Dans tous les secteurs, un changement massif est en cours en utilisant les technologies émergentes d'intelligence artificielle (IA) pour améliorer à la fois les processus et les systèmes, en particulier dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, afin d'améliorer l'aide à la décision et d'améliorer la productivité. L'IA est le processus d'apprentissage à partir de données existantes tout en complétant le travail humain pour atteindre les objectifs souhaités plus rapidement, plus efficacement et à moindre coût. Cette pratique est connue sous le nom d'augmentation humaine, c'est-à-dire l'utilisation de technologies d'intelligence artificielle pour augmenter nos capacités et capacités humaines.
Aujourd'hui, l'IA augmente de nombreuses activités humaines dans un large éventail d'activités, y compris le développement de logiciels, les services basés sur le cloud, les centres de données, la fabrication, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la distribution, les robots industriels, la synthèse vocale automatisée, etc. Dans tous ces domaines, les nouvelles technologies sont utilisées pour soutenir le travail humain et optimiser le développement et la livraison de produits dans une gamme d'industries.
Marché de l'augmentation humaine
Toute cette activité conduit à un marché en croissance rapide pour les technologies développées par l'IA. Le marché mondial de l'augmentation humaine pourrait atteindre 17 milliards de dollars d'ici 2026, selon un rapport de 2021 préparé par les chercheurs du marché Global Industry Analysts Inc.
Plus précisément, dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, l'augmentation humaine représentera une part importante de ce total, car elle devrait atteindre 1,3 milliard de dollars au cours des prochaines années. Les meilleurs experts en intelligence artificielle sont d'accord. Le responsable de l'intelligence appliquée d'Accenture, Sanjeev Voohra, a récemment noté qu'il assistait à une évolution massive vers les entreprises utilisant des pratiques d'analyse, d'IA et d'automatisation pour aider les entreprises à effectuer la transformation numérique de leurs activités.
Un marché potentiellement énorme est en train de se créer. Je crois que la transformation numérique est en cours et que l'augmentation humaine avec l'IA fait partie intégrante du succès de la chaîne d'approvisionnement. Les chaînes d'approvisionnement modernes impliquent un réseau complexe de personnes, d'entreprises, de données, de transports et d'autres ressources pour aider à déplacer les biens et les services des fournisseurs aux clients. L'utilisation de l'IA et de l'augmentation humaine dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement pourrait transformer le paradigme existant grâce à une combinaison de réplication ou de supplémentation de tâches.
Regardons quelques-unes des façons dont l'augmentation humaine peut propulser cette transformation de la chaîne d'approvisionnement.
Connaissez le but
L'IA est souvent introduite dans la chaîne d'approvisionnement dans un but précis. Cependant, l'IA ne fonctionne pas toute seule. Il doit avoir des éléments d'augmentation humaine pour permettre au modèle d'IA de fonctionner efficacement. Dans le cadre du processus d'IA et de numérisation, il est impératif que les experts humains interagissent de manière cohérente tout au long du processus d'apprentissage pour améliorer et façonner davantage le modèle d'IA, puis répondre aux besoins uniques de l'entreprise. Ensemble, les humains et le système d'IA travaillent ensemble pour produire les résultats hautement spécifiques et souhaités. Cela se traduit par un retour sur investissement plus élevé à long terme que les organisations découvriront comme beaucoup plus précieux pour elles.
En affaires, nous devons assumer la responsabilité d'exploiter les modèles d'IA avec des informations correctes. Lorsque vous connaissez l'objectif des processus et des systèmes et que vous fournissez des modèles d'IA précis pour vous aider dans la gestion de votre chaîne d'approvisionnement, vous pouvez alors obtenir les résultats souhaités.
Les équipes de l'entreprise travaillant avec la gestion des matériaux et la logistique de la chaîne d'approvisionnement doivent enseigner au modèle d'IA les informations correctes (le but) à l'aide de l'apprentissage automatique. Cela aidera à protéger l'entreprise contre toute lecture erronée ou erreur à l'avenir.
