- L'adoption de l'IA et du ML pour se développer considérablement dans l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement
- Implémentation de l'IA / ML dans la gestion de VUCA en tant que stratégie de chaîne d'approvisionnement
- Rôle de l'intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement
- Les techniques d'IA et de ML influencent une approche synchronisée de la planification et de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement
- Les défis de l'adoption de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement
Au milieu de la quatrième révolution industrielle, la convergence de la technologie avec divers processus de production, y compris la chaîne d'approvisionnement et la logistique, est devenue un élément indispensable des affaires aujourd'hui. Les entreprises expriment le besoin d'outils pour améliorer encore la visibilité et la traçabilité de la chaîne d'approvisionnement, définissant une nouvelle façon d'amplifier les profits à l'ère de l'information. Par conséquent, la transformation numérique du système de gestion de la chaîne d'approvisionnement émerge comme l'une des dernières tendances dans le monde du commerce.
Au cours des dernières années, les investissements dans les dernières technologies pour renforcer la transformation numérique de la gestion de la chaîne d'approvisionnement ont atteint de nouveaux sommets. Grâce à l'intégration de technologies de nouvelle génération telles que l'analyse cognitive, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) avec les systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement, les fabricants ont pu atteindre des niveaux d'efficacité élevés pour combler l'écart entre l'offre et la demande.
L'adoption de l'IA et du ML pour se développer considérablement dans l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement
Une enquête a été récemment publiée par JDA Software, Inc. - une société de logiciels américaine - et KPMG LLP - une société de conseil multinationale - a révélé que plus des trois quarts des répondants considéraient la visibilité et la traçabilité de la chaîne d'approvisionnement comme les domaines d'investissement les plus élevés pour l'approvisionnement. cadres de la chaîne.
L'enquête a également révélé que près de 80% des répondants considéraient l'IA et le ML comme les technologies les plus percutantes dans ce paysage en raison de leur applicabilité pour traiter les problèmes complexes de la chaîne d'approvisionnement et des systèmes de chaîne de valeur. La visibilité prédictive de bout en bout devenant l'un des aspects les plus importants des méthodes modernes d'optimisation des chaînes d'approvisionnement, l'omniprésence des outils d'IA et de ML augmentera considérablement dans les systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement dans divers domaines industriels.
Alors que l'IA et le ML sont en train de devenir l'une des technologies les plus influentes dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement de toute entreprise, les investissements dans ces technologies resteront à la hausse. Cependant, il est extrêmement important de comprendre l'impact exact de l'IA et du ML, ensemble, sur la gestion de la chaîne d'approvisionnement pour s'assurer de tirer pleinement parti de ces technologies. L'intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement automatise non seulement le processus, mais prend également des décisions sur les achats, la gestion des stocks, la logistique d'approvisionnement, etc. sans aucune intervention humaine.
Implémentation de l'IA / ML dans la gestion de VUCA en tant que stratégie de chaîne d'approvisionnement
Alors que la tendance de l'Industrie 4.0 entraîne des changements tant quantitatifs que qualitatifs dans les industries pour stimuler les améliorations organisationnelles, la numérisation de diverses opérations industrielles a également déclenché de nombreux facteurs de risque tels que la volatilité, l'incertitude, la complexité et l'ambiguïté (VUCA). Les VUCA sont les principaux obstacles à la normalisation des processus de gestion de la chaîne d'approvisionnement, et les entreprises ont trouvé un moyen de résoudre ces problèmes avec l'avènement des technologies avancées telles que l'IA et le ML.
Il gagne en popularité en tant que moyen efficace de gérer VUCA en intégrant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans les systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique, qui peuvent non seulement identifier mais également définir les contingences à travers divers processus. Avec l'adoption d'outils basés sur l'IA et le ML dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les fabricants ont été en mesure de gérer les ambiguïtés, les complexités et d'autres défis VUCA associés aux produits de haute technologie, tandis que la tendance de l'Industrie 4.0 continue de se développer.
