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De l’IA à l’excellence opérationnelle
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Le secteur de la distribution est un secteur très concurrentiel : les marges ont tendances à diminuer alors que l’exigence des clients ne cessent d’augmenter faisant de la logistique le nerf de la guerre !
Afin d’avoir une vision précise de l’évolution de l’activité, nombreuses sont les entreprises qui ont compris l’importance de la digitalisation mais aussi des algorithmes du machine learning. En effet, ces derniers sont désormais capables d’évaluer l’influence conjuguée d’innombrables facteurs internes et externes, et de prendre en compte les spécificités de chaque secteur.
Grâce à cette visibilité sans précédent, l’entreprise est en mesure de piloter au plus juste ses volumes et ses flux afin de toujours proposer le bon produit, dans la bonne quantité, au bon moment et via le bon canal. L’ensemble permet alors d’augmenter la satisfaction client et son chiffre d’affaires.
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Une seule condition
Utiliser différents algorithmes du machine learning pour optimiser la supply chain est déjà un début, mais cela est loin d’être suffisant. En effet, l’entreprise ne peut espérer obtenir tous les bénéfices permis par l’intelligence artificielle sans avoir adapté ses capacités opérationnelles. L’anticipation permise par le machine learning doit en amont avoir été encadré dans un processus opérationnel explicite dans chaque entreprise. Chaque processus doit être resynchronisés afin de gagner en flexibilité et en réactivité : les changements organisationnels sont souvent importants.
Ajuster la supply chain à l’ensemble des capacités du réseau
Pour que l’utilisation du machine learning soit optimisé il est important que la mise en pratique de cette méthode soit ajustée et adoptée par les divers partenaires, fournisseurs et prestataires logistiques qui entourent l’entreprise. La supply chain tout entière doit en effet pouvoir intégrer opérationnellement et informatiquement des quantités précises, des ajustements fréquents et des cycles plus courts. Ce processus permettra d’amener l’ensemble des bénéfices du prédictif jusqu’au client final, ce qui enclenchera donc une satisfaction plus accrue des clients et une hausse de la fidélisation.
Plus qu’une pratique de base, une vraie opportunité
Les algorithmes apprenants s’avèrent être très puissants si les données sont bien exploitées : les gains ne sont alors pas négligeables. En apportant à l’entreprise une forte connaissance des ressorts de la demande, ils enrichissent considérablement la vision qu’elle a de son activité. Le prédictif constitue donc une vraie opportunité d’adaptation mais aussi de transformation.
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