, ainsi que des offres ciblées, en plus de renforcer l’engagement des clients et la fidélité à la marque.
- Logistique inverse : L’IA peut analyser les habitudes de retour, repérer les problèmes potentiels en plus d’automatiser le processus de traitement des retours et de gestion des rappels de produits. Ainsi, les ressources sont utilisées de manière efficace, les retards sont réduits et la satisfaction des clients est améliorée.
- Processus de rétroaction automatisé : Au lieu de passer au peigne fin les commentaires douteux et subjectifs des clients, l’automatisation permet de regrouper les commentaires objectifs axés sur la valeur, ce qui aide votre équipe de logistique à analyser l’accueil de vos produits sur le marché.
Prendre des décisions d’affaires éclairées
La résilience de la chaîne d’approvisionnement est essentielle pour permettre aux entreprises de composer avec les perturbations et les difficultés inattendues. Avec l’aide de l’intelligence artificielle, les entreprises peuvent tirer parti de l’analytique avancée et de la modélisation prédictive pour effectuer une meilleure planification et prendre de meilleures décisions. Les impressionnantes capacités d’analyse de données de l’IA permettent non seulement d’examiner des ensembles de données massifs, mais aussi de se pencher sur les détails complexes de ces données afin de révéler des renseignements précieux jusque-là inconnus.
Voici quelques façons dont l’intelligence artificielle peut vous aider à prendre des décisions d’affaires éclairées :
- Planification de la logistique d’approvisionnement. Lors de la planification de l’approvisionnement, l’analyse prédictive peut être utilisée pour évaluer l’incidence de différents facteurs sur la chaîne d’approvisionnement. Vous pouvez utiliser différents scénarios en fonction des prévisions de la demande et évaluer l’incidence de l’évolution de la demande, du rendement des fournisseurs, des coûts de transport et des conditions du marché.
- Marketing et ventes. L’IA, et plus particulièrement l’IA générative, a le potentiel d’améliorer le repérage des clients potentiels en fonction des tendances en temps réel, les tests A/B et l’optimisation du marketing, y compris le contenu dynamique et hautement personnalisé sur les sites Web, la vente incitative et plus encore.
- Production. Les systèmes d’IA peuvent surveiller les niveaux de stocks et envoyer des avis aux fins de réapprovisionnement. De plus, les fabricants peuvent programmer l’intelligence artificielle pour détecter les goulots d’étranglement dans la chaîne d’approvisionnement.
- Stratégie de tarification. Élaborer une stratégie de tarification améliorée en analysant les tendances du marché, les comportements des clients et les données de la concurrence afin de déterminer le prix optimal qui maximise la rentabilité et répond aux attentes des clients.
- Entretien prédictif. Analyser les données des capteurs et repérer les tendances afin de prédire quand l’équipement ou la machinerie risque de tomber en panne. Les entreprises peuvent ainsi planifier des entretiens prédictifs et réduire au minimum les temps d’arrêt.
- Contrôle de la qualité. Examiner d’importants volumes de données et d’images relatives aux produits afin de repérer les défectuosités et les anomalies, d’assurer un contrôle de la qualité uniforme et deréduire le besoin d’inspections manuelles.
Gérer les risques
Si vous avez des algorithmes efficaces, vos capacités de gestion des risques peuvent vous fournir des renseignements plus précis. Vous pourrez ainsi atténuer les risques de façon proactive et vous préparer aux situations d’urgence.
Voici quelques exemples qui illustrent comment l’intelligence artificielle peut améliorer la gestion des risques :
- Détection de la fraude liée à l’expédition. L’analyse de volumes élevés de données sur les transactions, des comportements des clients et des tendances historiques permet de repérer les fraudes potentielles. Par exemple, les systèmes de gestion des risques fondés sur l’IA peuvent signaler les transactions suspectes, comme les achats importants effectués dans un pays étranger, et alerter l’entreprise.
