Contenu
- Comment fonctionne une chaîne d'approvisionnement
- Quels sont les points douloureux de la gestion de la chaîne d'approvisionnement?
- Comment l'apprentissage machine peut aider
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Quels domaines doivent être améliorés?
- Cas d'utilisation pratique
- Conclusion
Source: Trueffelpix / Dreamstime.com
À emporter:
Pour qu'une entreprise réussisse, elle doit disposer d'une chaîne d'approvisionnement bien gérée. L'apprentissage automatique contribue à améliorer la précision et l'efficacité de la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Dans le monde économique instable et complexe d'aujourd'hui, il est très difficile de créer un modèle fiable de prévision de la demande pour les chaînes d'approvisionnement. La plupart des techniques de prévision donnent des résultats décevants. Les causes profondes de ces erreurs se trouvent souvent dans les techniques utilisées dans les anciens modèles. Ces modèles ne sont pas conçus pour tirer continuellement des leçons des données et prendre des décisions. Par conséquent, ils deviennent obsolètes lorsque de nouvelles données arrivent et que des prévisions sont entreprises. La solution à ce problème est l’apprentissage automatique, qui peut aider une chaîne logistique à prévoir efficacement et à la gérer correctement. (Pour plus d'informations sur les machines et l'intelligence, voir Thinking Machines: le débat sur l'intelligence artificielle.)
Comment fonctionne une chaîne d'approvisionnement
La chaîne d'approvisionnement d'une entreprise est gérée par son système de gestion de la chaîne d'approvisionnement. Une chaîne d'approvisionnement contrôle le mouvement de différents types de marchandises dans une entreprise. Cela implique également le stockage de matériaux en stock. La gestion de la chaîne logistique consiste donc à planifier, contrôler et exécuter les activités quotidiennes de la chaîne logistique dans le but d'améliorer la qualité de l'entreprise et la satisfaction de la clientèle, tout en éliminant le gaspillage de marchandises, dans tous les nœuds d'une entreprise.
Quels sont les points douloureux de la gestion de la chaîne d'approvisionnement?
La prévision de la demande est l’un des aspects les plus difficiles de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. La technologie de prévision actuelle donne souvent à l'utilisateur des résultats inexacts, ce qui lui permet de commettre de graves erreurs économiques. Ils ne peuvent pas bien comprendre l'évolution des modèles et des fluctuations du marché, ce qui l'empêche de bien calculer les tendances du marché et de fournir des résultats en conséquence.
Souvent, en raison des limites de la prévision de la demande, l’équipe de planification a tendance à se décourager. Ils blâment les dirigeants pour leur manque d'intérêt à améliorer le processus de planification. Ce défi est dû au fait que les données collectées à partir des demandes des clients deviennent de plus en plus complexes. Auparavant, cela pouvait être interprété très facilement. Cependant, avec les nouvelles technologies de génération de données entrant en jeu, les données sont devenues très complexes et presque impossibles à gérer avec les technologies existantes.
Autrefois, les demandes pouvaient être facilement calculées en utilisant un modèle de demande historique simple. Mais maintenant, on sait que la demande fluctue très rapidement et que, par conséquent, les données historiques sont inutiles.
Comment l'apprentissage machine peut aider
Ces problèmes ne peuvent pas être résolus par les algorithmes traditionnels en raison de leurs fluctuations. Cependant, avec l’apprentissage automatique, les entreprises peuvent facilement les résoudre. L'apprentissage automatique est un type particulier de technologie grâce auquel le système informatique peut apprendre beaucoup de choses utiles à partir des données fournies. Grâce à l’apprentissage automatique, les entreprises peuvent modéliser un algorithme puissant, adapté à l’évolution du marché. Contrairement aux algorithmes traditionnels, l'apprentissage automatique tire les leçons du scénario du marché et peut créer un modèle dynamique.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Grâce à l’apprentissage automatique, le système informatique peut en fait affiner le modèle sans aucune interaction humaine. Cela signifie qu’à mesure que plus de données entreront dans le réservoir du système d’apprentissage automatique, il deviendra plus intelligent et les données deviendront plus faciles à gérer et à interpréter.
L'apprentissage automatique peut également s'intégrer à des sources de données volumineuses telles que les médias sociaux, les marchés numériques et d'autres sites Internet. Cela n’a pas encore été possible avec les systèmes de planification actuels. En termes simples, cela signifie que les entreprises peuvent utiliser les signaux de données d’autres sites générés par les consommateurs. Ces données incluent des données provenant de sites de réseaux sociaux et de marchés en ligne. Ces données aident l’entreprise à savoir comment les nouvelles techniques telles que la publicité et l’utilisation des médias peuvent améliorer les ventes.
Quels domaines doivent être améliorés?
