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Optimiser sa supply chain avec l’IA en 5 points clés
Contexte :
L’intelligence artificielle a profondément modifié les pratiques de gestion dans de nombreux secteurs, et la supply chain ne fait pas exception. Face à la pression croissante sur les coûts, la performance et la réactivité, l’IA s’impose comme un levier stratégique pour optimiser les opérations. Chez RMAN Sync, nous intégrons cette technologie dans notre solution de prévision de la demande pour décarboner et optimiser la supply chain des entreprises.
Dans cet article, en partenariat avec Clément Boniol, expert en supply chain, nous explorons cinq thématiques essentielles pour comprendre comment l’intelligence artificielle peut transformer chaque étape de la chaîne logistique, de la prévision de la demande à l’optimisation des flux financiers.
Machine Learning et Deep Learning au service de la supply chain
Si le Machine Learning se concentre sur l’apprentissage à partir de données structurées et limitées, le Deep Learning repousse ces limites.
Grâce à des réseaux neuronaux profonds, cette technologie peut traiter des volumes massifs de données non structurées, comme les historiques de ventes, les comportements des consommateurs, ou encore des données externes telles que la météo ou les tendances économiques.
- Machine Learning : Cette approche utilise des algorithmes statistiques pour analyser les données et automatiser des tâches comme la prévision ou l’optimisation. Cependant, elle nécessite des données structurées et une intervention humaine pour corriger les erreurs.
- Deep Learning : Basé sur des réseaux neuronaux, le Deep Learning permet d’analyser des ensembles massifs de données hétérogènes et complexes. Contrairement au Machine Learning, il apprend et s’adapte de façon autonome, sans intervention humaine directe.
© Clément Boniol
L’IA au service de la supply chain : quelles applications ?
Selon une étude récente de Gartner, d’ici 2027, les 20 % d’entreprises qui mettent aujourd’hui en place les meilleures pratiques en matière d’ingénierie de l’IA généreront au moins trois fois plus de valeur que les 80 % d’entreprises qui ne le font pas.
© Clément Boniol
Appliquée à la supply chain, l’intelligence artificielle est un véritable atout stratégique pour les entreprises pour automatiser des processus, prendre des décisions basées sur des données et améliorer l’efficacité dans les opérations d’achat et d’approvisionnement telles que :
- Supply Chain Planning : Analyse des données internes et externes pour équilibrer l’offre et la demande.
- Gestion des stocks : Détection des niveaux critiques pour éviter les surstocks ou les ruptures.
- Optimisation des itinéraires : Identification des itinéraires les plus efficaces pour minimiser les coûts et les délais.
- Maintenance prédictive : Surveillance des équipements pour anticiper les pannes et réduire les temps d’arrêt.
Intégrer l’IA dans votre supply chain va vous permettre de réagir aux fluctuations de la demande, d’optimiser vos stocks en ajustant vos approvisionnements en temps réel et de réduire les coûts liés à l’immobilisation des stocks tout en garantissant une meilleure efficacité globale.
RMAN DEBUNK : L’intelligence artificielle, le game changer de votre supply chain
L’IA va résoudre de nombreuses problématiques de Supply Chain Management en fournissant des fonctionnalités avancées telles que la prévision de la demande, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’analyse des fournisseurs, l’optimisation des coûts ou encore la réduction de l’impact carbone.
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La prévision de la demande : un pilier central de la supply chain
Dans un monde où la réactivité est primordiale, la prévision de la demande se distingue de la prévision des ventes en se concentrant sur les besoins réels du marché.
Elle intègre ainsi les comportements des clients, les tendances et données externes pour une gestion efficace des stocks. Elle va ainsi permettre :
- une réduction des surstocks et des ruptures : Grâce à des prévisions précises, les entreprises peuvent ajuster leurs niveaux de stocks pour éviter ces deux extrêmes, réduisant ainsi les coûts de stockage et améliorant la satisfaction client.
- une optimisation des ressources : La prévision de la demande permet également d’optimiser la production et la distribution, en ajustant les capacités de production et les niveaux de personnel aux besoins réels.