- Cybersécurité. Détecter et prévenir les attaques malveillantes en utilisant l’IA pour analyser l’achalandage du réseau, repérer les anomalies et détecter les signes de cybermenaces en temps réel. Par exemple, cette technologie peut détecter les violations potentielles, comme un employé qui accède à des données de nature délicate en dehors des heures de travail.
- Perturbations dans la chaîne d’approvisionnement. L’intelligence artificielle peut vous aider à renforcer la gestion des risques dans la chaîne d’approvisionnement en analysant des données comme les prévisions météorologiques, les ralentissements du transport et le rendement des fournisseurs. Vous serez en mesure de repérer les perturbations potentielles et vous recevrez des recommandations pour prendre des mesures proactives. Par exemple, l’IA prédit les tempêtes violentes et suggère des ajustements logistiques pour éviter les retards.
- Évaluation du risque de crédit. Les institutions financières peuvent utiliser l’intelligence artificielle pour évaluer le risque de crédit en analysant diverses sources de données, car cette technologie peut cerner les tendances et prédire la probabilité de cas de défaut. Par exemple, elle peut signaler des risques potentiels, comme une diminution soudaine de la cote de crédit et des changements dans les habitudes d’achat.
Accroître la visibilité grâce à la transparence
L’utilisation de l’IA pour améliorer la visibilité de votre chaîne d’approvisionnement vous permet de comprendre clairement et en temps réel chaque étape du processus. En fin de compte, cette solution vous permet de prendre des décisions intelligentes, d’améliorer l’efficacité et de livrer les produits à vos clients rapidement en toute fiabilité.
Voici quelques façons dont l’intelligence artificielle peut améliorer la visibilité de la chaîne d’approvisionnement :
- Suivi en temps réel des stocks. L’IA analyse les données provenant de différentes sources afin de faire le suivi des stocks en temps réel et d’offrir aux entreprises une visibilité précise sur l’emplacement et la quantité des produits dans leur chaîne d’approvisionnement.
- Optimisation du suivi et du repérage. Améliorer les capacités de suivi et de repérage dans la chaîne d’approvisionnement en analysant les données provenant de différentes sources, comme les étiquettes d’identification par radiofréquence, les codes à barres et les capteurs, et en cernant et en réglant rapidement tout problème ou rappel.
- Surveillance du rendement des fournisseurs. Examiner les données relatives aux fournisseurs, comme les délais de livraison et les indices de mesure de la qualité, pour évaluer et surveiller leur rendement. Il est ainsi possible de repérer les goulots d’étranglement potentiels ou les risques dans la chaîne d’approvisionnement et de les atténuer.
- Logistique inverse. Grâce aux systèmes fondés sur l’intelligence artificielle, les entreprises peuvent obtenir des renseignements en temps réel sur l’état et l’emplacement des produits retournés, ce qui leur permet d’allouer efficacement les ressources et de régler les retards.
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Intégrer des pratiques durables dans votre chaîne d’approvisionnement
Dans la même optique que la prise de décisions d’affaires intelligentes, l’IA peut également vous aider à prendre des décisions d’affaires éclairées en matière de durabilité et de réduction de votre empreinte carbone. Il pourrait s’agir d’analyser les données relatives à la consommation d’énergie, à la production de déchets ou aux émissions de carbone.
En plus d’optimiser les routes de transport, la technologie peut également contribuer à d’autres optimisations en matière de chaîne d’approvisionnement durable, notamment les éléments suivants :
- Réduction des déchets : Analyser les données afin d’optimiser les niveaux de stocks et de réduire le gaspillage et la production excédentaire.
- Emballage optimisé : Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données sur les dimensions, le poids et la fragilité des produits, ainsi que les préférences des clients afin d’optimiser la conception de l’emballage. En utilisant un emballage de la bonne taille, vous pouvez réduire l’utilisation du matériel et le gaspillage au minimum. La technologie peut également déterminer les options d’emballage durables et les options les plus efficaces qui offrent une protection adéquate tout en utilisant un minimum de ressources.