Il existe de nombreux endroits où l’apprentissage automatique peut être utilisé à des fins d’amélioration. Cependant, il existe trois principaux endroits où les procédures de planification traditionnelles créent des problèmes. Ces problèmes et l'amélioration de ces aspects grâce à l'apprentissage automatique sont discutés ci-dessous:
Planification des problèmes de l’équipe
Les équipes de planification utilisent souvent d'anciennes techniques de prévision, qui impliquent l'évaluation manuelle de toutes les données. Ce processus prend énormément de temps et les résultats ne sont souvent pas assez précis. Ce genre de situation nuit non seulement au moral des employés, mais aussi à la croissance de l’entreprise. Cependant, avec l’apprentissage automatique, le système peut prendre de nombreuses variables en fonction de leurs priorités en fonction des données et créer un modèle extrêmement précis. Les planificateurs peuvent utiliser ces modèles pour une planification beaucoup plus efficace, et ils ne prennent pas beaucoup de temps non plus. Les planificateurs peuvent également améliorer encore davantage le modèle grâce à leurs expériences. (Pour en savoir plus sur l'utilisation des données pour planifier, reportez-vous à la section Comment l'intégration convergente peut améliorer l'analyse prédictive.)
Niveaux de stock de sécurité
Avec les méthodes de planification traditionnelles, une entreprise doit maintenir ses stocks de sécurité élevés presque tout le temps. Cependant, l'apprentissage automatique peut aider en évaluant de nombreuses autres variables pour définir un niveau optimal de stock de sécurité.
Planification des ventes et des opérations
Si les prévisions de votre équipe de planification des ventes et des opérations (S & OP) sont insatisfaisantes et inexactes, ou ne sont pas assez flexibles pour s’adapter en fonction du comportement du marché, il est peut-être temps de mettre à niveau le système. L'apprentissage automatique trouve ici une utilisation idéale, car il peut améliorer la qualité des prévisions en apprenant les tendances actuelles du marché grâce à différents types de données. Ainsi, l'apprentissage automatique peut grandement simplifier le travail de S & OP.
Tous ces domaines ont un potentiel d'amélioration et ces lacunes peuvent être comblées par la technique de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique peut complètement refondre l'architecture de la gestion de la chaîne logistique d'une entreprise. De nombreuses entreprises ont déjà commencé à l'utiliser et constatent que leur division de la planification s'est beaucoup améliorée.
Cas d'utilisation pratique
En raison des nombreux avantages de l’apprentissage automatique dans la prévision de la demande, l’apprentissage est utilisé dans divers domaines. Cependant, ces organisations n’ont pas complètement modifié leurs systèmes pour adopter des systèmes d’apprentissage: elles utilisent des systèmes d’apprentissage automatique parallèlement aux systèmes traditionnels. Les systèmes d’apprentissage automatique couvrent les lacunes des systèmes existants et améliorent leurs performances. Quelques exemples de tels cas d'utilisation sont donnés ci-dessous.
Granarolo
Cette entreprise laitière italienne a eu recours à l'apprentissage automatique pour améliorer la précision de ses prévisions de cinq pour cent. Les délais de livraison ont également été réduits de moitié environ par rapport au délai initial, ce qui a également permis d'améliorer la satisfaction des clients.
Groupe Danone
Cette société est basée en France et vend de nombreux types de produits. Auparavant, les prévisions de réponse aux offres promotionnelles de la société se révélaient inexactes à 70%, ce qui entraînait de lourdes pertes. Cependant, avec la mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans son architecture de planification, les ventes et les prévisions se sont considérablement améliorées.
Lennox International
Lennox est une société américaine qui fabrique des appareils de refroidissement et de chauffage. Il s'est étendu partout en Amérique du Nord. Ainsi, afin de satisfaire pleinement le client tout en maîtrisant le processus d'expansion, Lennox a intégré l'apprentissage automatique à son architecture de prévision. Grâce à l'apprentissage automatique, Lennox pouvait prédire avec précision les besoins de ses clients, ce qui a également permis à l'entreprise de mieux comprendre les demandes des clients. L'apprentissage automatique a également largement aidé l'entreprise à automatiser entièrement sa procédure de planification.
Conclusion
L'apprentissage automatique, s'il est mis en œuvre au bon endroit et au bon moment, peut s'avérer très bénéfique pour la chaîne d'approvisionnement d'une entreprise. Cela peut aider à créer des modèles précis pour la prévision de la demande et peut également faciliter le travail du service de planification. Il n'est pas nécessaire de modifier complètement un système complet maintenant, mais dans un avenir très proche, chaque chaîne logistique utilisera certainement l'apprentissage automatique pour améliorer les capacités de prévision en créant des modèles dynamiques qui seront mis à jour régulièrement par le système d'apprentissage automatique. Cette nouvelle technologie deviendra donc un outil indispensable pour les entreprises.