Comment la transformation numérique et le suivi des actifs peuvent atténuer les risques

Jul 13, 2023

Utiliser des techniques telles que le suivi des actifs tout en s'appuyant sur des solutions technologiques d'IA, de ML et d'IoT pour réduire les coûts et améliorer la prise de décision grâce à des données en temps réel.

Au cours des décennies précédentes, les responsables de la chaîne d'approvisionnement se concentraient sur la gestion du flux de matériaux et de ressources à travers différents processus à mesure qu'ils devenaient des produits finis et étaient finalement livrés au client final. Ces époques passées, marquées par la stabilité et la prévisibilité, ont récemment cédé la place à une nouvelle importance accordée à l’augmentation des risques, aux changements réglementaires et aux chocs économiques, sociétaux et géopolitiques. Au départ, les gestionnaires ne disposaient pas des outils et des informations nécessaires pour réagir de manière adéquate aux perturbations soudaines. En conséquence, les réseaux mondiaux de chaînes d'approvisionnement continuent de subir une transformation numérique pour surmonter ces nouveaux défis, en mettant en œuvre des solutions de suivi des actifs et en adoptant la technologie de l'Industrie 4.0, notamment l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et l'Internet des objets (IoT). .

De manière générale, la transformation numérique décrit le processus de modification fondamentale du fonctionnement d'une entreprise en intégrant les technologies numériques dans tous les domaines de l'entreprise. Concernant la chaîne d'approvisionnement, la transformation numérique est similaire dans la mesure où elle implique l'insertion de capacités numériques dans tous les aspects de la chaîne d'approvisionnement pour tout améliorer, du service client et de la productivité à la collaboration et à la prise de décision entre les départements.

Historiquement, il n’y avait pas de besoin urgent de transformation numérique ; de même, les entreprises tenaient pour acquis les liens logistiques reliant les différentes parties des chaînes d’approvisionnement mondiales. Des coûts et des performances prévisibles pour tous les modes de transport standard (maritime, aérien, train et camion) signifiaient que les entreprises pouvaient construire en toute confiance des chaînes d'approvisionnement géographiquement réparties en tirant parti des avantages de coût ou d'échelle de la fabrication asiatique. Néanmoins, la pandémie, les nouvelles réglementations et les incidents, tels que la fermeture du canal de Suez, ont remis en question la validité de ces hypothèses, soulignant la nécessité de capacités numériques permettant de réagir rapidement aux problèmes émergents grâce à des informations en temps réel – en particulier lorsque de grandes distances sont parcourues. impliqué.

En mettant en œuvre des technologies telles que des capteurs et des appareils IoT tout au long de la chaîne d'approvisionnement et en les connectant à une plate-forme de gestion des appareils IoT, les responsables ont accès à des informations en temps réel. Ces solutions IoT permettent aux responsables de la chaîne d'approvisionnement d'évaluer l'état des produits, de réagir rapidement aux perturbations et de détecter les inefficacités. Bien que les informations critiques puissent être facilement accessibles aux responsables de la chaîne d'approvisionnement, ces informations n'apparaissent parfois pas toujours sous une forme facilement assimilable pour que le personnel clé puisse prendre des décisions critiques en temps opportun. C’est ici que l’introduction de l’IA et du ML dans n’importe quel système logistique permet d’identifier rapidement des modèles dès l’apparition d’un problème.

Les entreprises peuvent utiliser l'IA pour améliorer leur prise de décision, rendant ainsi leurs chaînes d'approvisionnement plus flexibles aux changements, ce qui est particulièrement pertinent compte tenu de l'environnement hautement volatil et perturbateur d'aujourd'hui. Et en permettant à l’IA de rationaliser le processus de collecte et d’analyse des données pertinentes passées et actuelles, les entreprises peuvent améliorer la visibilité et la réactivité de la chaîne d’approvisionnement. Une entreprise du secteur du transport maritime et du transport maritime a exploité le ML pour résoudre l'énigme de la gestion des stocks en appliquant le ML aux données historiques existantes afin de créer des prévisions de probabilité de base plus robustes et plus fiables qui modélisent avec précision les différents phénomènes qui façonnent la demande. Avec ML, cette entreprise a également réduit le gaspillage grâce à une meilleure optimisation des stocks, ce qui signifie moins de ruptures de stock et de cas de stocks excédentaires.

Un élément central des efforts en cours pour intégrer les capacités numériques tout au long des chaînes d'approvisionnement est le suivi des actifs, ou la façon dont une entreprise suit ses actifs physiques en les équipant de solutions technologiques telles que des trackers GPS, des lecteurs de codes-barres ou une identification par radiofréquence (RFID). Ces solutions de suivi des actifs – installées à l’intérieur des camions, des conteneurs d’expédition ou de l’actif lui-même – offrent aux gestionnaires une plus grande viabilité de la chaîne d’approvisionnement. Et en ajoutant l’IA, le ML et l’IoT à l’ensemble des technologies de suivi des actifs, les entreprises peuvent prévoir avec précision la demande pour une gestion plus efficace des stocks, réduisant ainsi les émissions et les déchets.