4 min de temps de lecture 29 mars 2019
Un designer automobile conçoit un prototype de concept car

Prévoir la supply chain, un procédé bien différent des prévisions météorologiques

4 min de temps de lecture 29 mars 2019
Thématiques associées Automobile et transports Supply chain

Miser sur l’apprentissage automatique dès aujourd’hui, est une garantie de revenus et de ressources supplémentaires pour votre entreprise à l’aube de demain.

Mes collègues et moi aimons plaisanter sur le fait que si les professionnels du secteur de la supply chain pouvaient s’en tirer aussi facilement que les météorologues, la supply chain serait le secteur le plus amusant au monde. Aujourd’hui, prévoir les supply chains des secteurs automobile et industrie suppose une interaction hommes-machines jusque-là jamais atteinte.

Dans ce contexte, se passer de l’apprentissage automatique reviendrait à utiliser des outils du XXe siècle à l’ère du XXIe siècle. L’apprentissage automatique est une figure majeure de l’industrie 4.0 concernant la prise de décision, la planification de l’activité et l’exécution des opérations par les cadres.

L’industrie 4.0 désigne l’intégration des dimensions physique, biologique et numérique à une base constituée des révolutions technologiques émergentes, notamment les capacités autonomes, l’intelligence artificielle, les objets connectés, les technologies sans fil de nouvelle génération, la nanotechnologie, le Big Data, la blockchain et le Cloud Computing. Certaines de ces technologies sont déjà utilisées aujourd’hui — à grande échelle, ou seulement en phase de test. D’autres n’en sont qu’à leurs débuts et ne sont pas largement adoptées ou comprises, telles que la blockchain et les capacités autonomes de pointe. L’apprentissage automatique est déjà sur le marché et peut être un tremplin pour votre entreprise dès aujourd’hui.

À propos de l’apprentissage automatique

Depuis plusieurs décennies, les prévisions statistiques sont réalisées par le biais d’applications logicielles et d’ordinateurs. La nouveauté, c’est que les logiciels sont aujourd’hui en mesure d’apprendre de ces statistiques et d’élaborer de nouveaux modèles et scénarios, avec une intervention humaine minime voire inexistante. C’est ce que l’on appelle l’apprentissage automatique. En une phrase, l’apprentissage automatique se résumerait à la capacité des programmes logiciels à effectuer des tâches spécifiques sans suivre aucune instruction, mais en s’appuyant sur des modèles et des inférences pour résoudre des problèmes. Le logiciel se met à jour constamment sur la base des données de vente les plus récentes disponibles.

À l’heure actuelle, la volatilité et les transformations caractérisant les supply chains au niveau du globe rendent nécessairement difficile la prévision de la demande, sans apprentissage automatique. Et avec des prévisions moins précises, davantage de temps, d’argent et de ressources seront consacrés à des correctifs de trajectoire plutôt qu’à l’innovation et au développement de nouveaux produits. Miser sur l’apprentissage automatique dès aujourd’hui, c’est la garantie de revenus et de ressources supplémentaires pour votre entreprise à l’aube de demain. Les équipementiers (OEM) qui utilisent l’apprentissage automatique bénéficieront de meilleurs plans avec de moindres inefficacités et dépannages.

L’apprentissage automatique, un atout considérable

L’apprentissage automatique peut intégrer l’ensemble des données internes disponibles, ainsi que des facteurs externes et des indicateurs avancés, afin de créer un modèle de prévision bien plus sophistiqué. Ce modèle est plus précis, plus réactif aux changements et présente un biais inférieur aux humains. Tout cela se traduit par des prévisions de meilleure qualité, qui elles-mêmes permettent une planification plus efficace des supply chains — la planification des matières premières et des diverses fournitures ainsi que la planification de la capacité de production et des ressources humaines dédiées à la production. L’apprentissage automatique permet également une meilleure collaboration avec les fournisseurs, de sorte que ces derniers puissent mieux gérer leurs propres supply chains et accroître leur réactivité à votre égard.

La plupart des entreprises utilisent encore des méthodes traditionnelles d’analyse des données, telles que les moyennes historiques et les rythmes annualisés pour la prévision de la demande. Ce processus laborieux aux nombreuses étapes se traduit encore aujourd’hui par des prévisions imprécises qui n’exploitent pas les données disponibles. L’apprentissage automatique réduit considérablement les efforts nécessaires à l’élaboration de prévisions fondées et ignore les données qui n’affectent pas véritablement la demande — il filtre le bruit du signal. Étant donné que les prévisions basées sur l’apprentissage automatique sont plus réactives, elles peuvent s’adapter plus rapidement aux signaux précoces des changements et ruptures du marché. Elles présentent également un biais significativement plus faible de manière générale. Grâce aux objets connectés et au Cloud, les données peuvent être intégrées aux modèles de prévision. L’apprentissage automatique n’est pas une solution générique. Il peut être adapté à chaque entreprise et à chaque secteur.

L’avantage de l’apprentissage automatique pour les entreprises des secteurs de l’automobile et de la fabrication avant-gardiste

Le volume de données disponibles à l’intérieur comme à l’extérieur d’une entreprise explose de façon exponentielle. Les techniques avancées, telles que l’apprentissage automatique, peuvent grandement faciliter la modélisation de la volatilité, de la cyclicité et des tendances que les produits sont susceptibles de connaître. Les facteurs externes, tels que les conditions économiques, le prix du pétrole, les réglementations et les préférences générationnelles, peuvent être intégrés dans les prévisions à court, moyen et long termes.

Pour résumer, l’apprentissage automatique peut compléter les processus existants et ne nécessite pas la mise en œuvre d’un système à grande échelle. L’utilisation de l’apprentissage automatique dans le cadre de la planification de la demande ne conduira pas uniquement à des plans de production et de capacité plus fiables et à une réduction des stocks et des coûts — elle réduira aussi la volatilité dans le réseau d’approvisionnement. Elle permettra également d’accroître la productivité, étant donné que les employés ne seront plus chargés de la planification de la demande et auront donc davantage de temps à consacrer à la création de valeur.

Ce qu'il faut retenir

L’apprentissage automatique est une figure majeure de l’industrie 4.0 concernant la prise de décision, la planification de l’activité et l’exécution des opérations par les cadres. L’utiliser dans le cadre de la planification de la demande ne conduira pas uniquement à des plans de production et de capacité plus fiables et à une réduction des stocks et des coûts — cela réduira aussi la volatilité dans le réseau d’approvisionnement, tout en libérant du temps aux employés qui n’auront plus à se charger de la planification de la demande, pour pouvoir davantage se consacrer à la création de valeur.

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