Top 7 des problèmes que l'intelligence artificielle peut résoudre en logistique

Au cours de la dernière décennie, l'intelligence artificielle (IA) est apparue comme quelque chose qui peut changer la façon dont l'être humain pense et travaille. Non seulement l'intelligence artificielle alimente plusieurs applications et appareils, mais elle est également bénéfique pour toutes les entreprises, et la chaîne d'approvisionnement et la logistique ne font pas exception. En fait, un certain nombre d'organisations ont profité des investissements dans l'IA.

Selon un rapport, l'intelligence artificielle est l'un des domaines qui génère d'énormes revenus pour les entreprises du monde entier. Il ne sera pas faux de suggérer qu'avec l'augmentation phénoménale des volumes de données dans la chaîne d'approvisionnement et la logistique, l'urgence de solutions plus sophistiquées est devenue plus prononcée. Par conséquent, des légions d'entreprises adoptent des techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel.

Ces méthodes permettent d'évaluer facilement des volumes massifs de données de manière efficace pour fournir une analyse sophistiquée, activer une fonction ou un événement en fonction des conséquences de l'analyse, fournir les informations demandées et accomplir de nombreuses autres fonctions à multiples facettes.

Tendances accélérant l'utilisation de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement et la logistique

Un volume croissant de données n'est pas la seule dérive contribuant à la croissance de la technologie de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement. En fait, il existe un large éventail d'autres caractéristiques vitales à l'origine de la tendance, notamment la puissance et la vitesse des ordinateurs, les améliorations algorithmiques et l'amélioration de l'accès du système d'IA aux mégadonnées.

Le développement rapide des ordinateurs permet aux entreprises d'intégrer l'IA dans leurs opérations car cette dernière nécessite des avancées substantielles en termes de puissance de traitement et d'efficacité. Par exemple, l'une de ces avancées a été le développement des GPU (Graphical Processing Units), qui ont prolongé les fonctions caractéristiques des CPU.

Big Data

Tout en produisant beaucoup de données volumineuses, les entreprises de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique tirent parti de l'intelligence artificielle pour générer des volumes importants de données afin d'afficher toute leur influence. Certains nouveaux types de données sont également apparus au cours des dernières années, et en plus de créer un volume de données sans cesse croissant, l'IA dispose de suffisamment de matériel pour fonctionner à son plein potentiel.

Développements algorithmiques

La croissance algorithmique a également connu une amélioration au cours des dernières années. Il permet de trouver des conceptions et de découvrir des associations qui étaient problématiques ou impossibles à trouver par les humains ou la technologie conventionnelle seule. Par exemple, des algorithmes intelligents peuvent offrir des informations précieuses telles que le nombre de bus disponibles pour la distribution à l'avance afin que les clients puissent connaître le prix et les délais estimés pour les livraisons futures.

Ces facteurs sont collectivement à l'origine des progrès de l'intelligence artificielle et en font une technologie extrêmement réalisable dans de nombreux domaines. Cependant, il reste à voir avec quelle précision la technologie peut changer la chaîne d'approvisionnement et la gestion de la logistique. C'est une expérience assez excitante d'utiliser l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes logistiques.

Voici les 7 problèmes qui peuvent être résolus par l'intelligence artificielle en logistique.

1. La logistique est confrontée à des limitations de ressources

• Il va sans dire que les entreprises offrant de la logistique sont confrontées à un certain nombre de problèmes dus à des ressources rares ou limitées.

Solution:

L'IA offre de nouvelles perspectives sur tous les aspects de la logistique

La mise en œuvre de l'apprentissage automatique et d'autres technologies d'intelligence artificielle offre de nouvelles compréhensions dans un large éventail de facettes, notamment la gestion de la logistique et des entrepôts, le travail d'équipe et la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

2. Les performances de la chaîne d'approvisionnement ne sont pas correctement évaluées

• En raison du manque de ressources, les entreprises de logistique du monde entier ne sont pas en mesure d'évaluer efficacement les performances de la chaîne d'approvisionnement.

Solution:

L'IA fournit une évaluation inégalée des performances de la chaîne d'approvisionnement

L'intelligence artificielle peut fournir une évaluation inégalée des performances de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, ce qui, à son tour, aide à trouver de nouveaux facteurs ayant une incidence sur ces performances. L'IA intègre les puissantes compétences de trois technologies sophistiquées - l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement - pour reconnaître les aspects et les problèmes importants ayant une incidence sur les performances de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, supervisé l'apprentissage et peut percevoir l'usurpation d'identité et faire des prévisions éclairées, tandis que le renforcement de l'apprentissage peut permettre des décisions en temps réel en fournissant des données pertinentes.