Transfert de connaissances
L'interaction humaine stimule la planification et l'interaction organisationnelles. Le transfert de connaissances peut aider à enseigner à l'IA non seulement le bon processus, mais aussi les enseignements tirés des comportements passés. Rassemblez ces deux domaines et vous verrez comment l'augmentation humaine peut compléter le modèle d'IA pour une chaîne d'approvisionnement plus efficiente et plus efficace.
Les modèles d'IA sont moins flexibles lorsqu'il s'agit d'ajustements impliquant des antécédents et de l'expérience. Si l'IA est mal enseignée, elle peut produire des décisions incorrectes et des résultats potentiellement négatifs. Cela peut avoir un impact négatif sur l'organisation et sa chaîne d'approvisionnement.
Il incombe aux équipes d'entreprise de tirer parti de leur base de connaissances pour que l'IA fonctionne correctement. Lorsqu'elles sont bien faites, ces expériences garantiront que le modèle d'IA est sur la bonne voie.
Exécution au plus haut niveau
Vos équipes de direction et départementales doivent exécuter correctement. Votre organisation peut disposer d'un nouveau système d'IA formidable pour aider à rationaliser la chaîne d'approvisionnement, mais il doit y avoir un soutien à l'échelle de l'organisation et une compréhension interne de vos modèles d'IA.
Pour qu'une chaîne d'approvisionnement en IA bien huilée fonctionne, il incombe à tous les employés de créer et de maintenir de grands ensembles de données standardisés, de supprimer les silos de données existants et d'assurer une bonne communication avec les partenaires commerciaux, y compris les fournisseurs, les transporteurs et les clients. Les employés doivent évaluer les solutions d'IA basées sur le cloud pour garantir une aide à la décision dans la chaîne d'approvisionnement.
Si l'exécution faiblit à un moment donné, la promesse de l'IA de renforcer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement peut également ne pas être à la hauteur. Les entreprises peuvent constater qu'il n'y a pas d'impact positif net. Un passage à l'IA doit utiliser les meilleures informations disponibles pour s'assurer que les principaux objectifs sont atteints. L'IA est mise à contribution pour mieux piloter les stratégies commerciales, telles que la réduction des stocks ou la mise à l'échelle de l'entreprise afin de répondre plus rapidement à des domaines de demande spécifiques. L'IA peut utiliser les données et les transformer en points de réaction utiles qui ont un impact sur des domaines tels que la logistique, les opérations et la finance.
Lorsque vous pouvez doter votre chaîne d'approvisionnement de ces superpouvoirs de l'IA, votre entreprise en bénéficiera de nombreuses manières :
• Réduisez les coûts de la chaîne d'approvisionnement tout en améliorant les niveaux de service.
• Obtenez le bon produit à l'endroit souhaité au bon moment.
• Réduisez les risques opérationnels grâce à des matériaux et à une gestion de l'approvisionnement plus fiables et durables.
• Optimiser les niveaux d'inventaire de maintenance, de réparation et d'exploitation.
• Renforcez la confiance dans vos données et harmonisez vos ensembles de données de nouvelles manières.
• Aide à la décision de fournisseur pour améliorer l'efficacité et l'efficience des employés.
Les entreprises qui sont aux prises avec des problèmes de chaîne d'approvisionnement depuis le début de l'année 2020 doivent envisager d'adopter des capacités numériques plus avancées de leurs activités. Ils doivent utiliser des modèles d'IA avec de bonnes données pour orienter la prise de décision et trouver de nouvelles façons pour l'IA d'amplifier la chaîne d'approvisionnement. Ce n'est qu'alors que nous renforcerons la résilience et l'agilité de la chaîne d'approvisionnement dans les années à venir.
Paul J. Noble est le fondateur et le PDG de Verusen, un fournisseur de données sur la chaîne d'approvisionnement, de technologie d'inventaire et d'approvisionnement.