© Clément Boniol
Réduire son BFR (Besoin en Fonds de Roulement) grâce à la prévision de la demande
Le Besoin en Fonds de Roulement (BFR) est un indicateur financier essentiel pour mesurer la santé d’une entreprise. Il représente le montant que l’entreprise doit financer pour couvrir le décalage entre les paiements aux fournisseurs (achats et matières premières) et les encaissements des clients (ventes et prestations).
© Clément Boniol
La mauvaise gestion des stocks peut alourdir ce BFR, alors qu’une prévision précise permet de :
Gérer les stocks plus efficacement
Une prévision bien réalisée permet de :
- Minimiser les coûts de stockage en ajustant les niveaux de stock aux besoins réels et en réduisant les stocks excédentaires.
- Libérer des liquidités en réduisant l’immobilisation de capital dans les stocks, permettant ainsi de réinvestir cette trésorerie dans des projets à forte valeur ajoutée.
Optimisation des achats et des relations fournisseurs
Les prévisions permettent de :
- Répartir les achats sur l’année plutôt que de les concentrer en fin d’année pour maximiser les remises et éviter les achats massifs qui déséquilibrent la trésorerie.
- Négocier de meilleures conditions avec les fournisseurs grâce à des prévisions fiables sur les volumes d’achat.
Comment bien gérer ses RFA (remises de fin d’années) ?
Les Remises de Fin d’Année (RFA), également appelées Bonifications de Fin d’Année (BFA), sont des remises accordées par les fournisseurs aux entreprises en fonction du volume d’achats réalisés sur une période donnée (souvent une année). Ces remises sont progressives : plus les volumes atteignent des seuils définis, plus le pourcentage de remise est élevé. Grâce à une prévision de la demande fiable, les entreprises vont pouvoir optimiser cette gestion des RFA.
Anticipation des volumes d’achat :
- Une prévision précise permet d’identifier à l’avance les volumes nécessaires pour atteindre les seuils de remise.
- Les achats peuvent ainsi être répartis sur toute l’année, évitant les pics d’achats en fin d’exercice qui déséquilibrent la trésorerie.
Renforcement des négociations avec les fournisseurs :
-
- En fournissant des projections fiables sur les volumes futurs, l’entreprise peut négocier des conditions de RFA plus avantageuses (seuils plus bas ou taux de remise plus élevés).
- Une entreprise qui démontre sa capacité à atteindre des volumes spécifiques gagne en crédibilité auprès de ses partenaires.
Optimisation du cash-flow :
-
- En planifiant les achats tout au long de l’année, il est possible de maintenir une trésorerie stable tout en profitant des avantages financiers des RFA.
- Cela permet également d’éviter les surstocks inutiles générés par des achats massifs à la fin de l’année.
© Clément Boniol
RENOVATIO et son moteur d’IA
L’avènement de l’IA a marqué un tournant dans la supply chain. Intégrées à la prévision de la demande, ces technologies offrent la possibilité d’analyser de grands volumes de données en temps réel, combinant des informations internes (historiques de ventes, rotations de stock, promotion) avec des données externes (tendances des réseaux sociaux, événements économiques, conditions météorologiques) pour générer des prévisions plus précises et dynamiques.
Notre moteur de prévision de la demande, au cœur de notre offre, utilise ainsi des algorithmes d’IA dont des méthodes de Machine Learning et de Deep Learning pour atteindre une fiabilité des prévisions pouvant aller jusqu’à 96% et une réduction du BFR jusqu’à 15%. Le Deep Learning apparaît alors comme un changement de paradigme par rapport aux autres méthodes comme le Machine Learning ou le Data Mining.
Grâce à cette fiabilité des prévisions, notre solution vous permet de décarboner et d’optimiser votre supply chain.
En conclusion
L’intelligence artificielle n’est plus une option mais une nécessité pour transformer la gestion de la supply chain.
Grâce à des technologies avancées comme le Deep Learning, RMAN Sync permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées, d’optimiser leurs coûts et de mieux prévoir les besoins futurs. Notre solution vous permet d’optimiser la gestion des stocks, d’améliorer la prévision de la demande, de réduire le BFR et de maximiser les avantages des RFA, tout en réduisant votre empreinte carbone et en améliorant la rentabilité.
Téléchargez nos fiches thématiques en partenariat avec Clément Boniol pour découvrir en détail comment RMAN Sync peut transformer votre supply chain et vous aider à relever les défis de demain.
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