- Évaluation de la durabilité des fournisseurs : Évaluer les valeurs de durabilité de vos fournisseurs en analysant leurs pratiques environnementales, leur responsabilité sociale et leur approvisionnement éthique.
Faire équipe avec un expéditeur durable Cherchez-vous des façons de réduire votre empreinte carbone? Purolator vise à atteindre la carboneutralité d’ici 2030 et à être le service de messagerie le plus écologique du Canada. Voici certaines de nos plus récentes initiatives en matière de durabilité :
- Intégration de 3 500 véhicules de livraison en fin de parcours entièrement électriques à notre parc de véhicules.
- Électrification de plus de 60 dépôts au Canada (initiative en cours).
- Installation de plus de 200 nouveaux systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) écoénergétiques dans l’ensemble de notre réseau.
Améliorer les activités de l’entrepôt
Dans l’ère du commerce électronique, l’intelligence artificielle permet aux entreprises de simplifier les flux logistiques. En utilisant les technologies d’exécution des commandes et des systèmes intelligents, les entreprises peuvent gérer les stocks efficacement, déterminer les préférences des consommateurs et fournir des mises à jour sur le repérage des livraisons en temps réel ainsi que des rapports d’état. Ces outils intelligents améliorent l’expérience client de façon globale et accroissent l’efficacité opérationnelle.
Le centre de tri national de Purolator est un excellent exemple d’entrepôt ayant intégré des capacités d’automatisation lui permettant de traiter facilement de grands volumes de colis. Les systèmes fondés sur l’IA permettent le suivi et la surveillance en temps réel des colis, ce qui permet à Purolator d’offrir aux clients des mises à jour précises sur la livraison.
Exécution des commandes accélérée. L’intelligence artificielle peut optimiser les activités d’entrepôt en déterminant intelligemment les routes de cueillette les plus efficaces. Résultats : exécution des commandes accélérée et amélioration de la satisfaction de la clientèle.
Défis liés à la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans la chaîne d’approvisionnement et le secteur de la logistique
La mise en œuvre de l’IA dans la chaîne de valeur d’une entreprise peut offrir de nombreux avantages, mais elle comporte aussi ses propres défis. Selon une étude de McKinsey (en anglais seulement), 47 % des dirigeants d’entreprise interrogés ont de la difficulté à intégrer les processus d’IA cognitive aux systèmes existants et 40 % mentionnent que les coûts liés à la technologie et à l’expertise représentent un obstacle. Voici quelques défis clés que les entreprises pourraient affronter :
- Complexité de la mise en œuvre : L’intégration de l’intelligence artificielle aux processus et aux systèmes existants peut être complexe et exiger une expertise technique considérable. Il est souvent nécessaire de revoir les flux de travail, de former les employés sur les nouvelles technologies et d’assurer la compatibilité avec l’infrastructure existante.
- Facteurs externes imprévisibles : Les entreprises exercent leurs activités dans des environnements dynamiques soumis à divers facteurs externes, comme les tendances du marché, les changements réglementaires et les préférences des clients. Ces facteurs peuvent avoir une incidence sur le rendement et la précision des systèmes fondés sur l’IA. En ce sens, il pourrait être difficile de s’adapter et de réagir avec efficacité.
- Évolution rapide de la technologie : La technologie de l’IA évolue constamment et de nouveaux algorithmes, modèles et cadres émergent régulièrement. Se tenir au courant des dernières avancées et choisir la bonne technologie pour les besoins spécifiques de l’entreprise peut être difficile. Pour ce faire, un apprentissage continu, des expériences et des informations concernant les derniers progrès réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle sont indispensables.
- Protection et sécurité des données : La mise en œuvre de l’IA nécessite la collecte et l’analyse d’un grand volume de données. Il est donc essentiel d’assurer la protection et la sécurité de ces données afin de maintenir la confiance des clients et de respecter la réglementation. Les entreprises doivent mettre en place des mesures robustes de protection des données, respecter les lois sur la protection des données et prévoir des protocoles appropriés pour traiter les renseignements de nature délicate.
