Le tracking en temps réel par l’IoT et l’IA ont totalement révolutionné la gestion de la supply chain… mais aujourd'hui le graal de la logistique, c’est la prédiction.
Car si avoir des informations temps réel est essentiel aujourd’hui, prédire certains événements est un atout stratégique… désormais à portée de mains. La prédiction logistique est aujourd’hui un sujet et un réel besoin dans le monde de la supply chain, pour mieux gérer ses ressources et ses opérations. Mais aujourd’hui, est-ce possible de voir “l’avenir” ? Sans faire appel à un devin, comment une supply chain fait-elle pour anticiper des évènements ?
C’est ici que l’IA intervient….
Déjà omniprésente dans notre vie quotidienne – sur Facebook pour créer les fils d’actualité, dans le monde bancaire pour détecter les fraudes, ou même dans le domaine de la santé – l’IA offre un potentiel énorme aux entreprises qui l’adoptent, et le transport ne déroge pas à la règle.
Selon le rapport du cabinet de conseil McKinsey & Company, la logistique serait l’un des secteurs à bénéficier le plus des apports de l’IA : on y assiste à un changement de paradigme vers des opérations logistiques prédictives et pro-actives, dans le but d’optimiser la prise de décision.
Quels sont les bénéfices de la prédiction des transports ?
La gestion temps réel de la supply chain est aujourd’hui primordiale pour une logistique optimale. La traçabilité de ses flux représente des données clés pour les logisticiens afin de mieux piloter leur opérations.
Mais pouvons-nous faire mieux encore ? La visibilité en temps réel, c’est bien, mais pouvoir prévoir ses éventuels retards ou autres facteurs pouvant ralentir sa supply chain, c’est améliorer sa gestion de sa logistique !
Le temps réel permet de gérer le quotidien, mais la prédiction permet d’être encore plus proactif, améliorant la productivité opérationnelle, mais aussi la prise de décisions stratégiques.
Car nous le savons, la logistique est surtout une question de coûts et de délais : il est nécessaire de bien gérer sa supply chain, afin d’avoir le meilleur ROI, en pilotant la gestion de flotte et de flux efficacement, ces derniers évoluant constamment en fonction de la demande.
La prédiction logistique peut porter sur différentes tendances ou contextes qui impactent directement les opérations supply chain :
- La prévision de la demande : Grâce à l'IA, identifier les demandes et les produits qui se vendent le plus ou le plus rapidement en regardant l'historique des ventes. Cela permet de modéliser l'inventaire et réduire les excédents. Prévoir un inventaire permettrait également de réduire les délais de livraisons et ainsi participer à une meilleure satisfaction client.
- La prédiction de sa logistique permet d’avoir une gestion proactive des imprévus et aléas comme l’anticipation d’ETA, la prédiction de disponibilité d’actifs. Les prédictions des événements externes sont également possible, comme les conditions météorologiques, les conflits sociaux (grèves), les perturbations locales, ou encore la maintenance prédictive.
- Les analyses prédictives permettent donc aux entreprises de produire des insights exploitables et ainsi avoir une prise de décision proactive afin d’améliorer la satisfaction client. Cette automatisation des décisions augmente évidemment la rentabilité et la productivité de l’entreprise.
Calculer les prévisions et tendances logistiques est donc devenu une réelle opportunité dans ce secteur, pour mieux orienter ses opérations et de ce fait réduire les coûts de manière considérable, principaux enjeux de la Supply Chain du futur.
Pourquoi l’IA est pertinente pour la prédiction des transports ?
Comme nous l’avons vu, la prédiction dans les transports reste complexe, en raison de la quantité de données à prendre en compte, ainsi qu’à la haute qualité requise pour ces données.
Cette prédiction des tendances est cependant possible grâce à l’IA et au Machine Learning. Ces systèmes informatiques cognitifs apprennent sur l’entreprise et repèrent de manière intelligente et efficace les tendances de l’industrie ainsi que les besoins consommateurs que des analytics traditionnels n’identifient qu’avec difficulté.
L’importance des données plus qualifiées
La problématique de la prédiction est ici celle de la qualification des données. En effet, avoir des informations sur des évènements est possible aujourd’hui, mais ces données n’ont pas toujours une qualification parfaite.
Pour pouvoir enrichir ces événements, il faudra alors se baser sur plusieurs exemples ou sur des scénarios déjà vécus.
La difficulté ici est d’intégrer des données qualifiées de contexte, afin d’ajuster les estimations souhaitées, réels besoins des acteurs de la logistique aujourd’hui. L’IA leur offre ces données et ainsi leur permet de contextualiser les événements et imprévus, leur permettant d’être plus réactifs.
Big Data: un trop grand nombre de données à traiter
La prévision est possible grâce à l’IA, et l’IA est possible grâce au Machine Learning. Le Machine Learning permet aux systèmes informatiques d’apprendre de manière autonome, et de découvrir des patterns pour effectuer des prédictions grâce à des séries d’exemples déjà vécus (par apprentissage supervisé ou non).
Nous savons que l’un des indicateurs de performance de la gestion de transport est la flexibilité. Avec des flux et des demandes qui évoluent constamment, le calcul de la prévision fait face à des volumes de données importants et complexes. Mais le simple fait de collecter un nombre conséquent de données ne suffit plus aujourd’hui pour produire un résultat. De plus, un volume de données trop conséquent ne permet pas une prise de décision “humaine” proactive et réactive.
Et c’est là où l’IA est pertinente. Grâce au Machine Learning, l’IA a une forte capacité à traiter les informations des données au volume conséquent. Il est donc aisé de prévoir la disponibilité de ses actifs selon différents scénarios.
L’IA, bientôt un indispensable dans la logistique ?
L’IA devrait diriger la nouvelle économie, que l’on qualifie de « quatrième révolution industrielle » ou de « deuxième âge de la machine ».
Et nous pouvons déjà l’affirmer, la supply chain gagnera beaucoup de l’IA et de la prédiction logistique. Aujourd’hui, l’IoT représente une réelle convergence entre le Big Data et l’IA. Grâce à l’IA, l’industrie de la supply chain passe d’actions réactives à un modèle proactif et prédictif, automatisé et personnalisé. Le maître mot de la logistique de demain, c’est d’aller de l’analytique vers le prédictif analytics.
Ce nouveau modèle permet une meilleure compréhension des activités, avec une réduction des coûts.
Everysens met en place un logiciel d’optimisation de transport via l’IoT et l’IA.
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