Quel rôle a-t-il dans la chaîne d’approvisionnement

Ces dernières années, le débat sur l’intelligence artificielle a été polarisé par la popularité croissante des modèles génératifs. Cependant, une distinction doit être faite: l’IA n’est pas seulement générative et, surtout, ce n’est pas une baguette magique. Citant la définition de Stefano QuintarellMoi, depuis des décennies, il y a une intelligence artificielle « ennuyeuse » depuis des décennies, celle qui applique des techniques statistiques pour générer une valeur réelle. Ici, nous parlons toujours de l’intelligence artificielle traditionnelle, basée sur l’apprentissage automatique et les techniques d’apprentissage en profondeur, conçues pour analyser de grands volumes de données et générer des modèles prédictifs fiables. L’IA générative, activée par les grands modèles de langue (LLM), a certainement ouvert de nouveaux scénarios pour comprendre la langue et la génération de contenu. Mais quand il s’agit de Optimisation des processus industriels et des chaînes d’approvisionnement, C’est l’intelligence artificielle normative – une déclinaison prédictive – jouer le Rôle stratégique plus concret pour la création d’une valeur réelle.

Intelligence artificielle normative: une évolution de l’IA prédictive

Si l’intelligence artificielle prédictive est limitée, en fait, l’hypothèse ce qui se passera sur la base de données historiques et de modèles analytiques, Le normatif ajoute un nouveau niveau de sophistication dans la gestion de la chaîne d’approvisionnementsuggérant Quelles actions entreprenantes pour obtenir le meilleur résultat possible. Il ne s’agit donc pas seulement de savoir à l’avance ce qui pourrait arriver, mais de recevoir des indications concrètes sur la façon d’agir pour optimiser les ressources, réduire les inefficacités et améliorer les performances. Dans le cas de la chaîne d’approvisionnement, le normatif devient un véritable outil de prise de décision, capable de générer des scénarios alternatifs et de fournir des recommandations opérationnelles basées sur des simulations dynamiques, une analyse des risques et une production réelle ou des contraintes de marché.

Intelligence artificielle normative et générative: comment choisir l’outil le plus approprié pour la chaîne d’approvisionnement?

Les deux âmes de l’intelligence artificielle répondent respectivement à des besoins différents. En fait, l’utilisation d’un générateur à des données commerciales génératrices, c’est comme demander à un peintre de créer un portrait sans savoir qui devrait représenter. L’intelligence artificielle traditionnelle aide à comprendre, à classer et à prédire et à le faire, cependant, il est nécessaire de commencer à partir d’une base solide, avec des données qui doivent être commandées, normalisées et vérifiées. C’est le seul moyen de faire de la place rationnellement à l’intelligence artificielle normative, capable de proposer des scénarios alternatifs et de suggérer des décisions opérationnelles optimisées.

Les deux passages qui permettent les modèles normatifs

Pour une intégration fonctionnelle et rationnelle de l’IA dans les processus de production et dans la chaîne d’approvisionnement, la première étape coïncide avec une opération de «remise en état» des données. Les données recueillies par plusieurs systèmes doivent être validées et homogénéisées, afin de les rendre effectivement utilisables. Surtout pour les petites et moyennes entreprises – qui enregistrent toujours une dette technologique sur les temps dans les applications des systèmes par rapport à la grande entreprise – ce nettoyage des données implique souvent un examen, voire profond, du système d’information de l’entreprise et de la gouvernance des données.

Adapter l’architecture de l’information Il est essentiel de pouvoir exploiter pleinement le potentiel de l’IA car uniquement avec une base de données cohérente qu’il est possible de démarrer des processus de regroupement, de créer des modèles prédictifs et d’implémenter des solutions normatives qui génèrent des résultats tangibles tels que, par exemple, des déchets mineurs, des temps de production plus courts, une gestion optimisée des stocks et une réduction de la machine.

Cas concrets: le normatif pour les ventes et la production

Que se passe-t-il dans une société de production, qui a peut-être des processus internes et d’autres configurés à des tiers, avec l’application de l’IA normative? Nous pouvons analyser deux scénarios: le renforcement des ventes et leOptimisation de la production.

Avec l’alternance des pics de demande à des moments de diminution des volumes, les entreprises ont besoin d’un outil de prévision avancé et le normatif entre en jeu en apportant un niveau d’intelligence supplémentaire. Le prédictif, par exemple, améliore le CRM: en analysant les tendances de l’ordre par type de produit et de saisonnalité, les coupons clients sont développés pour répondre aux campagnes ciblées, à suivre et à anticiper les courbes de demande typiques.