Rôle de l'intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement
Alors que l'automatisation robotique des processus devient une partie inévitable de la plupart des opérations industrielles ainsi que des équipements, les systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement subissent également une transformation numérique. Ainsi, les technologies telles que l'IA et le ML font partie non seulement de l'équipement de fabrication, mais également de l'approvisionnement, des chaînes de valeur et de la gestion des entrepôts, qui se développent principalement grâce à une prise de décision rapide mais précise.
La pression incessante de prendre des décisions appropriées plus rapidement que jamais pousse les fabricants à utiliser des techniques d'IA et de ML pour réduire «et non remplacer» l'interférence humaine dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. La plupart des outils assistés par IA et ML mettent en œuvre des techniques de raisonnement humain comme modèle lorsqu'elles sont intégrées aux processus de prise de décision dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, ce qui améliore la vitesse et la précision des informations sur le produit ainsi que les tendances qui sont finalement atteintes par ces protocoles..
Comme les décisions retardées peuvent avoir un impact significatif sur les bénéfices, les revenus, les flux de trésorerie et même la satisfaction des clients dans certains cas. Ainsi, l'IA et le ML permettent aux fabricants d'augmenter la vitesse des protocoles de prise de décision dans les systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement de haute technologie. Avec l'impact positif de l'IA et des outils basés sur le ML sur les processus de prise de décision dans la chaîne d'approvisionnement, son adoption est susceptible d'influencer la croissance positive des entreprises en transformation numérique.
Les techniques d'IA et de ML influencent une approche synchronisée de la planification et de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement
La gestion de la chaîne d'approvisionnement est toujours considérée comme une interconnexion de divers processus analytiques et basés sur les données, et la synchronisation de telles quantités de données devient impérative pour garantir une planification précise de la chaîne d'approvisionnement. En outre, la complexité croissante de la chaîne d'approvisionnement axée sur la technologie a entraîné un changement fondamental dans la manière dont le processus de planification synchronisée est effectué pour assurer l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
Les outils basés sur l'IA et le ML entrent dans le paysage de la planification de la chaîne d'approvisionnement, facilitant la transition d'une séquence statique à une séquence dynamique de plusieurs opérations de la chaîne d'approvisionnement. Ces outils technologiques sont actuellement intégrés dans les systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement d'aujourd'hui, ce qui met en évidence leurs avantages dans la synchronisation de la planification de la chaîne d'approvisionnement de bout en bout. Ces outils peuvent également être utilisés pour automatiser les procédures pour faire correspondre la demande et l'offre ainsi que les processus de prise de décision en temps réel, qui synchronisent finalement l'écosystème de planification dans le paysage de la chaîne d'approvisionnement.
Les défis de l'adoption de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement
Bien que le paysage industriel mondial s'oriente vers l'adoption de technologies de nouvelle génération pour renforcer la transformation numérique, l'adoption de ces technologies dans des domaines de niche tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement reste considérablement faible. L'écart entre le battage médiatique des technologies telles que l'IA et le ML et la valeur technologique réelle est principalement attribué aux limites de l'adoption d'outils technologiques dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
La plupart des gestionnaires et des dirigeants d'entreprise ne parviennent pas à comprendre et à visualiser les avantages et les impacts exacts de l'IA et du ML dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement dans la croissance de l'entreprise. De plus, les outils d'IA et de ML nécessitent une maintenance périodique pour garantir un fonctionnement sans faille dans les paramètres attendus des systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement, ce qui s'est traduit par un coût supplémentaire. Ces défis ont fortement entravé la pénétration de ces technologies dans toutes les régions géographiques du monde. Cependant, alors que la prise de conscience de l'influence extrêmement positive de l'IA et du ML dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement augmente rapidement, son adoption deviendra inévitable dans les années à venir, malgré ces défis.