Prédire les volumes
La logistique est par nature une science ou l’on souhaite gérer l’incertitude.
Combien de stock faut-il prévoir à chaque étape de la chaine ? Quelles seront les ventes en fonction des caractéristiques du marché?
Autant de questions auxquelles l’IA apporte une réponse pertinente et qui fait la différence entre deux entreprises dans le même secteur d’activité.
En effet, beaucoup de secteurs d’activité sont, soit cycliques, soit corrélés à des données externes comme le climat (ventes météo-sensibles par exemple) ou toute autre donnée externe (donnée exogène).
Certains achats comme l’automobile sont hautement corrélés aux indicateurs de moral des ménages par exemple. Les articles liés à la construction immobilière peuvent être lié la conjonction temporelle politique. Les appels d’offre pour les constructions publiques sont par exemple beaucoup moins nombreux à mesure que l’on approche d’une période d’élection.
L’IA permet de prendre en compte un trés grand nombre de données afin de permettre une prédiction beaucoup plus fine de la demande. En ce sens, grace à Machine Learning on peut découvrir des correlations que même les experts du métier n’avaient pas envisagé.
A la clef, l’IA permet une meilleure gestion des stocks grâce à une une meilleure prédiction de la demande
Optimiser le processus logistique
La chaine logistique comporte un certain nombre de maillon et une certaine façon de piloter chaque maillon.
En introduisant le concept de « Digital Twin » ou « jumeau numérique », la chaine logistique peut être reproduite dans un environnement de simulation. Il est alors possible d’utiliser l’IA pour comprendre quel le pilotage optimum des ressources afin d’obtenir la meilleure performance possible. Basé sur une méthode de machine learning qui s’appelle le Reinforcement Learning, une IA va piloter le système dans un environnement de simulation afin d’apprendre à optimiser son fonctionnement.
Le Reinforcement Learning est justement la spécialité d’Intelliance. Contactez-nous si vous souhaitez en savoir davantage à ce sujet.