Retail : comment la supply chain évolue avec l’IA

L'un des aspects qui caractérise le plus l'être humain est regarde toujours devant toiessayer de prédire l’avenir pour mieux y faire face.

Bien sûr, prédire l'avenir n'est pas facile, surtout dans un monde comme celui d'aujourd'hui, conditionné par connexion et interdépendance entre différents phénomènes et zones géographiques et d'unaccélération technologique sans précédent. Au cours des dernières décennies, l’évolution technologique exponentielle a permis à ceux qui l’adoptent de prédire l’avenir, à court et à long terme, avec toujours plus de précision. Les algorithmes d’IA représentent aujourd’hui une aide concrète pour soutenir la capacité de prédiction et de décision des êtres humains..

Comment affiner votre capacité prédictive avec l'IA

Pour les entreprises, dont les cycles de conception et de production s'étendent sur des années paires, pouvoir exploiter de nouvelles technologies performantes représente un avantage concurrentielce qui affecte le fonctionnement global et la rentabilité de l’entreprise.

Qu'il s'agisse de la performance du marché des matières premières, de l'avenir de l'économie, même à l'échelle des territoires individuels, des ventes futures d'un nouveau produit, des temps de parcours des marchandises dans une chaîne d'approvisionnement mondiale ou des pannes des machines de production, Les algorithmes d’IA peuvent être entraînés en exploitant d’énormes quantités de données.

Cela leur permet de saisir toutes ces relations, même les plus faibles et les plus imprévisibles, qui échappent à l’intellect humain, de tracer les trajectoires du futur et de les exploiter pour prendre de meilleures décisions.

Une valeur importante, aussi et surtout pour le secteur de la vente au détail.

Ici, un avenir plus sûr se traduit pour l'entreprise par une plus grande efficacité des approvisionnements et de la production, mais aussi par une réduction des stocks en entrepôt et une augmentation des ventes : bref, par une diminution des inefficacités qui finit par produire des impacts décisifs en termes de. rentabilité.

Repenser la supply chain avec le soutien de l’IA

Dans le gestion de la chaîne d'approvisionnement et sur un marché aussi compétitif naissent des entreprises qui, grâce à la technologie, sont capables de faire face à la complexité intrinsèque de la distribution dans le nouveau millénaire, fortement impactée par le panorama géopolitique, par les défis économiques qui, comme l'inflation, évoluent et se propagent rapidement en raison à la mondialisation, aux cybermenaces et attaques de plus en plus sophistiquées et, enfin, à la nécessité croissante de s'adapter à un cadre réglementaire de normes ESG qui accompagne la transition vers des modèles économiques plus durables.

Tout cela oblige les entreprises à exploiter les nouvelles technologies pour simuler à l’avance différents scénarios, maintenir leur avantage concurrentiel et s’imposer sur le marché. Ceci, concevoir ses stratégies de manière plus large, en passant d’une approche de réduction des coûts à l’optimisation des processus.

Une refonte stratégique et opérationnelle qui cela implique toute la chaîne de valeur et tous les processus d'affaires, pour pouvoir regarder vers l'avenir grâce au développement de prévisions précises et flexibles, qui prennent en compte toutes les variables de contexte, dans tous les processus de la chaîne.

Planification, production, distribution

En fait, ils se trouvent tout au long de la chaîne d'approvisionnement plusieurs moments de décision sur lequel il est possible d'agir dans une optique d'optimisation et d'efficacité, avec des actions qui non seulement apportent de la valeur économique à l'entreprise, mais qui contribuent également à réduire son impact environnemental. Commençons par le planificationstratégiques et à long terme, ou relatifs à des activités plus tactiques, qui peuvent être gérées sur la base de données précises, comme celles relatives à la performance de produits individuels.

Ces plans doivent ensuite être combinés avec le monde de la production, permettant une planification en temps opportun des production qui prend en compte les besoins du marché final, pour éviter les excès ou les pénuries du produit fini.

Même dans le phase de distributionla capacité de prévision est cruciale pour maximiser l'efficacité et minimiser les coûts des invendus, en estimant avec précision les ventes au niveau territorial, au point d'établir une répartition efficace dans les points de vente individuels ou dans les nœuds les plus périphériques de la distribution.

Un modèle de chaîne d'approvisionnement de bout en boutqui améliore chaque étape du processus, où les données en aval de la chaîne aident à guider la planification et la production ultérieure en amont. Ici, les réseaux de distribution les plus complexes, y compris internationaux, trouvent également un pôle fondamental dans les points de vente.

Tant pour la possibilité de déplacer les produits entre les magasins – pour garantir que les marchandises sont présentes dans tous les magasins sans impacter les entrepôts ; que ce soit en collectant des centaines de variables telles que les évaluations des employés ou l'affichage des marchandises : le produit est-il dans la vitrine ou dans le panier d'offres ? -, enregistrés et analysés par les systèmes pour améliorer les environnements de simulation et les capacités des algorithmes eux-mêmes.

Prendre la meilleure action possible avec l'IA

Dans la construction de nouvelles supply chains numériques et intégrées, les algorithmes d’intelligence artificielle construits sur la base d’analyses et de modèles mathématiques sont donc déterminants pour aider les managers à garder le contrôle et prendre des décisions plus correct de manière informée et consciente. Il devient donc essentiel que les acteurs technologiques soient capables de développer et de proposer des solutions et services intégrant toutes les différentes techniques de l'intelligence artificielle – par un traitement intelligent des données (algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond combinés à des modèles d'optimisation propriétaires sophistiqués) al traitement du langage naturel à la vision par ordinateur créer des plateformes de bout en bout modulaire, pouvant aller jusqu'aux modèles de jumeaux numériques les plus avancés, des « jumeaux numériques » intégrés qui permettent une représentation numérique de tous les opérations de l'entreprise, simulant l'impact des décisions de manière dynamique en fonction de l'évolution du contexte, tout au long de la chaîne de valeur.

Conclusions

Sur la base des expériences accumulées, je les résultats sont évidents. Grâce à notre observatoire, nous savons que l'utilisation du Digital Twin peut conduire à une amélioration mesurable de la performance des différents processus décisionnels, d'une réduction de 20 % des stocks en entrepôt à une réduction de 25 % des marchandises invendues à la fin de la saison, mais aussi à réduire de moitié les ventes perdues ou à améliorer la précision des prévisions.

L'objectif est d'offrir aux managers la possibilité d'adopter la meilleure stratégie possible, avec une approche inspirée du concept de Explicabilité de l'IAet l’accent mis sur une collaboration étroite entre les humains et l’IA pour générer plus de valeur.