Comment l’intelligence artificielle rend -elle la logistique plus efficace ?

L'avènement de l' intelligence artificielle favorise le passage d'une logistique basée sur la réaction, dans laquelle les phases opérationnelles tendent à s'adapter aux évolutions de la demande, à une logistique proactive et «anticipative», dans laquelle les managers, exploitant la grande quantité de données à leur disposition , ils prennent des décisions stratégiques visant à anticiper le comportement futur du marché. L'intelligence artificielle (IA) donne plus d'autonomie aux ordinateurs et aux logiciels , qui sont désormais capables d'exécuter des fonctions et un raisonnement typiques de l'esprit humain , amorçant efficacement un «passage» d'une logique métier basée sur l'action à une logique basée sur la prospective. Mais comment fonctionne exactement l'intelligence artificielle? Dans quelles opérations et activités est-il le plus utile? Nous répondrons à ces questions dans notre article. Intelligence artificielle et apprentissage automatique Quels sont les éléments qui permettent aux systèmes de prendre des décisions intelligentes et d'effectuer des opérations automatisées sans aucune intervention humaine? Nous les voyons ci-dessous: Algorithmes : sont les séquences ordonnées d'opérations et les schémas de calcul systématiques qui sont utilisés pour effectuer une tâche de manière optimale. Logiciel : c'est le système informatique ou l'architecture qui envoie les commandes du matériel (processeurs, machines et robots) et envoie des instructions sur l'exécution de certaines activités. Apprentissage automatique : nous pouvons le définir comme la capacité d'apprentissage automatique des machines. Les systèmes équipés de machine learning sont capables d'étudier les données contenues dans l'analytique, dans l'histoire des opérations ou dans le Big Data Analytics afin d'acquérir une plus grande autonomie de décision. Applications de l'intelligence artificielle en logistique Les applications de l'intelligence artificielle dans la logistique sont encore à un stade de développement presque embryonnaire, mais nous sommes convaincus qu'elles atteindront leur plein potentiel d'ici quelques années. Cependant, certains aspects peuvent être traités dans le domaine de la logistique:

1. Analyse et prévision des tendances du marché

L'intelligence artificielle utilise le Big Data logistique pour croiser des informations internes (historique des ventes par exemple) avec des données extraites de sources externes (comme les réseaux sociaux, les médias ou les sites institutionnels). De cette manière, le cerveau de l' IA est capable de déduire les intentions des consommateurs , anticipant efficacement la demande grâce à une analyse approfondie du contexte. Cet aspect est essentiel pour évoluer vers une «logistique d'anticipation» qui, en plus d'augmenter la rentabilité, contribue en termes d'efficacité, en dissipant le risque de rupture de stock ou de stockage excessif des marchandises.

2. Utilisation dans l'entrepôt automatisé

L'intelligence artificielle apporte de plus grands avantages aux entrepôts automatisés . Dans ces usines, les robots et les logiciels de gestion WMS coexistent. Ensemble, ils réalisent indépendamment les opérations de transport et de positionnement des produits. Ce travail partagé génère des séquences et des schémas opérationnels qui peuvent être analysés en continu. De ces analyses, l'intelligence artificielle déduit le meilleur moyen d'optimiser un segment opérationnel donné.

3. Analyse et optimisation des itinéraires

L'intelligence artificielle influe également positivement sur la coordination entre les entreprises de stockage et de transport, traitant à la fois de la logistique «interne» et «externe» de l'entrepôt: Manutention interne et intralogistique : le logiciel de gestion d'entrepôt enregistre tous les mouvements qui ont lieu à l'intérieur de l'usine. Une fois les données collectées et analysées, le logiciel organise efficacement les processus de traitement automatique, quels que soient les systèmes utilisés (robots, systèmes automatiques ou semi-automatiques).La gestion des flottes de transport et des coursiers : l'IA collecte en temps réel un grand nombre d'informations relatives au trafic et au trafic pour planifier efficacement les itinéraires de courrier .

4. Meilleur contrôle du flux d'informations au sein de la chaîne d'approvisionnement

L'automatisation des processus d'entrepôt est encore améliorée avec l'intégration de l'intelligence artificielle. Cela permet d'alléger la charge de travail dans plusieurs aspects cruciaux liés à l'échange d'informations. Ceux-ci sont: L'émission de commandes d'approvisionnement automatiquement. En disposant d'une photographie de l'inventaire mise à jour en permanence, le logiciel est en mesure d'émettre des commandes de manière entièrement automatique. Quant à la traçabilité des marchandises et des colis , l'intelligence artificielle est en mesure de suivre l'évolution du statut d'une commande et de prendre des décisions en totale autonomie (modification de l'itinéraire de livraison, envoi de notifications aux coursiers, etc.).Un accompagnement client via des chatbots , des assistants virtuels capables d'interagir avec les clients en créant un premier filtre (screening) de leurs besoins. Quels sont les avantages pour les entreprises de logistique L'intelligence artificielle dans la logistique jouera un rôle de plus en plus important au fil du temps. Grâce à des systèmes intelligents, les erreurs sont réduites et la chaîne d'approvisionnement est rendue plus efficace. Parallèlement, les entreprises gagnent un temps précieux grâce aux machines qui vont de plus en plus gérer les phases opérationnelles de l'usine et structurer les données, les managers auront plus de temps à consacrer aux processus de création et à la prise de décision .