L'intelligence artificielle révolutionne la supply chain

Le machine learning est un type d’intelligence artificielle (IA) qui donne aux systèmes informatiques la capacité d’apprendre sans programmation. Cette technologie est aujourd’hui largement présente dans notre vie quotidienne. Fil d’actualités Facebook, alertes pour une fraude à la carte bancaire ne sont que quelques exemples reposant sur le machine learning ; ainsi, le réseau social de Mark Zuckerberg s’appuie sur les « like » de ses utilisateurs pour leur proposer des contenus pouvant être pertinents pour eux, de même les banques peuvent réagir immédiatement lorsqu’une transaction suspecte est effectuée sur les comptes de leurs clients.

Qu’ont en commun les nombreuses applications du machine learning ? Les données ! Celles-ci sont aujourd’hui plus que jamais disponibles, mais dans la pratique les entreprises ne se sont pas réellement préparées à gérer cet incroyable afflux d’informations et le transformer pour améliorer leurs processus métier. Heureusement, l’ajustement de ces processus joints aux bons investissements technologiques peuvent aider les entreprises à s’adapter à ces nouvelles exigences.

Les industriels du secteur de la production ont plus particulièrement tardé à déployer le machine learning pour exécuter leurs processus métier. Pourtant, il existe des activités comme le service après-vente pour lesquelles le machine learning a un impact positif sur les résultats de l’entreprise et l’expérience client.

Prévisions pour la demande de pièces de service

La clé du succès d’un service après-vente réside dans une gestion de la prévision de la demande, qui anticipe les besoins en produits et en pièces en fonction des tâches effectuées et des tendances dominantes de l’activité. Une vision précise de la demande permet ainsi aux industriels d’améliorer le service lié à la vente initiale d’un produit sans augmenter les coûts.

Pour les organisations disposant d’un service après-vente, il est très fréquent pour les planificateurs et les approvisionneurs de manquer de visibilité sur l’offre ou la demande de pièces entre les différents emplacements de stockage ; ce qui génère des problèmes d’exactitude des prévisions et de maintien des stocks, et donc des coûts supplémentaires.

Adopter des technologies intégrant le machine learning permet aux industriels un meilleur contrôle, une meilleure visibilité et des processus plus efficaces de redistribution des stocks de pièces de rechange. Ces solutions dédiées éliminent les surstocks et permettent aux entrepôts de travailler entre eux plutôt que de manière indépendante dans leur propre silo afin de répondre à la demande. Il en résulte des taux élevés de disponibilité des produits et une meilleure prestation de service pour les clients.

Lancement de nouveaux produits

Lorsqu’un nouveau produit est mis sur le marché, il n’existe pas de données historiques permettant de prédire quand certaines pièces devront être remplacées ou réparées. Les distorsions entre la disponibilité des pièces et les attentes du client peuvent s’avérer coûteuses dans un contexte où la concurrence fait rage.

Le machine learning permet de résoudre ces problèmes en s’appuyant sur des algorithmes et des analyses pour suivre et déterminer le succès d’un lancement, en intégrant des données provenant des ventes, des commentaires sur les réseaux sociaux, du trafic web et de bien d’autres sources. Les entreprises ont ainsi la possibilité de savoir quand et où les pièces doivent être commandées et stockées, éliminant ainsi les surstocks et les frais globaux, tout en améliorant la satisfaction client.

Optimisation de la tarification

Aujourd’hui, de nombreux industriels s’appuient sur les pratiques tarifaires traditionnelles telles que la méthode « cost-plus » ou encore les feuilles de calcul Excel pour définir le prix de leurs pièces de rechange. Les conséquences négatives sont nombreuses : ventes de pièces et de produits à différents prix selon les emplacements, baisse de la qualité de service rendue aux clients et opportunités de profit manquées pour les industriels. Ces approches tarifaires du passé sont l’un des principaux facteurs qui ralentissent l’optimisation complète des bénéfices et gains des services après-vente.

Pour la tarification des pièces, les entreprises devraient tenir compte des différents facteurs qui peuvent être utilisés pour améliorer les ventes dont la localisation des pièces, la saisonnalité, la météo ou encore le type de demande. Grâce aux capacités du machine learning, ils peuvent intégrer ces différents facteurs et plus encore pour ajuster automatiquement les prix en fonction de l’évolution du marché.

Le machine learning est la prochaine étape de l’intelligence économique appliquée à la supply chain et plus particulièrement aux services après-vente. Bien que l’adoption de cette technologie soit encore faible, cette dernière va s’imposer au cours des prochaines années, d’autant plus que ce secteur dépend de modèles de prévisions et d’analyses des tendances.