{"id":63780,"date":"2024-01-11T19:50:19","date_gmt":"2024-01-11T18:50:19","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2024\/01\/11\/ia-pour-ameliorer-la-transparence-des-chaines-dapprovisionnement\/"},"modified":"2024-01-11T19:50:19","modified_gmt":"2024-01-11T18:50:19","slug":"ia-pour-ameliorer-la-transparence-des-chaines-dapprovisionnement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/transportjournal.com\/fr\/2024\/01\/11\/ia-pour-ameliorer-la-transparence-des-chaines-dapprovisionnement\/","title":{"rendered":"IA pour am\u00e9liorer la transparence des cha\u00eenes d’approvisionnement"},"content":{"rendered":"
Le monde des affaires moderne \u00e9volue constamment et pose aux entreprises de nouveaux d\u00e9fis. Les possibilit\u00e9s d’apprentissage automatique (AA) et d’intelligence artificielle (IA) pour optimiser les processus et les cha\u00eenes d’approvisionnement sont de plus en plus mises en avant. Diff\u00e9rents cas d’utilisation montrent d\u00e9j\u00e0 comment cette technologie innovante peut entra\u00eener des changements transformateurs.<\/strong><\/h5>\n

Par : Robert Zehentbauer<\/p>\n

(Munich) Dans quelle mesure les possibilit\u00e9s prometteuses offertes par l’apprentissage automatique (AA) peuvent-elles r\u00e9ellement \u00eatre mises en \u0153uvre ? Et quels avantages en d\u00e9coulent pour les cha\u00eenes d’approvisionnement ?<\/p>\n

Suivi intelligent des emplacements<\/strong><\/h5>\n

Les g\u00e9ofences agissent comme une barri\u00e8re virtuelle qui d\u00e9clenche un ping imm\u00e9diat d\u00e8s qu’une personne ou un v\u00e9hicule les traverse. Ils permettent une visibilit\u00e9 en temps r\u00e9el et des jalons plus pr\u00e9cis pour le transport de marchandises par camions. Cependant, l’\u00e9chelle \u00e0 des milliers d’emplacements s’av\u00e8re \u00eatre un d\u00e9fi, ce qui peut conduire \u00e0 des limites de g\u00e9ofences inexactes. Par exemple, il peut arriver qu’une zone circulaire autour d’une adresse chevauche des installations voisines ou des routes de transit. Ces inexactitudes peuvent entra\u00eener des r\u00e9sultats erron\u00e9s et des cons\u00e9quences graves, comme l’arr\u00eat pr\u00e9matur\u00e9 du suivi, des horaires d’arriv\u00e9e incorrects, des rendez-vous manqu\u00e9s et des r\u00e9organisations n\u00e9cessaires.<\/p>\n

L’utilisation de l’apprentissage automatique repr\u00e9sente un progr\u00e8s significatif dans l’am\u00e9lioration des g\u00e9ofences, g\u00e9n\u00e9rant ainsi des informations logistiques plus pr\u00e9cises et donc extr\u00eamement pr\u00e9cieuses. De plus petits g\u00e9ofences sont automatiquement cr\u00e9\u00e9s, bas\u00e9s sur des pings r\u00e9els et tenant compte des mouvements caract\u00e9ristiques des v\u00e9hicules \u00e0 partir de donn\u00e9es historiques. Cette approche permet un ajustement efficace du g\u00e9ofence et r\u00e9duit les limitations pr\u00e9c\u00e9dentes.<\/p>\n

Planification logistique gr\u00e2ce \u00e0 des pr\u00e9visions ETA pr\u00e9cises<\/strong><\/h5>\n

