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IA & supply chain #3 : mieux approvisionner et produire grâce à l’IA

Bretagne Supply Chain et See-d, société de conseil et de réalisations en Data Science et Intelligence artificielle (Vannes), vous proposent une série d’articles au long cours pour dresser l’étendue des possibilités apportées par l’intelligence artificielle (IA) dans la supply chain. Ce mois-ci : comment l’IA aide les entreprises dans leurs approvisionnements et leur production.

Avoir une visibilité complète et instantanée sur les commandes, les stocks ou la charge industrielle afin de bien piloter ses opérations reste parfois un challenge. Pour cela, les solutions basées sur le machine learning viennent analyser les données de l’entreprise, se nourrissant de son historique pour en tirer des enseignements et des motifs récurrents, et interrogent des données extérieures à l’organisation.

Aujourd’hui l’IA est déjà utilisée dans les lignes de production de l’ingénierie et de l’industrie. Elle aide à gérer la maintenance et à la rationalisation de la production. L’intelligence artificielle aide la supply chain à devenir proactive et prédictive, elle accroît les compétences humaines et permet d’éviter les tâches répétitives sans valeur ajoutée.

Côté approvisionnements, l’IA peut aussi être utilisée pour simplifier les processus et le management des contrats, qui peuvent ainsi être vérifiés en quelques secondes.

La preuve par l’exemple… par See-d

See-d a réalisé plusieurs projets pour divers services pour « mieux approvisionner et mieux produire ». Analyser et visualiser (data visualisation), apprendre à anticiper les demandes et à prévoir les commandes à partir des données, recommander et aider à la prise de décision, réduire les coûts (cost killing) ont fait partie des objectifs de ces missions.  

Achat & Gestion de stock

Par exemple en matière d’organisation, nous avons développé des outils de Machine Learning pour propager la prévision de la demande vers les systèmes de production puis pour les dimensionner afin d’y répondre. En particulier, ces Intelligences Artificielles contribuent à la définition des niveaux de stock pour assurer le bon taux de service sans sur-stocker.

Dans le cadre de matières premières sujettes à de grande variabilité, des outils de Computer Vision, couplés à des systèmes synthétisant les informations sur ce que la matière première a subi avant son arrivée, permet de prescrire le traitement industriel adapté à un lot donné de matière première.

Un autre exemple d’anticipation et de préparation : dans les secteurs de l’agroalimentaire et l’agriculture, See-d conçoit et développe des IAs de prévision des récoltes. Afin d’optimiser la chaine de production et synchroniser l’activité entre les champs et les usines, nous avons conçu des IAs sur mesure et nous les avons déployées chez un industriel traitant des productions végétales. Ces Intelligences artificielles aident à construire les plans de mise en culture et permettent de monitorer la progression des cycles de végétation en intégrant des données remontant du terrain. Ces algorithmes intelligents intègrent également des données météorologiques et prennent en compte une notion de gestion de risque. Elles optimisent le protocole de récolte et l’utilisation du matériel dédié. L’objectif final est d’assurer un niveau soutenu de livraison des usines, sans les saturer et d’organiser de la façon la plus optimale possible la récolte et l’acheminement à partir des champs jusqu’aux usines.

Web Service : Gestion des stocks

See-d travaille à l’élaboration de nouvelles métriques de performance de stocks, basées sur les durées de rotation, plus particulièrement des variations observées sur celles-ci au fur et à mesure des entrées/sorties. Il devrait ainsi être possible de surveiller en temps réel l’efficience d’un magasin, en calculant les couts réels associés à chaque article, pour les mettre en regard du taux de disponibilité par exemple.

Ces métriques se veulent plus fines que ce qui peut se faire actuellement sur les grands logiciels du marché (bien souvent, seule la durée de rotation moyenne est conservée), et auront une grande valeur ajoutée si elles alimentent des intelligences artificielles. See-d projette ainsi de réaliser (sur mesure) des agents IA pouvant proposer des stratégies de stockages (plans de stock), qui se voudront optimaux pour répondre à des scénarios projetés.

C’est pourquoi nous sommes en train de développer un web service intelligent. Voici en avant-première les premiers visuels.

Si vous souhaitez en savoir plus, tester la première version et pourquoi pas participer à la conception de cette solution, ou simplement prendre part au travail collectif autour du déploiement de l’IA dans la supply chain que lancera Bretagne Supply Chain dans les prochains moi, laissez-nous vos coordonnées!

Le mois prochain : IA & supply chain #4 : L’IA en entrepôt

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