Comprendre la chaîne d'approvisionnement - Principes de base, sections et optimisation

Au début de l'année, la loi sur la chaîne d'approvisionnement, également connue sous le nom de loi sur le devoir de vigilance de la chaîne d'approvisionnement, est entrée en vigueur. Elle régit la responsabilité des entreprises en matière de respect des droits de l'homme dans les chaînes d'approvisionnement mondiales. Dans la pratique, cela signifie que les fabricants et les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement doivent constamment adapter leur chaîne d'approvisionnement de manière à ce qu'elle réponde aux exigences légales.

Cela pose de nombreux défis aux entreprises, mais leur offre également des opportunités. Car :

La surveillance permanente de la chaîne d'approvisionnement révèle également les domaines dans lesquels ils peuvent la rendre plus efficace et plus compétitive.

L'accomplissement de la nouvelles exigences légales offre aux fabricants et aux gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement un nouveau regard sur les étapes de leur chaîne d'approvisionnement. Il apparaît rapidement que les fabricants peuvent également utiliser les nouvelles obligations découlant de la loi sur la chaîne d'approvisionnement pour améliorer les processus existants. Processus de leur chaîne d'approvisionnement et d'optimiser les points décisifs.

Quelles possibilités leur offre le progrès technique ?

Nous montrerons ensuite les technologies avancées utilisées par les fabricants pour mettre leur chaîne d'approvisionnement en conformité avec la législation, en utilisant les outils suivants Intelligence artificielle (IA) de manière à prendre une longueur d'avance sur la concurrence et, grâce à des Automatisation de réaliser des économies considérables à long terme.

Qu'est-ce qu'une chaîne d'approvisionnement ? 

Chaîne d'approvisionnement Définition

Une chaîne d'approvisionnement - en anglais supply chain - est une suite d'étapes interdépendantes nécessaires pour créer un produit ou un service du début à la fin et le livrer au client. Ces étapes comprennent l'approvisionnement en matières premières, la production, le stockage, le transport et la livraison au consommateur final.

Dans le monde globalisé d'aujourd'hui, les chaînes d'approvisionnement sont souvent internationales et impliquent plusieurs entreprises et sites. Dans ce contexte, des chaînes d'approvisionnement efficaces sont aujourd'hui essentielles pour le succès des entreprises, car elles permettent d'acheminer les bons produits au bon endroit et au bon moment. Le site Numérisation et l'utilisation de l'IA ont révolutionné les chaînes d'approvisionnement en permettant la collecte de données en temps réel et l'analyse de données volumineuses. Cela aide les entreprises

  • d'optimiser leurs stocks,
  • planifier les livraisons avec précision et
  • éviter les goulets d'étranglement.

Dans la pratique, une chaîne d'approvisionnement bien organisée contribue non seulement à la satisfaction des clients, mais aussi à la réduction des coûts et à l'augmentation de la compétitivité.

6 sections d'une chaîne d'approvisionnement avec des exemples d'optimisation

En substance, une chaîne d'approvisionnement se divise en 6 sections :

numérisation de la chaîne d'approvisionnement avec konfuzio

1. l'approvisionnement en matières premières

Dans un premier temps, les entreprises se procurent les matériaux nécessaires par le biais de fournisseurs. Par exemple, un fabricant de chaussures achète du cuir en Italie, du caoutchouc en Malaisie et des tissus en Chine afin de disposer de tous les matériaux nécessaires à la production de chaussures. Le fabricant choisit ces matériaux avec soin afin de s'assurer qu'ils répondent aux normes de qualité. Afin de toujours commander la bonne quantité de matières premières auprès des bons fournisseurs, de plus en plus de fabricants ont recours aux optimisations suivantes :

Évaluation automatisée des fournisseurs avec l'IA

Les entreprises utilisent des outils d'intelligence artificielle pour évaluer automatiquement les fournisseurs. Ces outils analysent non seulement les données historiques, mais aussi des facteurs externes tels que la stabilité politique et les conditions météorologiques. Sur la base de ces analyses, les entreprises sont en mesure de sélectionner des fournisseurs qui offrent non seulement des matériaux de haute qualité, mais qui garantissent également une chaîne d'approvisionnement fiable.

