Comment moderniser la chaîne d'approvisionnement grâce à la technologie et à l’IA
Nous avons le plaisir de vous partager notre interview exclusive entre deux experts spécialisés sur le sujet de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, une thématique pour laquelle thaink² a un projet de recherche labellisé deepech.
Cet échange explorera les points de vue complémentaire de Farid Azouaou, CTO de thaink² et précédemment Senior Data Scientist chez Mercedes Benz, et Mohamed Dahane, Enseignant-chercheur à l’université de Lorraine et en fonction au LGIPM (Laboratoire de Génie Informatique, de Production et de Maintenance), qui partageront leurs points de vue et expériences liées aux tendances et approches de ce secteur.
Découvrez dès à présent le résumé des échanges et éléments clés liés aux défis et opportunités de la supply chain partagés durant cette rencontre.
Quels sont les défis pour la chaîne d'approvisionnement traditionnelle ?
Mohamed Dahane : Une chaîne logistique constitue différents flux physiques et d’informations entre les différentes parties impliquées dans la transformation et l’acheminement des matières premières et produits, afin de satisfaire les besoins et les exigences du client final.
La partie logistique, responsable d’acheminer la matière première et les produits finis, représente un challenge de taille.Sa fonction a un impact considérable sur une grande partie de nombreux secteurs, notamment par le fait qu’elle soit sujette à plusieurs types d’aléas, comme par exemple la capacité et la disponibilité des matières et produits, ou encore les temps et délais de livraisons.
Nous sommes aujourd’hui dans un contexte très volatile caractérisé par un raccourcissement des durées d’utilisation des produits, une intégration très fréquente de nouveaux produits et l’augmentation de la complexité imposée par un développement technologique rapide.
De ce fait, les chaînes logistiques sont confrontées à plusieurs challenges nécessitant :
une grande réactivité par rapport aux changements ;
une grande résilience vis-à-vis des aléas et perturbations ;
et enfin un haut niveau de collaboration entre les différents acteurs.
Ces défis représentent toutefois une opportunité pour les acteurs de ce secteur, où l’efficacité et l’efficience représentent un avantage opérationnel et concurrentiel.
C’est dans ce cadre général que l’émergence des outils basés sur l’IA peut apporter des solutions et octroyer aux managers et décideurs plus de visibilité, mais aussi des moyens et outils plus efficaces d’analyse et de prévision pour répondre aux besoins du secteur.
C’est un changement majeur qui est en train de se passer, et les acteurs comme thaink² sont pleinement en phase pour donner les moyens optimaux afin d’adresser ce type d’enjeux et défis.
Le rôle de la data et IA dans la transformation de la chaîne d'approvisionnement :
Farid Azouaou : L’analyse de données et l’usage de l’IA sont deux éléments incontournables dans la chaîne d’approvisionnement, et ce sur plusieurs niveaux.
Tout d’abord, c’est l’information sur la disponibilité des matières premières qui est à prendre en compte avec le prix de cette dernière et ceux des fournisseurs.
Ensuite, c’est sur la partie logistique et transport où l'information joue un rôle crucial.
Comment ? D’abord grâce à des algorithmes IA qui exploitent les données provenant de la flotte (exemple : la disponibilité, la capacité ainsi que les données générées avec la télématique / les capteurs) et ensuite avec des informations annexes, telles que le trafic routier.
Mis ensemble, il devient notamment possible de pouvoir prédire les temps/délais de livraisons.
Ces dernières années, de nouveaux acteurs majeurs sont entrés en jeu avec plus de robotisation / capteurs / drones (IoT) qui génèrent des données hétérogènes comme le texte, la vidéo ou les signaux en masse et en continue.
Ces data nécessitent des technologies de pointes pour pouvoir exploiter leurs plein potentiel: en utilisant le Cloud (public / privé) pour plus de puissance de calcul, du Spark pour du calcul parallèle (exécution simultanée d'une même tâche) et du Kafka pour le streaming (collecte et transformation de la donnés à temps réel).
Quels sont les facteurs qui influencent la stabilité des systèmes de supply chain ? Est-il possible de les identifier ?
Mohamed Dahane : Garantir la stabilité d’une chaîne logistique passe nécessairement par les outils et techniques mis à disposition du décideur pour prendre la meilleure décision, au meilleur moment. Comme évoqué par Farid, l’information joue un rôle crucial, ce qui rend la collaboration entre les différents partenaires fondamentale : la qualité de la collaboration et de la communication au sein d’une chaîne logistique impacte directement la visibilité des managers et par conséquent l’efficacité des décisions prises.
Un autre facteur clé réside dans le degré de flexibilité et de reconfigurabilité de la chaîne en réponse aux évolutions des marchés et contraintes de clients, mais également dans les capacités de robustesse et de résilience de la chaîne par rapport aux aléas et perturbations. Deux exemples très concrets furent ce qu’on a vécu pendant la pandémie du COVID-19, ou sur une échelle plus réduite le blocage du canal de Suez en 2021. Ces deux événements démontrèrent les failles et la fragilité de la chaîne d’approvisionnement lors de contextes uniques.
A ces facteurs, on peut ajouter deux autres très importants : l’intégration des aspects de durabilité et l’adoption des nouvelles technologies, qui ont de plus en plus de poids.
Bout-à-bout, l’ensemble de ces éléments représentent les piliers de nombreux indicateurs clés pour une planification optimale des systèmes d’approvisionnement
Les prévisions sont donc les éléments les plus essentiels pour la stabilité du système de réapprovisionnement. Comment incorporer efficacement les prévisions de l’IA dans les workflows ?