3. Les entreprises rencontrent des difficultés pour analyser d'énormes quantités de données

• L'un des plus grands défis auxquels les entreprises de logistique sont généralement confrontées est la capacité d'évaluer de grandes quantités de données.

Solution:

L'IA offre la capacité d'évaluer d'énormes quantités de données

L'intelligence artificielle est capable d'analyser de grandes quantités de données, ce qui est très difficile et inondé d'incertitude. Bien avant que l'IA ne devienne une tendance, les technologies n'étaient pas en mesure d'apporter de la valeur car elles ne prenaient pas en considération cette grande variété de facteurs tels que les caractéristiques des consommateurs du côté de la demande. L'intelligence artificielle permet de suivre et de dimensionner tous les aspects nécessaires pour améliorer la précision de la prévision de la demande. En fait, il offre une boucle infinie de prévisions, affinant sans cesse les prévisions en fonction des ventes en temps réel, de la météo et d'autres facteurs.

4. La gestion des relations avec les fournisseurs est généralement inefficace

• Un autre grand problème auquel les entreprises de logistique doivent faire face est le manque de professionnels de la chaîne d'approvisionnement, ce qui rend la gestion des relations avec les fournisseurs pratiquement inefficace.

Solution:

L'IA améliore l'efficacité de la gestion des relations avec les fournisseurs

Les risques liés aux fournisseurs sont une préoccupation majeure pour les professionnels de la logistique ; la réputation d'une entreprise est toujours en jeu si un fournisseur commet une seule erreur. L'IA peut examiner les données relatives aux fournisseurs et fournir des informations à utiliser pour les décisions futures concernant certains fournisseurs. Par conséquent, une entreprise peut prendre de meilleures décisions concernant ses fournisseurs et améliorer son service client.

5. Les entreprises sont incapables de personnaliser la relation client

• Une plainte générale contre les entreprises de logistique qu'elles sont, pour une raison ou une autre, incapables de personnaliser la relation client.

Solution:

L'IA améliore l'expérience client

L'intelligence artificielle transforme les relations entre prestataires logistiques et clients en les personnalisant. Un excellent exemple d'expérience client personnalisée est la coopération de DHL Parcel avec Amazon. La société de livraison a proposé un service vocal pour suivre les colis et obtenir des informations sur l'expédition à l'aide d'Echo alimenté par Alexa d'Amazon.

6. La chaîne d'approvisionnement est pratiquement inactive

• Étant donné que la plupart des entreprises n'ont pas de méthodes appropriées pour améliorer la planification de la production, elles sont confrontées à une chaîne d'approvisionnement inactive ou inefficace.

Solution:

L'IA aide à réduire la dormance de la chaîne d'approvisionnement

Auparavant, les entreprises ne disposaient pas d'appareils sophistiqués pour améliorer la planification de la production et la précision de l'ordonnancement des usines. Avec l'avènement de l'IA, ils sont capables de le faire parce que la technologie leur permet d'examiner un large éventail de contraintes et de les augmenter. Cela fonctionne particulièrement bien pour les fabricants sur commande, car l'intelligence artificielle les aide à équilibrer automatiquement les limitations. Par exemple, grâce à l'IA, les entreprises peuvent réduire la dormance de la chaîne d'approvisionnement pour les pièces utilisées dans les produits les plus populaires ou les plus modifiés.

7. Prédire et améliorer l'expérience client devient difficile

• La rareté des ressources fait qu'il est difficile pour les entreprises de prévoir le nombre de biens nécessaires.

Solution:

L'IA aide à prévoir et à améliorer l'expérience client

Il est obligatoire pour les entreprises de prévoir le nombre de biens nécessaires. L'entreprise subira de graves pertes si les stocks sont limités mais que la demande est élevée. De plus, l'intelligence artificielle peut utiliser des algorithmes afin d'envisager des tendances. Un certain nombre d'études affirment que les algorithmes d'IA prédisent presque toujours mieux que les spécialistes humains.

De nos jours, l'IA permet de suivre et d'évaluer tous les aspects essentiels pour améliorer la précision des prévisions de la demande. Ces données facilitent la gestion de l'entrepôt. L'intelligence artificielle peut également apporter des changements constructifs à l'expérience client.

Conclusion

L'importance de l'intelligence artificielle à notre époque ne fait guère de doute. Bien qu'il manque dans certains domaines, son importance dans d'autres domaines tels que la reconnaissance des formes et l'apprentissage automatique est bien fondée. La technologie joue déjà un rôle énorme dans certaines des solutions de chaîne d'approvisionnement et de logistique de pointe d'aujourd'hui, en augmentant l'efficacité et l'efficacité et en automatisant de nombreuses tâches pour les gestionnaires et les planificateurs de la chaîne d'approvisionnement.

En fait, une explosion de la technologie de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement est inévitable grâce aux récentes percées de haute technologie dans le domaine des mégadonnées.