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Comment l'IA peut rendre les chaînes d'approvisionnement plus durables

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Robert Boute, professeur de gestion des opérations et de la chaîne d'approvisionnement à la Vlerick Business School, et Joren Gijsbrechts, doctorant au Research Centre for Operations Management de la KU Leuven, expliquent comment l'IA peut permettre aux chaînes d'approvisionnement d'atteindre la durabilité.

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La façon dont les entreprises organisent la logistique aujourd'hui n'est pas durable. Les chaînes d'approvisionnement ne sont pas toujours les plus respectueuses de l'environnement et il est impossible pour les organisations de maintenir un équilibre optimal entre rapidité, flexibilité, coût et empreinte carbone lorsqu'il s'agit de l'expédition et de la livraison de leurs marchandises. Dans un monde idéal, les organisations seraient en mesure d'avoir une chaîne d'approvisionnement durable, rentable et efficace pour leurs produits - ce qui n'est toutefois pas toujours possible avec les méthodes d'expédition actuellement disponibles.

Cependant, les nouvelles technologies telles que l'analyse des grandes données et l'intelligence artificielle peuvent aider les entreprises à apporter des changements positifs en assurant le fonctionnement aussi efficace et durable que possible de leurs chaînes d'approvisionnement. L'utilisation de l'IA peut avoir un effet dramatique sur les chaînes d'approvisionnement, en aidant les organisations à bénéficier des routes les plus rapides, les moins chères et les plus durables pour le transport maritime, et en les combinant de manière transparente.

Alors, comment les entreprises peuvent-elles mettre cela en œuvre ? Eh bien, tout se concentre sur le passage des organisations à une économie de partage lorsqu'il s'agit de leurs chaînes d'approvisionnement. En utilisant l'intelligence artificielle, les données et les algorithmes innovants peuvent améliorer considérablement la durabilité et l'efficacité des chaînes d'approvisionnement en permettant aux organisations de travailler ensemble. En fait, il existe trois domaines très spécifiques dans lesquels ces technologies peuvent être appliquées pour créer une chaîne logistique intelligente et efficace.

Expédition en collaboration

Le transport maritime collaboratif, aussi connu sous le nom de partage du transport maritime, fait référence à l'utilisation partagée des méthodes d'expédition et de transport entre les organisations. C'est quelque chose que nous avons exploré à la Vlerick Business School et à la KU Leuven, en développant un algorithme pour aider les organisations à mieux identifier les opportunités de partager leurs données de transport et de collaborer avec d'autres entreprises de transport.

À l'aide de données GPS, cet algorithme enregistre les points de collecte et de livraison des organisations maritimes. Le système reste à tout moment conscient de l'état de l'environnement en ce qui concerne l'expédition, les stocks, les méthodes de transport et les coûts. En y intégrant l'aspect de l'économie de partage, les organisations peuvent partager les détails de leur chaîne d'approvisionnement avec d'autres entreprises.

Par exemple, si un camion livre des marchandises et des services à un endroit précis, en saisissant ces données dans l'algorithme, le système connaît la quantité de marchandises en stock dans le camion, l'endroit où il se rend et les coûts du voyage. Si le camion est partiellement vide, par exemple, en utilisant l'algorithme, les organisations qui livrent au même endroit ou à un endroit en route peuvent partager leur méthode de livraison, ce qui permet non seulement de réduire les coûts mais aussi la pollution - rendant leur approvisionnement beaucoup plus durable. Cela pourrait également être le cas pour l'utilisation efficace des trajets de retour des camions avec des chargements à vide. En utilisant l'algorithme d'IA et les données saisies, les organisations peuvent identifier ces camions de retour vides et les utiliser pour leurs propres besoins de livraison.

Synchromodalité

Tous les colis ne sont pas aussi urgents à distribuer. En fait, beaucoup ont des délais de livraison intentionnellement longs et certains colis peuvent même changer d'urgence après avoir été expédiés à l'origine. En utilisant l'internet physique, les organisations peuvent adapter un système de synchromodalité, qui consiste à combiner de manière durable une variété de modes de transport en tenant compte de l'urgence de ces livraisons, sans pour autant négliger la flexibilité de l'expédition.

Grâce à un système de données en temps réel, le mode de transport d'une livraison peut être adapté pendant qu'une expédition est en route, ce qui signifie que tout au long de son transport, l'algorithme peut sélectionner en temps réel la chaîne logistique la plus rentable et la plus écologique possible, en passant continuellement à la méthode de livraison la plus efficace et durable

Apprentissage du renforcement en profondeur

L'apprentissage du renforcement profond est un élément spécifique de l'apprentissage machine et implique la formation d'un algorithme pour prendre les meilleures décisions possibles. Cela se fait par le biais d'un processus d'essais et d'erreurs, où le robot est guidé vers la bonne décision grâce à une rétroaction positive sur ses actions. En récompensant positivement le robot, il apprendra à réduire ses actions aléatoires et à ne répéter que celles qui ont un bon résultat pour l'organisation

Les organisations qui utilisent cet apprentissage de renforcement profond sont capables de former l'IA à prendre des décisions complexes et positives dans la chaîne d'approvisionnement qui impliquent un certain nombre de variables. Ce faisant, AI pourrait déterminer le nombre exact de produits à expédier, à quel moment les expédier et quel mode de transport est le plus approprié. Cela pourrait également servir à former des algorithmes intelligents pour aider les entreprises à expédier, à utiliser la synchromodalité et à reconstituer l'inventaire d'une organisation de manière intelligente, en reliant tous les aspects de l'IA pour créer la chaîne logistique la plus durable et efficace possible pour cette organisation.

Non seulement l'intégration de l'IA et des nouvelles technologies aux chaînes d'approvisionnement profite à l'organisation, mais du point de vue environnemental, l'utilisation de ces technologies peut réduire la pollution et l'empreinte carbone de l'organisation, créant une chaîne d'approvisionnement beaucoup plus durable et permettant à une entreprise d'avoir un impact positif sur de nombreux problèmes environnementaux urgents dans le monde.