Infios présente des agents IA pour des chaînes d’approvisionnement efficaces

Infios a présenté une série de nouvelles fonctionnalités pour sa plateforme alimentée par l’IA, visant à aider les entreprises à rendre leurs chaînes d’approvisionnement plus efficaces. Ces nouvelles fonctionnalités visent à rendre l’intelligence accessible dans les chaînes d’approvisionnement mondiales pour des entreprises de différentes tailles et à créer des systèmes d’exécution modulaires et adaptables. Ces systèmes peuvent agir de manière autonome, tandis que les décisions et les actions sont coordonnées en temps réel.

Les systèmes logistiques existants ne sont souvent pas conçus pour faire face à la pression croissante dans les chaînes d’approvisionnement, ce qui entraîne des perturbations. Bien que des informations soient souvent disponibles, aucune mesure corrective automatique n’en découle. Les interventions manuelles se produisent souvent seulement après que des dommages aient déjà été causés. Pour remédier à ce problème, Infios intègre l’intelligence directement au niveau opérationnel d’exécution. Différentes technologies d’IA sont utilisées pour détecter les perturbations à un stade précoce, prendre des décisions et agir immédiatement. Cela se fait dans le cadre d’un processus d’optimisation continue basé sur le concept « Sense–Decide–Act–Learn ».

Automatisation par des agents IA

Les nouveaux agents IA d’Infios sont conçus pour ne pas remplacer les systèmes d’exécution existants, mais pour en permettre l’orchestration. Les décisions dans un domaine peuvent déclencher des actions coordonnées dans d’autres domaines. Par exemple, les agents de transport automatisent des tâches telles que les appels de vérification des conducteurs à l’aide d’agents vocaux alimentés par l’IA, activés par des événements définis. Cela entraîne une réduction significative des interventions manuelles, tandis que les exceptions sont gérées de manière contextuelle.

Les agents de commande et de documents sont capables de capturer, traduire et valider des documents non structurés tels que des commandes ou des lettres de transport. Ces documents sont transformés en données structurées tout au long du processus, rendant les saisies manuelles de données superflues et assurant la transparence dans la réception des marchandises. Les agents d’entrepôt soutiennent les dirigeants et les employés grâce à des analyses de stocks automatisées et à des solutions de problèmes en temps réel. Les agents d’optimisation, quant à eux, déterminent les meilleures routes et options de réalisation et les ajustent dynamiquement, sans nécessiter d’intervention manuelle.

Résultats dans la pratique

Les entreprises qui travaillent déjà avec Infios AI rapportent des résultats concrets. Par exemple, une entreprise mondiale de vêtements a pu réduire la durée de libération des commandes de plusieurs heures à quelques minutes. Un détaillant en ligne américain a enregistré 70 % de commandes en attente en moins dans les environnements de production, tandis qu’un prestataire logistique de premier plan a atteint un taux d’autonomie de 83 % dans la capture des commandes. De plus, les perturbations chez tous les clients ont pu être détectées et éliminées en quelques minutes.

Eugene Amigud, directeur de l’innovation chez Infios, explique : « Ce qui est particulier avec les agents IA d’Infios, c’est qu’ils travaillent directement dans des flux de travail réels, où chaque minute compte pour prendre des décisions. Grâce à l’intégration de l’IA au niveau opérationnel, les commandes sont automatiquement mises à jour en temps réel lors de changements, les processus d’entrepôt sont ajustés et les transports sont replanifiés. »

Développement progressif vers l’autonomie

Le développement de l’autonomie se fait progressivement. Infios AI fonctionne dans des limites définies par le client et évolue d’une assistance utile vers une automatisation complète. Dans la première étape, les agents agissent en tant qu’assistants et recommandent des actions avec des justifications claires. Dans la deuxième étape, ils exécutent des étapes de travail dans des règles définies. Dans la troisième étape, les agents prennent des décisions opérationnelles et les exécutent de manière autonome.

Les entreprises ont la possibilité de commencer avec une seule application, par exemple pour des livraisons retardées ou des modifications de commandes, et d’élargir progressivement la solution. Cela harmonise l’exécution, accélère la prise de décision et automatise les réactions, ce qui conduit à des opérations sans interruption.

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