Analyse prédictive pour la gestion des stocks

Grâce à l'utilisation de l'analyse prédictive et des Apprentissage automatique les entreprises prédisent avec précision leurs besoins en matières premières. Pour ce faire, la technologie analyse les données historiques de vente, les tendances du marché et les fluctuations saisonnières afin d'établir des prévisions précises. Sur cette base, les entreprises peuvent mieux planifier leur approvisionnement et éviter ainsi les surstocks ou les pénuries.

2ème production

Au cours de la phase de production, les entreprises transforment les matières premières en produit final. Prenons l'exemple du fabricant de chaussures : il utilise des machines et du travail manuel pour produire les chaussures. Chaque chaussure passe par différentes étapes de fabrication, y compris la découpe, la couture, la fixation des semelles et le contrôle qualité. La fabrication nécessite une planification précise afin de produire la bonne quantité de chaussures correspondant à la demande. Pour rendre la production plus efficace, les fabricants ont recours, entre autres, à ces deux mesures :

Fabrication assistée par robot

Dans les usines de production modernes, les robots travaillent main dans la main avec la main-d'œuvre humaine. Les robots exécutent efficacement les tâches répétitives, ce qui permet non seulement d'augmenter la vitesse de production, mais aussi de libérer la main-d'œuvre humaine des tâches monotones. Il en résulte une efficacité et une qualité de produit accrues.

Contrôle de qualité basé sur l'IA

Les systèmes d'intelligence artificielle analysent en permanence les images et les données pendant le processus de production afin de surveiller la qualité des produits fabriqués. Les systèmes détectent immédiatement les écarts par rapport aux normes de qualité et rejettent les produits défectueux en temps réel. Cela contribue à réduire les rebuts et à garantir une qualité élevée des produits finis.

3. stockage et gestion des stocks

Les entreprises stockent temporairement les produits finis. Dans ce contexte, une gestion des stocks bien organisée est essentielle pour surveiller l'état des stocks et s'assurer ainsi que suffisamment de produits sont disponibles lorsque des commandes sont passées. Le fabricant de chaussures organise donc le stockage de ses chaussures de manière à pouvoir vendre à tout moment des paires de différentes tailles aux distributeurs ou directement aux clients. Pour ce faire, les fabricants avancés font appel à des robots de stockage automatisés et à l'IA pour l'optimisation des stocks.

Robots de stockage automatisés

Les entrepôts modernes utilisent des robots autonomes qui surveillent les stocks et trient les produits. Ce faisant, les robots optimisent non seulement l'espace de stockage disponible, mais accélèrent également l'ensemble du processus de préparation des commandes. Ils peuvent transporter les produits avec précision et rapidité vers les zones d'expédition, ce qui réduit les délais de livraison.

L'intelligence artificielle au service de l'optimisation des stocks

Les algorithmes d'intelligence artificielle analysent une multitude de données, y compris les données de vente historiques, les conditions météorologiques et même les médias sociaux, afin d'optimiser les stocks. Ces Algorithmes reconnaissent des modèles complexes et fournissent sur cette base des recommandations précises concernant les quantités à commander. Cela permet aux entreprises de réduire les coûts de stockage tout en s'assurant qu'elles ont toujours suffisamment de produits en stock.

4. distribution et transport

Les fabricants transportent leurs produits des entrepôts vers les détaillants ou directement vers les clients. Cela se fait par le biais de différents moyens de transport comme les camions, les porte-conteneurs ou les avions-cargos. Le fabricant de chaussures empile les boîtes à chaussures sur des palettes et les emballe pour un transport sûr afin d'éviter tout dommage pendant le transport. Afin d'organiser la distribution et le transport le plus efficacement possible, les entreprises misent sur Maintenance prédictive pour leurs flottes de transport. Et

Dans un avenir proche, des véhicules de livraison autonomes devraient également circuler sur les routes

au lancement, surtout aux États-Unis

Maintenance prédictive pour les flottes de transport

En intégrant des capteurs IoT dans les véhicules de transport, les entreprises surveillent l'état de leur flotte en temps réel. Sur la base de ces données, l'analyse prédictive prévoit les éventuelles pannes ou les besoins de maintenance. Cela permet une maintenance planifiée, évite les temps d'arrêt imprévus et garantit une disponibilité continue des véhicules.