Dans ce contexte, la génération de l’IA apporte également de la valeur: l’analyse des nouvelles du marché, les impacts des situations géopolitiques et d’autres événements hors du contrôle de l’entreprise sont considérés et analysés pour conduire à des décisions plus conscientes non seulement pour le canal de vente, mais également pour mieux calibrer les plans de production, la fourniture de matières premières, la gestion des actions.

L’évolution de la fabrication numérique

« Jouer » avec le génératif au génératif, ils pourraient également émerger Corrélations inattendues entre les produits ou les servicesde nouvelles combinaisons à proposer sur le marché pour anticiper les demandes ou améliorer la satisfaction des clients.

Et c’est Dans l’usine que le normatif joue un rôle encore plus stratégique. Les données collectées en temps réel grâce à des systèmes IoT intégrés dans ERP et MES à bord de la machine, ils vous permettent de savoir combien je produit à un moment donné et surveillant sa tendance au fil du temps. La bonté de la base historique est la condition essentielle pour appliquer avec succès des modèles de normatif et offrir une clé de lecture supplémentaire qui vous permet de prendre des décisions « pas en se sentant »mais basé sur des informations objectives, mesurées et incluses.

Grâce aux modèles d’apprentissage automatique, par exemple, les opérateurs d’usine peuvent détecter rapidement des ralentissements ou des goulots d’étranglement, en analysant les synergies ou sur les désalignements contraires entre les différentes gammes de produits qui peuvent affecter les performances de production et le délai de livraison. Appliqué dans ce contexte, l’IA est en mesure de traiter des scénarios de production alternatifs, d’optimisation des délais de livraison, de saturation des lignes et des entrepôts, gestion interne des ressources. Enfin, un œil numérique basé sur A devient également fondamental pour Prédire les défauts sur les lignes et éviter d’arrêter la machineagissant dans une maintenance préventive et prédictive.

Pourquoi Partir de personnes est la clé pour adopter l’IA prescriptif (et pas seulement) dans la chaîne d’approvisionnement

L’intelligence artificielle est un outil puissant mais ne fonctionne pas de manière indépendante et a naturellement besoin de savoir humain technique et expérientiel. Il devient donc crucial le Implication active de techniciens spécialisés Pour assurer l’efficacité réelle des solutions mises en œuvre, tandis que pour tous ceux qui opèrent dans les services de production ou les fonctions commerciales Il est nécessaire de commencer à développer et à comprendre le «pourquoi» et le «comment» de l’adoption de ces outilsressentant une partie intégrante et essentielle d’un processus d’innovation, et non la victime d’un « remplacement technologique ». L’aspect humain n’est pas accessoire, au contraire, il devient particulièrement central dans les contextes de fabrication, c’est-à-dire ceux déjà investis avec de fortes vagues d’automatisation.

Pour cette raison, vous devez considérer l’IA comme un outil pour soutenir les travailleurs – et ne pas substituer – à améliorer les performances professionnelles, ce qui rend les processus plus fluides, réduisant les marges d’erreur et augmentant le temps de consacrer aux activités de valeur ajoutée. Précisément sur la question de l’emploi, nous nous confondons avec un thème important, en particulier en Italie, où il y a principalement pour des raisons personnelles – un manque de plus en plus marqué de jeunes techniciens et professionnels capables de remplacer les générations qui sortent maintenant du monde du travail.

À ce stade, où L’IA n’est plus seulement synonyme de levier d’efficacité mais est un facteur de qualification pour la durabilité du tissu de l’entreprisevous ne pouvez pas vous permettre de perdre le patrimoine des connaissances accumulées par les entreprises au fil du temps et les nouvelles générations doivent être prêtes à recevoir le témoin de ce qui a été construit à ce jour.

Et, encore une fois, Grâce à l’aide de l’intelligence artificielle (traditionnelle et générative), nous pouvons protéger le savoir-faire de la production et le transférer aux nouvelles générations, en préservant le rôle de rendu dans le panorama compétitif international.

Conclusions

Pour conclure, donc, l’intelligence artificielle normative représente aujourd’hui l’un des principaux actifs stratégiques pour l’évolution des processus industriels, mais ce n’est pas la réponse à aucun problème; Pour obtenir des résultats réels, il sert la méthode humaine, la vision et la participation et seules les entreprises qui seront en mesure de rationaliser leurs données, d’adapter les systèmes et d’améliorer les compétences internes, seront en mesure de faire face avec succès les défis posés par les futures vagues d’innovation.