ETA (temps estim\u00e9 d’arriv\u00e9e) d\u00e9signe l’heure d’arriv\u00e9e pr\u00e9vue d’un moyen de transport \u00e0 destination dans les conditions donn\u00e9es. Cependant, les heures d’arriv\u00e9e pr\u00e9vues sont rarement pr\u00e9cises et sont donc consid\u00e9r\u00e9es comme peu fiables. Une planification proactive est donc difficile, surtout lorsque l’exp\u00e9diteur ne peut pas faire confiance aux heures d’arriv\u00e9e indiqu\u00e9es. Des indications de temps pr\u00e9cises sont n\u00e9cessaires dans le secteur de la logistique, m\u00eame si elles se r\u00e9v\u00e8lent complexes.<\/p>\n

Les transporteurs ne fournissent souvent pas de valeurs ETA mises \u00e0 jour en continu, ce qui entra\u00eene souvent des fen\u00eatres de rendez-vous manqu\u00e9es. Le temps de trajet d’un envoi est g\u00e9n\u00e9ralement pr\u00e9visible, mais d’autres facteurs entra\u00eenent souvent des retards et des ETA inexactes, comme la dur\u00e9e de s\u00e9jour dans l’entrep\u00f4t et un comportement de conduite impr\u00e9visible. Cependant, l’utilisation de l’apprentissage automatique permet d’atteindre une pr\u00e9vision pr\u00e9cise du temps d’arriv\u00e9e estim\u00e9 des camions. Gr\u00e2ce \u00e0 l’entra\u00eenement de l’AA avec des milliards de points de donn\u00e9es provenant de millions de livraisons de camions, des ETA plus pr\u00e9cises et fiables sont possibles.<\/p>\n

Pour permettre aux exp\u00e9diteurs d’obtenir des informations plus compl\u00e8tes, les mod\u00e8les d’apprentissage automatique int\u00e8grent diverses variables telles que le comportement des conducteurs, les fluctuations saisonni\u00e8res et les caract\u00e9ristiques des v\u00e9hicules et des chargements. Pendant le transport, une mise \u00e0 jour dynamique continue des valeurs ETA a lieu. Compar\u00e9 aux fen\u00eatres de rendez-vous et aux horaires statiques, ce mod\u00e8le peut identifier les retards avec pr\u00e9cision et r\u00e9duire le taux d’erreur de plus de 60 %. Cela souligne l’efficacit\u00e9 de l’approche AA pour une planification logistique plus pr\u00e9cise et efficace.<\/p>\n

Collecte acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 des jalons en temps r\u00e9el<\/strong><\/h5>\n

La d\u00e9tection fiable des jalons en temps r\u00e9el repr\u00e9sente un d\u00e9fi central, en particulier dans le transport maritime. Elle est cruciale pour les d\u00e9cisions strat\u00e9giques et le suivi des performances. En int\u00e9grant l’apprentissage automatique dans les processus, il est possible d’identifier des points d’accostage pr\u00e9cis pour des ports et terminaux maritimes significatifs. Une vue d’ensemble des jalons est assur\u00e9e par l’int\u00e9gration de ces informations avec des donn\u00e9es de suivi par satellite.<\/p>\n

L’identification de ces jalons se fait en temps r\u00e9el \u00e0 l’aide de g\u00e9ofences et de donn\u00e9es de suivi GPS. Alternativement, le jalon de d\u00e9part peut \u00eatre identifi\u00e9 lorsque le navire quitte le g\u00e9ofence. Cette approche innovante est en moyenne environ quatre fois plus rapide que d’attendre un \u00e9v\u00e9nement signal\u00e9 par le transporteur. Cela permet un suivi acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 et plus pr\u00e9cis dans le transport maritime.<\/p>\n

ETAs optimis\u00e9s pour une planification optimis\u00e9e<\/strong><\/h5>\n

La fiabilit\u00e9 des heures d’arriv\u00e9e pr\u00e9vues est d’une grande importance dans le transport maritime. Au cours des trois derni\u00e8res ann\u00e9es, le paysage du transport de conteneurs a rapidement chang\u00e9, accompagn\u00e9 de nombreuses perturbations et pannes. Ces \u00e9volutions dynamiques compliquent l’adaptation continue et repr\u00e9sentent un d\u00e9fi suppl\u00e9mentaire pour la fourniture pr\u00e9cise d’ETAs exacts. M\u00eame en cas de perturbations moins graves, les ETAs signal\u00e9s par les transporteurs se r\u00e9v\u00e8lent peu fiables, surtout \u00e0 des moments critiques comme des retards de livraison importants.<\/p>\n