Véhicules de livraison autonomes

Les entreprises de transport utiliseront bientôt des véhicules autonomes pour acheminer les marchandises à destination de manière sûre et efficace. Pour cela, les véhicules sont équipés de capteurs et Systèmes d'intelligence artificielle qui leur permet d'évaluer les conditions de circulation et de choisir des itinéraires alternatifs afin d'éviter les retards. Il en résulte une livraison plus rapide et plus fiable.

5. service après-vente et assistance à la clientèle

Après la vente, les entreprises proposent un service après-vente. Celui-ci comprend généralement des prestations de garantie, des réparations et des reprises de produits défectueux. Les clients s'adressent donc par exemple au service après-vente du fabricant de chaussures si leurs chaussures présentent des défauts ou s'ils ont besoin d'aide avec le produit. Ils renvoient ensuite les chaussures au fabricant ou au détaillant qui les a vendues pour qu'elles soient réparées ou retournées. Pour gérer le service client le plus efficacement possible, les entreprises peuvent l'optimiser grâce aux chatbots et à l'analyse prédictive :

Chatbots et service client basé sur l'IA

Les entreprises utilisent des chatbots avancés et des plateformes de service client pilotées par l'IA qui fonctionnent avec des le traitement du langage naturel travaillent. Ces systèmes comprennent les demandes complexes des clients et y répondent immédiatement. Ils offrent une assistance disponible 24 heures sur 24 et résolvent les problèmes de manière efficace, ce qui se traduit par une plus grande satisfaction des clients.

Analyse prédictive pour les retraits de produits

En analysant de grandes quantités de données, les entreprises identifient des schémas de retrait de produits. Les systèmes d'IA identifient ainsi très tôt les produits susceptibles de présenter des défauts, avant même que les clients ne les signalent. Cela permet aux entreprises d'agir de manière proactive en éliminant les défauts de qualité avant qu'ils ne se transforment en problèmes plus importants.

6. élimination et recyclage

En fin de vie, les chaussures doivent être éliminées ou recyclées. Un fabricant de chaussures soucieux de l'environnement dispose donc de programmes de recyclage des anciennes chaussures. Il utilise ensuite les matériaux recyclés pour fabriquer de nouveaux produits, ce qui réduit l'empreinte écologique de l'entreprise. Pour rendre ce processus aussi efficace que possible, les entreprises peuvent miser sur ces deux mesures.

Installations de recyclage assistées par robot

Les usines de recyclage modernes utilisent des robots pour automatiser le processus de recyclage. Ces robots identifient et trient différents matériaux, ce qui accélère le processus de recyclage. 

Blockchain pour des chaînes d'approvisionnement mondiales durables

Les entreprises utilisent la technologie blockchain pour suivre l'origine et le parcours des matériaux. Ceci est particulièrement important dans le recyclage. En donnant à chaque morceau de matériau une histoire transparente et immuable, les entreprises s'assurent que les matériaux recyclés sont effectivement réutilisés. Cela soutient non seulement les objectifs environnementaux, mais aussi la confiance des clients dans la durabilité des produits.

Conclusion

La loi sur la chaîne d'approvisionnement entraîne à la fois de nouvelles obligations et des opportunités pour les fabricants et les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement. Le site transformation numérique et les technologies modernes, notamment l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA), offrent des possibilités d'optimisation efficace de la chaîne d'approvisionnement et d'automatisation des différentes étapes du processus.

Les fabricants qui souhaitent que l'ensemble de leur chaîne d'approvisionnement soit conforme à la législation et compétitive doivent contacter Konfuzio. Konfuzio propose une large gamme de solutions d'IA personnalisables, y compris pour votre projet d'optimisation.

Les technologies avancées permettent non seulement de respecter les exigences légales, mais aussi d'optimiser la chaîne d'approvisionnement de manière durable et rentable.

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