Pour relever ces défis avec succès, il faut une planification réfléchie, une collaboration entre les différents intervenants et une approche stratégique pour la mise en œuvre. Les entreprises qui s’attaquent à ces défis de façon proactive peuvent exploiter tout le potentiel de l’intelligence artificielle et renforcer leur chaîne de valeur.
Comment les chefs de file de la logistique peuvent-ils tirer parti de l’IA dans leur secteur?
Lorsqu’il est question de tirer parti de l’efficacité de l’IA dans la logistique et la gestion de la chaîne d’approvisionnement, il est essentiel de comprendre que la technologie dépend du réseau et des systèmes en place. Les dirigeants d’entreprise doivent établir des objectifs et des attentes qui tirent parti des données en profondeur et s’assurer qu’une infrastructure robuste est en place pour profiter de tous les avantages.
Pour y parvenir, vous devriez envisager des solutions d’expédition et de logistique souples qui peuvent s’adapter aux exigences d’une chaîne d’approvisionnement axée sur l’intelligence artificielle. Purolator offre un éventail de services conçus pour améliorer la souplesse et l’efficacité.
- Services d’expédition rapides et souples : Le service Purolator ExpéditifMC offre la livraison le lendemain avant 21 h, sept jours par semaine, y compris le soir et les fins de semaine, dans certains marchés canadiens. Grâce aux services d’expédition rapides de Purolator au Canada et à l’expédition transfrontalière entre le Canada et les É.-U., les entreprises peuvent bénéficier de solutions souples de mise en marché rapide, comme la logistique transfrontalière et l’option meilleure solution de transport ou livraison juste à temps.
- Routes optimales et méthodes d’expédition : Purolator offre des services de chargement partiel (LTL) et de chargement complet (TL) pour répondre à divers besoins en matière de volume d’expédition. En misant sur des routes optimales et des méthodes de regroupement des envois, Purolator garantit un transport efficace dans les chaînes d’approvisionnement de ses clients.
- Dépôt et livraison pratiques : Purolator comprend l’importance de la commodité en logistique. Grâce à des heures de dépôt plus tardives et à plus de 2 500 centres d’expédition, agents et arrêts rapides mobiles au Canada, Purolator offre souplesse et accessibilité pour rejoindre plus de clients plus facilement.
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- Intégration du développement durable et de la technologie : Purolator accorde la priorité à la durabilité et à la technologie dans le cadre de ses activités. Le centre de tri national est doté de chariots élévateurs à fourche à batterie et d’un béton ayant un albédo élevé pour réduire les émissions de carbone. De plus, Purolator utilise le système de déchargement sous la courroie à distance (RUBUS) de Siemens pour automatiser le déchargement des remorques au rythme impressionnant d’environ 12 000 colis par heure.
- Expédition par voie routière : Pour les envois non urgents qui n’ont pas à être livrés le lendemain, Purolator offre une solution de rechange efficace et économique au service de livraison le lendemain. Selon la destination, un envoi peut être livré en deux jours ouvrables ou plus, ce qui permet de réduire les coûts tout en maintenant la satisfaction de la clientèle.
Commencer à planifier l’avenir de l’intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement
Il est essentiel de prévoir le rôle que jouera l’IA dans votre chaîne d’approvisionnement pour garder une longueur d’avance dans le contexte commercial dynamique actuel. Comme la technologie continue d’évoluer et de transformer les industries, l’intégration de l’IA dans votre chaîne d’approvisionnement peut vous permettre d’atteindre de nouveaux niveaux d’efficacité, de productivité et de compétitivité. Pour exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle, vous pouvez commencer par évaluer vos processus actuels et cerner les secteurs qui seront concernés.
En faisant équipe avec Purolator et en adoptant ces principes d’expédition et de logistique flexibles, vous serez assuré que votre chaîne d’approvisionnement a la souplesse nécessaire pour tirer pleinement parti des avantages de l’IA.