Aujourd’hui, les entreprises n’ont pas d’autre choix que de mettre en œuvre des solutions de Machine Learning dans presque toutes les parties de leurs process. Ce fait semble encore plus clair sur les marchés où règne une concurrence féroce. Bien que Machine Learning ne redéfinit pas l’entreprise, il est certainement un atout puissant à la fois à des fins de marketing et de processus d’optimisation. Il est tellement enraciné dans les stratégies des entreprises que maintenant la plupart d’entre eux comptent fortement sur elle pour l’ensemble des processus allant de la création, au contrôle qualité des produits, jusqu’aux relations publiques.

Une des grandes applications du Machine Learning est la gestion de la chaîne d’approvisionnement (Supply Chain Management). Cela pour de nombreuses raisons, mais le plus important est de loin que la gestion de la chaîne d’approvisionnement est en soi un système complexe dans lequel une entreprise a beaucoup à perdre si elle n’est pas gérée de la bonne façon. La complexité de celle-ci est due à la diversité des acteurs et des interconnections. Des fournisseurs aux clients, tout peut mal tourner et déstabiliser l’ensemble des sources de revenus de l’entreprise, permettant aux concurrents de bénéficier de ces lourdes erreurs.

Voici quelques-uns des aspects clés dans lesquels le Machine Learning pourrait améliorer la gestion de la Supply Chain:

CONTRÔLE QUALITÉ

Savoir que vos produits sont bons pour quitter l’usine est toujours un must pour éviter des pertes dans les expéditions ou des produits retournés. Bien que certains tests pratiques soient nécessaires, le Machine Learning  peut effectuer des contrôles de la qualité du produit en fonction des variables de fabrication. Grâce à cela, l’entreprise peut exécuter des tests sur des produits susceptibles d’être défaillants avec l’expérience des générations passées, permettant un contrôle de qualité plus léger. Il permet également la mise en place d’un tableau de réputation des fournisseurs pour de déterminer ceux avec lesquels travailler comporte un risque.

GESTION DES EXPÉDITIONS

Quelle entreprise n’a jamais eu de problème d’expédition? Plus la chaîne de livraison est complexe, plus il y a de problèmes et un effet boule de neige peut entraîner des situations dramatiques. L’Intelligence Artificielle peut apporter un aperçu intéressant dans ce processus, en identifiant les caractéristiques clés combinant plusieurs acteurs. Cela permet une optimisation durable par l’élimination des étapes inutiles ou même en combinant intelligemment les expéditions ensemble. Enfin, la perspective la plus pratique est de pouvoir prédire la date de l’expédition en fonction des différents acteurs, afin qu’il puisse arriver de manière synchronisée en temps voulu.

RELATION CLIENT

Enfin, l’implémentation de solution de Machine Learning dans la gestion des relations avec la clientèle permet de réduire le nombre d’employés affectés au reporting des problèmes rencontrés à la fin de la chaîne d’approvisionnement. Les pertes des entreprises en termes de marchandises retournées sont énormes et la plupart de ces informations devraient être traitées directement pour influencer les étapes précédentes. Implémenter des Chatbots et des inspections automatiques à cette dernière étape peut être d’une importance cruciale pour aider la prise de décision d’une IA dans les étapes précédentes. Travailler à une plus grande satisfaction du client de cette manière permet de corréler directement leurs problèmes à l’aspect pratique de la chaîne d’approvisionnement à l’aide de données provenant des communications entre ces algorithmes.

Toutes ces facettes de la gestion de la chaîne d’approvisionnement et la façon dont l’apprentissage automatique peut améliorer leur efficacité donnent déjà une vue d’ensemble de ce qui peut être fait. Une Intelligence Artificielle peut alors corréler les facteurs du début à la fin de la chaîne, définir quels sont les problèmes à résoudre, trouver une solution facile à mettre en œuvre et une analyse des différents composants de la Supply Chain, permettant de se débarrasser des acteurs ou les processus inadéquats.