\"\"La gestion des d\u00e9fis dans le transport maritime n\u00e9cessite des ETAs fiables et exploitables. Ici, l’apprentissage automatique r\u00e9volutionne la pr\u00e9cision, l’exhaustivit\u00e9 et la praticabilit\u00e9 des heures d’arriv\u00e9e pr\u00e9vues dans le transport maritime. Par exemple, il est possible d’identifier les retards en moyenne une semaine plus t\u00f4t que ce qui est g\u00e9n\u00e9ralement rapport\u00e9 par les compagnies maritimes. Cela aide les exp\u00e9diteurs \u00e0 prendre des mesures appropri\u00e9es pour optimiser leur cha\u00eene d’approvisionnement \u00e0 un stade pr\u00e9coce. Alors que les transporteurs indiquent g\u00e9n\u00e9ralement uniquement l’heure d’arriv\u00e9e du navire, l’AA ouvre \u00e9galement une perspective \u00e9largie. L’utilisation de cette technologie permet non seulement de pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision l’heure d’arriv\u00e9e d’un navire, mais fournit \u00e9galement des informations pr\u00e9cieuses sur la lib\u00e9ration du conteneur du navire.<\/p>\n

Des ETAs fiables vont au-del\u00e0 de la simple indication du transporteur. Elles prennent en compte divers facteurs tels que les horaires, les transbordements de conteneurs, les temps de transit des itin\u00e9raires, les charges portuaires ainsi que les caract\u00e9ristiques sp\u00e9cifiques du navire et du conteneur. Pour garantir que les donn\u00e9es les plus r\u00e9centes et les plus pertinentes soient toujours disponibles, l’algorithme sous-jacent fait l’objet d’am\u00e9liorations et d’ajustements continus. Ces ajustements dynamiques se font en fonction de l’endroit o\u00f9 se trouve le conteneur dans son voyage, garantissant ainsi une pr\u00e9vision optimale et pr\u00e9cise.<\/p>\n

Apprentissage automatique : transparence et importance au premier plan<\/strong><\/h5>\n

Au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, l’importance de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique a consid\u00e9rablement augment\u00e9. De nombreuses promesses grandioses concernant le potentiel de ces technologies ont circul\u00e9 dans les m\u00e9dias. Cependant, les quatre cas d’utilisation mentionn\u00e9s ci-dessus montrent que l’apprentissage automatique n’est pas seulement un mot \u00e0 la mode, mais a des impacts concrets et significatifs. Les possibilit\u00e9s qui en d\u00e9coulent permettent de prendre des d\u00e9cisions strat\u00e9giques et d’am\u00e9liorer durablement l’ensemble de la cha\u00eene d’approvisionnement.<\/p>\n

\"\"Robert Zehentbauer<\/strong> est Vice-Pr\u00e9sident R\u00e9gional de la r\u00e9gion DACH chez project44. Il poss\u00e8de une expertise approfondie en tant qu’expert en ventes et logistique et peut se pr\u00e9valoir de plus de trois d\u00e9cennies d’exp\u00e9rience dans les domaines de la logistique, des logiciels et des technologies de l’information. Sa carri\u00e8re comprend des postes significatifs chez K\u00fchne + Nagel, Siemens Information Systems ainsi que dans des entreprises am\u00e9ricaines de premier plan dans le domaine des logiciels logistiques et de la cha\u00eene d’approvisionnement, telles que JDA Technologies, Descartes et i2 Technologies.<\/p>\n

www.project44.de<\/a><\/p><\/blockquote>\n

Photos : \u00a9 Loginfo24\/project44<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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