Farid Azouaou : Les prévisions jouent un rôle pivot, puisque aucune planification (forward et backward) n’est possible sans des projections futures fiables de la demande comme l’a souligné Mohamed.
Une erreur d'estimation de 5 % sur les demandes à venir représente un impact considérable sur toute la chaîne d’approvisionnement, à commencer par les délais de livraisons, les matières premières, l'ordonnancement (production), le transport ou le stockage. En conséquence, d'autres facteurs directs et indirects vont être impactés, tels que la satisfaction client, la compétitivité, la réputation de l’entreprise, les projections budgétaires, ou encore la trésorerie.
Avoir des prévisions fiables est souvent difficile, à cause de plusieurs raisons comme :
la nature du business : saisonnalité, durée de vie des produits ;
des aléas : ruptures de matiere premieres, manque de main d'oeuvre ;
des pannes: absence d’une maintenance préventive ou prédictive ;
des facteurs extérieurs : conditions météo, événement (exemple : fêtes régionales) ;
de nouvelles normes : environnement, santé, sécurité ;
des processus rigides ; limitations matérielles, savoir-faire, contraintes organisationnelles.
Grâce à l’IA et aux techniques de data engineering, nous pouvons collecter toutes ces informations, les croiser, les traiter et enfin construire des algorithmes sophistiqués qui nous permettent d'avoir des prévisions robustes et orientées métiers.
L'avenir de la chaîne d'approvisionnement intelligente :
Mohamed Dahane : L'avenir de la chaîne logistique est intrinsèquement lié à l'évolution et au développement de la société : plus que jamais, la chaîne logistique du futur doit intégrer les contraintes écologiques, technologiques et sociétales.
Le client de demain est un client qui cherche plus de transparence, plus d’éthique et donc nécessairement plus de traçabilité.
Parallèlement, la sécurité est également un aspect crucial recherché par le client de demain.
Plus de sécurité dans les différents aspects « classiques » de la chaîne logistique liés aux produits, mais également par rapport aux données et informations.
Ainsi, les nouvelles technologies comme l’analyse des données, la blockchain, ou la robotique parmi d’autres, ainsi que les nouveaux concepts tels que la mobilité propre, la ville intelligente, ou l’économie circulaire par exemple, continueront à faire muter, à transformer la chaîne logistique.
Il reste maintenant à conduire cette évolution technologique en soutenant et en accompagnant les différents acteurs impliqués, en les formant, et en fournissant les ressources nécessaires.
Comment thaink² aide à réaliser cette vision ?
Farid Azouaou : Avec sa plateforme data bout-en-bout spécialisée dans les données et orientée besoins, thaink² offre un KIT complet pour mieux contrôler, optimiser la chaîne logistique.
Grâce à ses connecteurs de données robustes, la plateforme va récupérer les informations et données en temps réel.
D’une part, celles relatives à la disponibilité de la matière, les prix et les différents fournisseurs.
D’autre part sur d’autres aspects liés comme la flotte de transport et sa capacité ses disponibilités parmi d’autres.
Et enfin, avec des modules complémentaires, la plateforme va récolter des données supplémentaires telles que les conditions météorologiques, trafic et de tout type d’événements particuliers nationaux ou régionaux.
A l’aide d’un malaxeur de données assisté par l’IA, les différentes données vont être croisées et préparées.
Injectées dans un algorithme IA principal, générer des prévisions multivariées sur la demande à venir devient simple et rapide, et ce même en tenant en compte les facteurs internes et externes mentionnés auparavant.
A base de ces prévisions, un planning est recommandé pour l’approvisionnement et la production tout en respectant les contraintes relatives à la capacité, la disponibilité et ainsi qu’au stockage.
L’optimisation se fera sur au moins trois axes principaux dit de 3E :
Énergétique ;
Economique ;
Écologique (empreinte carbone).
En considérant la spécificité du secteur et de l’acteur économique, thaink² grâce à sa solution modulaire et modulable, va pouvoir livrer un KIT sur mesure qui répondra exactement aux problématiques métiers tout en augmentant l'efficacité.
En conclusion, la chaîne d’approvisionnement fait face à de nombreuses problématiques identifiées par Mohamed liées aux données et informations qui l’affectent. Ces mêmes problématiques se transforment en opportunités grâce à une approche innovante répondant précisément aux défis de la supply chain, grâce à des connecteurs et workflows intelligents se concrétisant en prédictions robustes.
Si vous souhaitez en savoir plus ou tester gratuitement notre plateforme, nous proposons un essai gratuit dans lequel vous serez accompagnés afin de répondre au mieux à vos besoins et aux spéficités de votre secteur et industrie.
A propos de Farid AZOUAOU et de Mohamed DAHANE :
Farid AZOUAOU est CTO de thaink², passionné par les données et l'IA et a travaillé plusieurs années en tant que Senior data scientist et Expert Cloud au sein de ABB AG et Mercedes Benz Group, apportant ainsi une expertise directement issue de l’industrie pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et les applications de l’intelligence artificielle.
Mohammed DAHANE est Maître de Conférences, HdR, en Génie Industriel, une vraie référance scientifique de renommée internationale sur les aspects de reconfigurabilité, de flexibilité et de durabilité de l’industrie 4.0. Ses thèmes de recherche s’intéressent à la conception et le pilotage des systèmes de production reconfigurables, le développement de stratégies d'économie circulaire et de remanufacturing (reconditionnement) des produits. et la collaboration inter-entreprise.